Mejorar la toma de decisiones con Business Intelligence
El gran volumen, velocidad y variedad de datos generados y distribuidos a través de internet se ha convertido en el motor de la actividad de personas y organizaciones para la toma de decisiones.
Se trata de la base para rediseñar los procesos de negocio para conseguir una mejora constante en términos de costes, calidad y agilidad.
El año 2020 ha supuesto un punto de inflexión en prácticamente todos los ámbitos de nuestra vida. Ha cambiado cómo trabajamos y cómo nos entretenemos, la forma en la que nos relacionamos entre nosotros, con las marcas y con el mundo digital. Además, la pandemia ha contribuido a la tendencia ascendente en el uso de internet.
De enero a julio de 2021, la cantidad de personas que accedieron a los servicios de la web aumentó un 10%. Esto significa que 5.170 millones de personas ya se conectan a internet, el equivalente al 65% de la población, según el informe ‘Data Never Sleeps 9.0’ que cada año, desde 2013, elabora la empresa Domo.
En este estudio se analiza el gran volumen, velocidad y variedad de datos generados y distribuidos a través de internet, materia prima que es el motor de la transformación digital de las empresas.
Así, en el entorno empresarial, en 2021 las herramientas de trabajo colaborativo han sido más necesarias que nunca, con Zoom organizando 856 minutos de seminarios web cada minuto y 100.694 personas conectándose en Microsoft Teams, lo que representa un 93% más que el año anterior.
Así mismo, en la primera mitad de 2021, los 117 millones de suscriptores de Netflix vieron 140 millones de horas de contenido todos los días, se enviaron 12 millones de mensajes de iMessage cada minuto y se subieron casi 240.000 fotos en Facebook.
Rediseñar procesos
El Business Intelligence (BI), o Inteligencia Empresarial, es la técnica que hace el mejor uso de los datos que capturan, almacenan y analizan las organizaciones para optimizar la toma de decisiones. Su principal ventaja es que permite a las empresas comprender la evolución y tendencias de los mercados y negocios para ser capaces de adelantarse a la competencia y satisfacer al mismo tiempo las necesidades de los clientes.
La gestión de grandes volúmenes de información, procedentes de múltiples fuentes, es uno de los puntos más críticos en los procesos de transformación digital. Hacerlos accesibles a todos los niveles de la organización, y siempre alineados con la estrategia de la empresa y su rendimiento operativo, es uno los grandes retos de las compañías que quieren superar con éxito la transformación digital en la que está inmersa el tejido empresarial e industrial. Se trata de la base para el rediseño de los procesos de negocio con el objetivo de conseguir una mejora constante en términos de costes, calidad y agilidad.
Ayudar a las organizaciones a la toma proactiva e inteligente de decisiones, especialmente en situaciones de crisis para salir reforzados, para mejorar de forma continua eficiencia, es el propósito de las soluciones de Business Intelligence. Al facilitar la obtención, tratamiento y organización de los datos, se consigue tener un conocimiento profundo y al detalle de la organización y del contexto en el opera para determinar las acciones más acertadas de acuerdo con las prioridades del negocio.
- Publicado en Analytics & AI
Big data en el sector industrial en España
Gracias al conocimiento permanente de los procesos de negocio, las empresas incrementan su productividad, mejoran su eficiencia energética, optimizan el uso de los recursos y, por tanto, elevan su rentabilidad y son más sostenibles.
Solo un 6% de las empresas en España utilizaron herramientas de big data durante 2020, ya sea con sus propios empleados o a través de una empresa externa.
Las empresas manejan una gran cantidad de información proveniente de clientes, proveedores y del contexto de su sector. Sin embargo, el volumen de estos datos es tan masivo que detectar patrones y sacar conclusiones provechosas para la compañía es imposible si únicamente se recurre a las habilidades y conocimientos de las personas.
