La analítica avanzada y su importancia en el sector RETAIL

La industria RETAIL sigue recuperándose después de la pandemia y viene afirmándose como un sector complejo y altamente competitivo. Las dificultades del sector como la estacionalidad, inestabilidad de la demanda, gestión del stock, entre otros, requieren diariamente de una gran cantidad de decisiones influenciadas por una suma de variables.

Las herramientas tradicionales ya no resultan suficiente para sacar a flote el valioso conocimiento escondido en el gran volumen de datos disponible. El éxito de los negocios RETAILERS  depende de ofrecer la mejor experiencia a los clientes para mejorar las ventas y en la actualidad, este objetivo viene presentando una baja aprobación. En este punto, la analítica avanzada tiene una importancia relevante para optimizar los procesos del sector.

El aporte de la analítica avanzada

Diariamente, las organizaciones producen una enorme cantidad de datos y estos esconden conocimientos de valor, que pueden ayudarnos a tomar mejores decisiones generando un impacto directo en el resultado del negocio.

Por ejemplo, con el uso de los datos, la analítica avanzada puede arrojarnos información precisa sobre el volumen de visitas que tendrá la tienda. Entre otros beneficios, también puede predecir el volumen de ventas e incluso puede optimizar la atención del cliente.

Cómo la analítica avanzada puede optimizar la experiencia del cliente

La analítica avanzada puede optimizar la experiencia del cliente, trabajando en los cuatro pilares fundamentales del sector RETAIL.

1. La tienda

La tienda puede ser física u online, siendo el contacto directo con los clientes el punto de diferenciación que ofrece mayor valor a las tiendas físicas. Aunque queda claro que el interés principal del consumidor es encontrar lo que busca de forma rápida, considerando que durante el trayecto puede adquirir otro producto de su interés.

Por ejemplo, gracias a los datos, el historial de visitas o los movimientos de los consumidores dentro de la tienda pueden generar mapas de calor, indicando las zonas de alto tránsito y visibilidad de la tienda. La analítica avanzada se nutre de esta información y es capaz de crear una configuración ponderada de los productos de la tienda, logrando optimizar la ubicación de los productos para mejorar las ventas.

2. Los empleados

Gracias a los empleados se puede ofrecer una mejor experiencia a los clientes. Son los únicos que pueden convencer al cliente de realizar la compra en el momento clave de decisión. Por este motivo, la formación y gestión de empleados en tienda, debe estar enfocada a conseguir una alta satisfacción del cliente.

Planificar a los empleados resulta adecuado al momento dimensionar al personal en las horas de mayor afluencia, por ejemplo, contar con los colaboradores de mayor rendimiento y dejar de lado al resto para las horas menos productivas, nos ayuda a optimizar los recursos y maximizar las ventas.

Muchas veces, la gestión del personal únicamente considera automatizar los horarios de los trabajadores, sin considerar los perfiles de los vendedores o las predicciones de visitas por tipos de cliente, disminuyendo la oportunidad de mejorar las ventas y satisfacción de los clientes.

Utilizando la analítica avanzada y la inteligencia artificial, se puede conseguir el objetivo de tener al empleado indicado en el momento indicado y en el lugar indicado, pues son capaces de predecir el volumen de visitas de cada tienda, en cada momento y así ajustar los horarios y tareas de cada empleado con las necesidades reales. De esta manera, se logra mejorar la tasa de conversión, sin descuidar la satisfacción de los empleados y el costo salarial.

 3. El producto

Confirmar la disponibilidad de productos para no perder ventas y evadir un alto número de stock, resulta vital a la hora de ahorrar costos y optimizar resultados.

Las herramientas utilizadas por los RETAILERS, en algunos casos, no consiguen asegurar que el producto correcto este en la tienda correcta y en el momento correcto. Más bien, el resultado es un exceso de stocks, agotamiento de mercadería y grandes excedentes al final de cada campaña, traduciéndose en altos costos, pérdidas de ventas, baja rentabilidad y clientes insatisfechos.

A través de la aplicación de la analítica avanzada y la inteligencia artificial, se puede gestionar en tiempo real y de manera adecuada los inventarios, la reposición de los productos y los stocks, mejorando la distribución, maximizando las ventas y el ratio de conversión.

4. El cliente

Comprender a los clientes, ofrece la oportunidad de personalizar y ofrecerles la mejor experiencia posible. El objetivo es conocer sus preferencias a través de los datos que ellos mismos generan durante las múltiples iteraciones en los diferentes canales, incluyendo las redes sociales.

