En el ABC de toda transformación digital, el Big Data y la analítica de datos en la nube es crucial para las organizaciones. A ello se le une ahora las opciones y el potencial que aportan las nuevas soluciones de inteligencia artificial. Gracias a este tipo de herramientas los negocios cobran una mayor agilidad para poder tomar decisiones de una forma más rápida y segura. Con el ánimo de que aclarar el impacto de todo ello, los expertos de Qlik, una compañía líder en análisis y fusión de datos, comparten 6 beneficios claros que aporta disponer de una avanzada de analítica de datos en una empresa.
6 beneficios que aporta la analítica de datos avanzada
Información en tiempo real. Una de las primeras claves de esta tecnología es que los datos que arroja son en tiempo real. Se puede controlar cualquier aspecto que esté sucediendo en una entidad en un momento concreto. Disponer de esta valiosa información permite tomar decisiones proactivas en cualquier negocio. Una ventaja competitiva clave para los directivos que parece que está tardando en asentarse en las empresas, ya que diversos estudios revelan que más del 88% de las organizaciones aún necesitan mejorar su capacidad para procesar dichos datos. Actuar de manera rápida y anticipada es una clara ventaja competitiva y como tal los negocios deben integrar cuanto antes la analítica avanzada para poder responder rápidamente a los cambios.
Agilidad en la toma de decisiones a gran escala. Una vez se disponga de datos en tiempo real, es esencial ajustar las decisiones operativas al mismo ritmo. El análisis, la inteligencia artificial y la automatización tienen la capacidad de tomar decisiones más rápidas que los seres humanos, pero el papel de las personas sigue siendo crucial en áreas como la limpieza digital y la filtración de información. La rapidez en la toma de decisiones a gran escala permite reducir el tiempo entre la disponibilidad de los datos y la acción necesaria.
Mejora de los procesos. Gracias al análisis de datos, las empresas pueden eliminar numerosos procesos manuales y repetitivos que consumen el valioso tiempo de los trabajadores. En este sentido, al proporcionar información valiosa, las empresas pueden identificar cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora en sus procesos. De esta manera, una vez que se recopilan los datos, es posible visualizar el flujo de trabajo y detectar patrones y tendencias que pueden afectar el rendimiento. Además, al utilizar técnicas avanzadas de análisis, como la predicción y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden predecir futuros problemas y tomar medidas preventivas para evitar interrupciones o demoras en los procesos.
Prevención del fraude. Detectar estafas se convierte en un reto constante para las empresas, sin embargo, gracias al análisis de datos, esta labor se torna más eficiente y efectiva. Mediante técnicas de análisis avanzadas, es posible reconocer patrones y anomalías en la información, lo cual agiliza la identificación de actividades ilegales. El análisis de datos estudia grandes cantidades de información en tiempo real, ayudando a identificar de manera rápida comportamientos sospechosos y potenciales fraudes. Esto incluye la detección de transacciones fraudulentas, actividades no autorizadas y comportamientos atípicos.
Esta solución también contribuye a establecer modelos de detección más precisos y actualizados. Al entrenar algoritmos con datos históricos de delitos conocidos, se logra mejorar los sistemas de detección. Además, el análisis de datos promueve la colaboración entre distintas áreas de la empresa, como el departamento de seguridad, finanzas y TI, al proporcionar una visión global de los datos y permitir un enfoque multidisciplinario para la detección y prevención de engaños.
Optimización en la medición del desempeño corporativo. La utilización del análisis de datos para evaluar las mejoras empresariales resulta esencial para estimular el progreso y la eficacia operativa. Al recolectar y analizar datos pertinentes, las compañías pueden identificar áreas de mejora y optimizar sus operaciones. Esta solución permite evaluar el impacto de las mejoras implementadas al proporcionar métricas y KPIs que miden el rendimiento y comparan los resultados con los objetivos establecidos.
Los datos también permiten la monitorización en tiempo real de los indicadores clave de rendimiento, brindándole a las compañías la capacidad de tomar medidas proactivas y ajustar sus estrategias según sea necesario. Además, proporciona información valiosa sobre el comportamiento de los clientes y las preferencias del mercado, asistiendo a las compañías en la personalización de sus productos y servicios, así como en la mejora de la satisfacción del cliente.
Mejora del Inteligencia de Negocios con IA y ML. La combinación de la IA generadora con el análisis de datos ayudará a potenciar la adopción de esta herramienta y a mejorar la inteligencia operativa (Business Inteligence) de las empresas. Por un lado, se facilitará el acceso a los análisis para un mayor número de personas dentro de la organización, mediante la utilización de una interfaz de lenguaje natural que emplea esta IA, lo que promoverá la alfabetización en datos.
Por otro lado, mediante el Aprendizaje Automático, la analítica puede suministrar los datos y el enfoque indicados para formar y evaluar modelos predictivos basados en datos históricos. Estos modelos pueden anticipar suscesos futuros o tomar determinaciones basadas en patrones identificados en los datos. De este modo, al examinar información en tiempo real y aplicar algoritmos de máquina aprendizaje, es posible automatizar ciertas elecciones y optimizar operativas sin intervención humana sostenida.