Las herramientas de big data ayudan a las compañías a recolectar y organizar toda esta información y transformarla en conocimiento útil. De hecho, el 64% de las que ha empleado alguna vez esta tecnología asegura que logran mejoras en su eficiencia y productividad, según el estudio ‘2020 Global State of Enterprise Analytics’ de MicroStrategy. El 51% destaca un mejor desempeño financiero.
Sin embargo, en España solo un 6% de las empresas utilizaron este tipo de soluciones durante el año 2020. Ya sea con sus propios empleados o a través de una empresa externa, según los informes publicados por el Eurostat y recogidos en el documento ‘Big Data, Machine Learning y Business Intelligence’ de Nuvix Consulting.
España, a la cola en el uso de big data
Con ese dato, nuestro país se coloca en el octavo puesto por la cola de la Unión Europea, por debajo de los países europeos que lideran el ranking como Malta (29%), Países Bajos (26%) y Reino Unido (25%). Por comunidades autónomas, Madrid se sitúa a la cabeza, con un 12,1% de compañías usuarias de herramientas de big data en el primer trimestre de 2020. Le siguen Castilla-La Mancha (9,6%) y Baleares (9,3%), por delante de Cataluña (7,6%) y País Vasco (7,5%) se quedan atrás.
Aunque las ventajas de la adopción de este tipo de herramientas cada día son más evidentes, todavía son muchas las compañías que no terminan de incorporarlas a su estrategia. En los datos por sectores profesionales son los de la información y comunicación (17,58%), el sector TIC (16,62%) y el transporte y almacenamiento (13,99%) los que mayoritariamente integran estas herramientas.
Gracias al conocimiento permanente del estado de los distintos procesos de negocio, las empresas incrementan su productividad, mejoran su eficiencia energética, optimizan el uso de los recursos y, por tanto, elevan su rentabilidad y son más sostenibles. Pero para conseguirlo, es imprescindible hacer uso de herramientas como Smart Factory by aggity, desarrollada específicamente para el sector industrial.
A través de la implantación de una plataforma de estas características, la compañía dispone de visibilidad de todo lo que ocurre en su planta, puede acceder a reportes y monitorización en tiempo real, informatizar los muestreos de calidad, y planificar, organizar y controlar los procesos de manera automática y personalizada.
Gracias a la recopilación de los datos que generan todos los activos y su posterior análisis, en las fábricas inteligentes es posible mejorar el rendimiento, las competencias laborales, corregir los errores en tiempo real y aumentar la calidad del producto final. El resultado es una empresa más rentable y competitiva.
- Publicado en Industria
Inteligencia Artificial y Business Intelligence para prevenir la crisis sanitaria
Predecir cuál va a ser el avance de COVID-19 podría evitar este colapso las técnicas de Inteligencia Artificial (AI) y Business Intelligence (BI)
Una de las características de las técnicas de inteligencia artificial es su capacidad para detectar anomalías .
El sistema sanitario actual no está preparado para hacer frente a pandemias como la provocada por la expansión del coronavirus. Esta es la principal razón por la que el 14 de marzo se decretó el estado de alarma en toda España. Lo que significa que los ciudadanos no pueden salir de sus domicilios, excepto en casos muy concretos, con las consecuencias económicas y sociales que esto conlleva.
El motivo es evitar que los contagios se sigan produciendo y dar tiempo al sistema de salud a que se prepare para atender a los enfermos y, en consecuencia, salvar el mayor número de vidas posible. Predecir cuál va a ser el avance de COVID-19 podría evitar este colapso y, para, las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y Business Intelligence (BI) son aliados de primer orden.
La IA no solo ayuda a predecir el avance del coronavirus. Desde la consultora AIS Group sostienen que también permite localizar los grupos de población más sensibles al contagio, simular escenarios y programar alertas, elaborar planes de contingencia, facilitar la clasificación de pacientes y homogeneizar criterios o dar apoyo en la creación de vacunas y tratamientos. Además, es una herramienta clave para la gestión y distribución de las ayudas económicas.