Instalar un repositorio en el que se consoliden las interacciones y experiencias del cliente en los diversos canales, nos permite tener una visión completa que nos puede proporcionar la información sobre el servicio o producto adecuado para el cliente, cuando éste llegue a nosotros por cualquier punto de contacto.

La analítica avanzada puede ayudarnos a ser más eficaces, descubriendo tendencias, patrones de consumo y cualquier información relativa a nuestros clientes, motivando a la creación de nuevos productos y servicios.

¿Por qué es importante el Business Intelligence en los negocios?

La importancia del uso de herramientas de BI se reduce fundamentalmente a la práctica de hacer que la toma de decisiones basada en datos, durante mucho tiempo de moda en los negocios y otros contextos, sea una realidad tangible y rápida.

“Los datos, flujos de trabajo y la colaboración se cruzan, ya sea ajustando las cadenas de suministro o decidiendo en qué líneas de productos enfocarse. Está claro que la intuición no es nada sin el conocimiento basado en datos”, dice Angshuman Guha, cofundador y director ejecutivo de Bipp.

Cuatro razones por las que la Inteligencia de Negocios (BI) es importante

1. BI cataliza decisiones rápidas.

El término “toma de decisiones basada en datos” no resume por completo uno de sus subtextos importantes. Las personas casi siempre se refieren a decisiones rápidas, tratando de seguir el ritmo de la velocidad a la que se producen los datos.

“Los datos ahora se producen tan rápido y en volúmenes tan grandes que es imposible analizarlos y usarlos de manera efectiva cuando se usan métodos manuales tradicionales, como hojas de cálculo, que son propensos a errores humanos”, dice Darren Turner, jefe de BI en Air IT. “La ventaja de BI es que analiza automáticamente los datos de varias fuentes, todos presentados con precisión en un tablero fácil de digerir”.

Claro, todos hablan sobre la importancia de la velocidad y la agilidad en los contextos tecnológicos y comerciales. Pero ese es el punto: si usted no lo está haciendo, es casi seguro que sus competidores lo hagan.

“La capacidad de actuar sobre los conocimientos previos, permite a las empresas detectar tendencias internas y mejorar las ineficiencias antes de que sea demasiado tarde”, dice Turner. “En un mercado donde el volumen de datos aumenta constantemente, la capacidad de procesarlos y traducirlos en decisiones comerciales sólidas es esencial para comprender mejor el comportamiento del cliente y superar a los competidores”.

2. Big data: BI convierte grandes conjuntos de datos en una forma utilizable

Todavía hay un lugar para la experiencia y el instinto en las decisiones comerciales, pero hay una diferencia entre una intuición y una suposición descabellada. BI trata de hacer que la información esté fácilmente disponible y accesible para las personas que la necesitan, para hacer su trabajo en cualquier nivel de la organización.

El desafío es que a menudo tenemos demasiada información. Además, mayormente es incomprensible en su forma cruda, o requeriría una cantidad increíble de tiempo para examinarlo en busca de valor. BI presenta la información en una forma utilizable que elimina gran parte de distracción, permitiendo a los usuarios finales utilizar realmente los datos que se les presentan.

“La visualización del conjunto de datos, guiada por la relevancia contextual y una experiencia de usuario intuitiva, garantizará que siempre obtengamos un valor significativo de BI”, dice Amy Hodler, directora de análisis gráfico y programas de IA en Neo4j.

Esto también se relaciona con la velocidad. Lo que una vez pudo haber sido un proceso de informes de fin de mes o incluso trimestral que requería mucho tiempo, ahora puede ocurrir continuamente, nuevamente de una manera que las personas puedan entender y actuar.

3. BI ofrece casos de uso y beneficios específicos de la industria

Como señaló Nadhan, arquitecto y estratega jefe de Red Hat, BI no es una propuesta única para todos. Las organizaciones lo adaptan a los contextos industriales y comerciales.

“Los beneficios de la inteligencia comercial pueden variar mucho según la industria y el tipo de aplicación que utiliza la empresa”, dice Bill Szybillo, Gerente de Inteligencia Comercial de VAI. “Por ejemplo, un distribuidor o procesador de alimentos puede usar herramientas de inteligencia comercial para obtener información sobre su cadena de suministro, como los niveles de inventario, las tendencias de oferta y demanda, el estado de los pedidos y más. Este tipo de datos no solo es valioso para agilizar las operaciones del almacén, sino que también puede ser utilizado por los equipos de ventas y marketing para comunicarse mejor con los clientes actuales y potenciales”.

Como señalamos anteriormente, una forma útil de pensar en las capacidades de BI es enmarcar sus objetivos como preguntas basadas en datos. BI puede proporcionar la respuesta, o al menos la base para una respuesta.

Turner señala que el propietario de una tienda minorista que desea determinar si una inversión en nuevos equipos será rentable puede ejecutar un informe ad-hoc para tomar una decisión informada. Un grupo de propietarios de restaurantes puede usar herramientas de BI para comparar la eficiencia en diferentes ubicaciones. BI es ampliamente aplicable; no hay muchas industrias en las que sea irrelevante.

4. BI está evolucionando para la era cognitiva y de Inteligencia Artificial

Una forma diferente de inteligencia impulsada por la tecnología, la inteligencia artificial, tiene decididamente más atractivo estelar que el BI tradicional. Pero BI e AI no son mutuamente excluyentes; están cada vez más entrelazados.

“Tradicionalmente, BI se ha referido a tableros y plataformas de visualización que representan datos en cuadros, gráficos y tablas dinámicas. Sin embargo, la IA ha acelerado en gran medida el análisis más allá de estas capacidades básicas”, dice Mike Finley, científico jefe de datos de AnswerRocket. “La IA puede automatizar el análisis de datos, generando visualizaciones, así como información de diagnóstico y predictiva. En pocas palabras, estos conocimientos explican los factores clave que afectan el rendimiento y pronostican las tendencias futuras, contando una historia más completa de lo que está sucediendo en los datos y por qué”.

El emparejamiento de BI e IA tiene como objetivo similar, aumentar la velocidad y mejorar los resultados frente a cantidades abrumadoras de información. “La inteligencia comercial junto con la inteligencia artificial puede marcar una gran diferencia en la resolución de problemas como la retención de clientes, el rendimiento y la gestión operativa, la visibilidad y más”, dice Szybillo de VAI.

La IA debería mejorar la BI, no reemplazarla. En última instancia, se ocupa de objetivos y desafíos comerciales similares. “Impulsar la inteligencia de los datos de los clientes y usar estos datos para tomar decisiones más informadas en nombre de los clientes es uno de los objetivos más importantes de implementar una estrategia de BI”, dice Szybillo. “Otros problemas comunes son el rendimiento o las ineficiencias operativas, como que los empleados tradicionalmente tengan que crear manualmente informes de clientes o realizar un seguimiento manual del inventario, perdiendo un tiempo valioso. Las herramientas de BI pueden hacer esto por los empleados, permitiéndoles pasar su tiempo de manera más eficiente”.

Fuente: Kevin Casey escribe sobre tecnología y negocios para una variedad de publicaciones.

La importancia de los datos no estructurados

En una empresa, la cantidad de datos generados diariamente es simplemente alucinante. Incluso, hasta el 90% de esos datos se definen como datos no estructurados, pero, ¿Qué significa eso y qué necesita saber sobre este tipo de datos?

¿Qué son los datos no estructurados?

Este tipo de datos están creciendo cada año y no pueden almacenarse fácilmente en una base de datos tradicional de columna-fila o en una hoja de cálculo como una tabla de Microsoft Excel. Por lo tanto, es más difícil de analizar y no se puede buscar fácilmente, por lo que no fue útil para las organizaciones hasta los últimos años. Hoy, sin embargo, tenemos herramientas de análisis de datos no estructurados con inteligencia artificial (AI) que fueron creadas específicamente para acceder a los conocimientos disponibles a partir de datos no estructurados.

Ejemplos de datos no estructurados

Piense en cualquier tipo de datos que no tengan una estructura reconocible, por ejemplo, entre los más comunes tenemos: Correos electrónico (Aunque incluyen la fecha, las direcciones del remitente y del destinatario y la información del asunto, el texto en el cuerpo del correo no sigue un formato), archivos de texto, fotos, archivos de video, archivos de sonido, páginas web y publicaciones de blog, páginas de redes sociales, presentaciones, transcripciones / grabaciones del centro de llamadas, respuestas de encuesta abierta, otros.

Importancia de los datos no estructurados

Dado que la mayor parte de los datos generados hoy son datos no estructurados, es importante que las organizaciones encuentren formas de administrarlos y analizarlos para poder actuar sobre los datos y tomar decisiones comerciales importantes. Esto ayuda a las organizaciones a prosperar en entornos altamente competitivos. Si se ignora esta información, las organizaciones no están utilizando todo lo que tienen disponible para tener éxito.

Herramientas de análisis de datos no estructurados

Si bien las organizaciones se han basado en conocimientos de datos estructurados durante años, no fue hasta que se desarrollaron las herramientas para analizar la gran cantidad de información que contienen este tipo de datos que se volvió accesible y utilizable para las empresas de manera significativa. Los algoritmos de inteligencia artificial ahora ayudan a extraer el significado automáticamente de los volúmenes de datos no estructurados que se crean diariamente. Las empresas utilizan herramientas y software de big data, para procesar, extraer, integrar, almacenar, rastrear, indexar e informar información empresarial a partir de datos no estructurados sin procesar. Sin estas herramientas, sería imposible para las organizaciones administrarlos eficientemente.