Localizar los grupos de población más sensibles, simular escenarios, programar alertas y elaborar planes de contingencia son algunos de las acciones que se pueden llevar a cabo en crisis sanitarias haciendo uso de los recursos tecnológicos.
“La IA no es un remedio milagroso, si no una herramienta que puede resultar muy útil en este momento, pero siempre integrada en equipos de trabajo, al servicio de los expertos, ya sean médicos, gestores o investigadores”.
Datos para curar y prevenir
Una de las ventajas que ofrece el uso de IA es que es capaz de recopilar y analizar una gran cantidad de datos, detectar patrones y sacar conclusiones para actuar en consecuencia en la toma de decisiones. Y todo ello en un corto espacio de tiempo y recurriendo únicamente a criterios objetivos. Esto traería beneficios tanto a corto como a largo plazo.
En el contexto actual, la inteligencia artificial y las técnicas de Business Intelligence son capaces de establecer un mapa de la evolución de la epidemia y cuál es el impacto de las medidas tomadas para frenar su avance. Por ejemplo, se podría comprobar si el confinamiento y las restricciones a la movilidad están teniendo el resultado deseado (reducir el número de contagios) y dar tiempo a que el sistema sanitario se prepare (aumentar el número de camas de UCI o disponer de los respiradores necesarios para atender a la población).
Asimismo, y con los suficientes datos recopilados y analizados, la IA también ayudaría a realizar diagnósticos más precisos en función de los síntomas del paciente y a aplicar el tratamiento que necesite lo antes posible.
A largo plazo, y con este histórico de datos, será más fácil prevenir una situación similar o al menos estar preparados. De nuevo, desde AIS Group explican que uno de los puntos fuertes de la IA es su capacidad para detectar anomalías. Por ejemplo, si empieza a registrarse un número de neumonías anómalas por encima de lo habitual debería ser un indicador de que algo no va bien. Esto serviría para prepararnos ante una situación excepcional como la que ahora nos toca vivir.
- Publicado en Retail
Big data analytics, empresas más productivas
Los entornos empresariales cuentan con uno de los activos más valiosos como son sus propios datos. Las organizaciones generan enormes volúmenes de información que pueden explotarse para que sean una fuente de inteligencia gracias al Big Data Analytics
Como generador de inteligencia, el uso de Big Data Analytics aumenta la productividad de la empresa e influye directamente en sus resultados.
Una de las claves que va a marcar la diferencia entre todo tipo de organizaciones en los próximos años va a ser el uso y la capacidad que tengan para extraer el valor de los datos con los que trabajen. Por este motivo, el empleo de técnicas y herramientas de Big Data Analytics está cobrando una mayor importancia entre los departamentos de TI de las empresas.
Qué es el Big Data Analytics
El almacenamiento de datos y su tratamiento es algo que siempre ha existido en las empresas. También el análisis de esa información. Sin embargo, Big Data Analytics es una forma de análisis avanzado en el que se emplean aplicaciones complejas conjuntamente con otros elementos como el uso de modelos predictivos o la utilización de algoritmos estadísticos con un único fin: extraer el valor de todos esos datos.
La importancia del Big Data Analytics
La diferencia con respecto a hace unos años radica en que la evolución tecnológica ha permitido que ahora se pueda extraer todo el valor de los datos recopilados por las empresas. Por eso, están empleando herramientas y soluciones de Big Data Analytics para poder tomar decisiones basadas en datos y que, de esta forma, se puedan mejorar los resultados relacionados con el negocio.
Se puede afirmar que Big Data Analytics no es más que la unión de Big Data y Business Analytics, y permite lograr unas mayores ventajas competitivas en apartados como campañas de marketing, obtención de nuevas oportunidades de negocio, establecimiento de una relación con el cliente más personalizada o mejorar la gestión de los recursos humanos.
Cómo se extrae el valor del dato
El Big Data ha revolucionado la utilización que se hace de los datos de las compañías. Tal es así que, desde hace unos años ha emergido una nueva figura en el organigrama de una organización como es el analista de datos o también llamado científico de datos. Éstos son los encargados de recopilar, procesar, limpiar y analizar la ingente cantidad de información y que hasta ahora no eran recogidas por las tradicionales soluciones de Business Intelligence.
Estos profesionales del dato recopilan información procedente de una amplia variedad de fuentes como clics de Internet; registros del servidor web; aplicaciones en la nube; contenido de redes sociales y de correos electrónicos, o información de dispositivos IoT, entre otros. Recogen y analizan datos estructurados como no estructurados. Una vez que los datos se recopilan y almacenan en un data lake, se organizan y configuran para a continuación limpiarlos para que las distintas herramientas de análisis extraigan todo su valor y se permita la toma de decisiones.
Las ventajas del Big Data Analytics
Son varias las bondades que para las empresas tiene el uso del Big Data Analytics, entre las que se pueden señalar el ahorro de costes, anticiparse a las necesidades del cliente o adelantarse a tendencias o incluso riesgos que puedan producirse en el futuro. Pero de todas ellas, la mayor de todas las ventajas es que el Big Data Analytics potencia la productividad de las empresas y lo hace de las siguientes maneras:
– Mejorando la toma de decisiones. Con el buen uso de los datos es posible tomar decisiones bien informadas.
– Anticipando los fallos potenciales de los equipos y las máquinas de una planta de fabricación. Con el Big Data Analytics, las compañías pueden determinar las circunstancias que tienden a provocar que un equipo se averíe. De esta forma, es posible intervenir antes de que ocurra un fallo grave.
– Maximizando la rentabilidad de cada fase del proceso de fabricación. Este software permite entender el proceso y los principales factores que inciden sobre él, organizándolo de tal forma que se optimice la producción.
– Posicionándose frente a la competencia. Para cualquier empresa, conocer y manejar de manera óptima todos sus datos supone una ventaja competitiva.
Por qué utilizar herramientas de Big Data Analytics
La tecnología ha evolucionado y esto permite que el dato sea cada vez más relevante en la estrategia de cualquier compañía. Existen varias herramientas en el mercado, entre las que destaca Analytics by aggity que incorpora una tecnología de analítica avanzada transversal a todas las áreas del negocio que apoya a las compañías gracias a la incorporación de nuevas tecnologías, que permite crear nuevos modelos y mejorar la experiencia digital y omnicanal de los clientes. En definitiva, permite que las empresas puedan tomar decisiones de forma ágil y rápida y posibilitando que crezcan de forma escalada y sostenible.
En definitiva, el uso de herramientas de Big Data Analytics va a ser esencial para el desarrollo de cualquier organización ya que, entre otros elementos, les va a otorgar:
– Feedback y retroalimentación: El análisis a través de un software permite conocer los resultados de las acciones realizadas en tiempo real (real time big data). De esta forma se puede corregir rápidamente cualquier error en las estrategias.
– Mayor velocidad en la toma de decisiones: Manejar de forma dinámica toda la información que proporciona el big data ayuda a tomar decisiones inteligentes de forma ágil. Gracias al software de análisis y medición de datos es posible detectar oportunidades antes de, por ejemplo, lanzar nuevos productos o servicios al mercado.
– Mejora de la experiencia del cliente: Al poder acceder en tiempo real a la información de cualquier cliente, es posible responder a sus solicitudes con mayor velocidad, precisión y exactitud. Además, con un software de big data analytics se automatiza el proceso y resulta más sencillo dar respuesta a los diferentes tipos de demandas de los usuarios.
– Potenciación de la seguridad de los sistemas. Las herramientas de Big Data Analytics pueden automatizar la percepción de anomalías o correspondencias indetectables para el ojo humano.
- Publicado en Analytics & AI