Un caso de uso para datos no estructurados es el análisis del cliente. Cuando las empresas pueden integrar datos no estructurados de una variedad de fuentes, como transcripciones de centros de llamadas, revisiones en línea de productos, conversaciones de chatbot y menciones en redes sociales, y usan inteligencia artificial para detectar patrones en la información de estas fuentes, tienen la información disponible tomar decisiones rápidas que puedan mejorar las relaciones con los clientes.

Inteligencia comercial

Los datos no estructurados pueden ser un tesoro de inteligencia de marketing. Con la capacidad de escanear rápidamente grandes conjuntos de datos y encontrar patrones en el comportamiento del cliente, los responsables de la toma de decisiones aprenden qué productos o servicios son más atractivos para su mercado objetivo. Esto tiene importantes aplicaciones para el desarrollo de productos, así como para descubrir qué iniciativas de marketing son más valiosas.

Para las organizaciones que están muy reguladas, los problemas de cumplimiento pueden ser costosos en tiempo, dinero y reputación. Con la información proporcionada por datos no estructurados al analizar correos electrónicos y conversaciones de chatbot, por ejemplo, las organizaciones podrían descubrir problemas regulatorios antes y antes de que haya un impacto comercial negativo significativo. Esta capacidad es posible gracias al procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de patrones, las conversiones de voz a texto a través del aprendizaje automático y los algoritmos de inteligencia artificial.

Para aprovechar plenamente el potencial de los datos no estructurados, las organizaciones deben eliminar los silos de datos a favor de un centro de datos escalable. Al tener los sistemas para almacenar, analizar e informar datos de una variedad de fuentes y compartirlos con los tomadores de decisiones en un negocio, las organizaciones finalmente pueden descubrir el enorme valor comercial de los datos no estructurados.

Fuente: Bernard Marr. Asesor estratégico de datos para empresas y gobiernos.

Soluciones de negocios

 Utilizando los datos y analytics de tu organización, podrás impulsar su desempeño.

Nuestros clientes, empresas lideres del mercado, avalan nuestra amplia experiencia en soluciones de negocios.

Como utilizar una buena estrategia de datos para su empresa

¿Qué debe incluir en su estrategia de datos? Para desarrollarla, sugerimos las siguientes áreas.

Estrategia de negocios

Una buena estrategia de datos no debe crearse de forma aislada, debe ser impulsada por su estrategia comercial general. Por lo tanto, el primer paso en cualquier estrategia de datos es considerar las prioridades estratégicas de su organización y las preguntas comerciales clave. Solo así podrá identificar cómo podría usar los datos para ayudarlo a cumplir esas prioridades y responder sus preguntas comerciales.

Los usos de datos y las prioridades que identifique en esta fase son sus casos de uso. Para garantizar que su estrategia de datos esté enfocada y sea alcanzable, limítese a no más de 3–5 casos de uso de datos.

Prioridades de adopción a corto plazo

Debido a que las grandes prioridades de datos estratégicos pueden tomar algún tiempo para implementar y entregar valor, creo que es útil también identificar 1-3 ganancias rápidas de datos. Estas son formas rápidas, relativamente económicas, para que usted agregue valor y demuestre el retorno de la inversión de los datos, lo que, a su vez, lo ayuda a obtener la aceptación de esos casos de uso de datos más prominentes. Por ejemplo, puede hacer un análisis de rotación de clientes para ayudar a prevenir o reducir la rotación de clientes.

A continuación, para cada una de las prioridades de datos / casos de uso que haya identificado, debe analizar las siguientes consideraciones.

Requerimientos de datos

En esta etapa, piense que datos necesita para alcanzar sus objetivos y de dónde provendrán esos datos. Esto incluye:

. ¿Necesita datos estructurados o no estructurados, o (idealmente) una combinación de los dos?

. ¿Puede lograr su objetivo solo con datos internos, o necesita complementar los datos de su empresa con datos externos (por ejemplo, datos de redes sociales, datos meteorológicos, etc.)?

. ¿Ya tiene o puede acceder rápidamente a los datos que necesita?

. De lo contrario, debe configurar una forma de recopilar los datos apropiados. ¿Qué método de recopilación de datos utilizará?

Dato de gobernanza

Los datos brindan grandes recompensas, pero también pueden ser una gran responsabilidad si no prestas la debida atención al gobierno de los datos. Este paso lo alienta a pensar en la calidad de los datos, la seguridad de los datos, los problemas de privacidad y propiedad, la transparencia y el uso ético de los datos. Las consideraciones clave incluyen:

. ¿Quién es responsable de garantizar que los datos sean precisos, completos y actualizados?

. ¿Cómo garantizará que los datos se almacenen de forma segura?

. Si está accediendo a los datos de otra persona, ¿Podría perder el acceso a ellos? ¿Qué harás si te cortan?

. ¿Cómo se asegura el uso ético de los datos?

. ¿Qué permisos necesita para poder recopilar y utilizar los datos?

. ¿Cómo puede minimizar los datos cuando sea posible (un principio fundamental de GDPR)?

. ¿Cómo garantizará el uso abierto y honesto de los datos en toda la empresa?

Implicaciones tecnológicas

Después de decidir cómo desea utilizar los datos y qué datos necesitará, el siguiente paso es identificar las implicaciones tecnológicas y de infraestructura de esas decisiones. En términos muy simples, esto significa analizar sus necesidades de hardware y software para:

. Recolectar datos.

. Almacenar y organizar datos.

. Procesamiento (análisis) de datos para extraer información, que puede incluir aprendizaje automático o tecnología de aprendizaje profundo.

. Comunicación de información a partir de datos, incluidos informes y visualización de datos.

Habilidades y capacidad

A menudo, el principal obstáculo para las empresas que desean obtener más de los datos es la falta de habilidades y conocimientos de datos. Por lo tanto, esta es una parte crítica de su estrategia de datos. Pregúntese:

. ¿Tiene las habilidades para entregar sus necesidades de datos?

. Si no, ¿puede capacitar al personal interno o necesita contratar nuevos talentos?

. Si está buscando habilidades externas, ¿se asociará con un proveedor de datos o existe la posibilidad de adquirir una empresa?

La conciencia de liderazgo es otra parte importante de esto. Su equipo de liderazgo necesita comprender por qué los datos son importantes y cómo los datos pueden ayudar al negocio a alcanzar sus objetivos. Idealmente, esta cultura de datos se filtrará en toda la empresa, de modo que todos en todos los niveles sean conscientes del poder de los datos.

Implementación y gestión de cambios

Hacer un plan es una cosa; entregarlo es otro. Entonces, este último paso se trata de asegurarse de que su estrategia de datos se haga realidad. Esto incluye:

. ¿Cómo implementará su plan? ¿Cuáles son las actividades clave que deben suceder a continuación?

. ¿Quién es responsable de realizar cada acción?

. ¿Qué cambios necesita hacer el negocio?

Una vez que haya examinado cada una de estas áreas, puede comenzar a crear un documento de estrategia de datos más formal.

Fuente: Bernard Marr. Asesor estratégico de datos para empresas y gobiernos.

TEAM BUILDING DAY 2021

Definitivamente la pandemia ha cambiado la forma de regularizarnos laboralmente, al menos por ahora. Muchas organizaciones nos hemos visto en la necesidad de adaptarnos rápidamente de forma responsable, empatizando con la coyuntura y con cada uno de nuestros colaboradores.

En estas circunstancias, uno de los síntomas que hemos sufrido como equipo, ha sido extrañarnos. Sin embargo, gracias a la situación sanitaria actual y con todos los protocolos de salud activados, el pasado viernes 17 de setiembre, hemos podido juntarnos presencialmente y reunir parte del equipo en nuestro Team Building Day.

Este evento de integración se desarrolla anualmente y durante el último año, se vio obligado a realizarse de forma virtual, como muchas actividades internas. Esta vez, al hacerlo presencial y a través de algunas dinámicas grupales, pudimos fomentar buenas prácticas de comunicación, liderazgo, colaboración, trabajo en equipo, creatividad, además de desarrollar la confianza entre los miembros del equipo.

Ha sido una experiencia emocionante e inolvidable. Estar juntos nos ha recargado y motivado a seguir fortaleciéndonos como equipo, para seguir dando lo mejor en nuestros proyectos y servicios.

Cabe resaltar que para reducir al máximo los riesgos de salud, apostamos por juntarnos al aire libre, en un espacio abierto dentro de las instalaciones del Club Villa en Chorrillos.

¡Gracias a todos!

El valor de los datos para su organización

Nuestras suposiciones tradicionales sobre los datos están evolucionando, al igual que nuestra comprensión de la alfabetización de datos. Los datos son más que números, tablas y gráficos, entonces podemos decir que la alfabetización en datos no es solo para los científicos de datos.

"Si está hablando con personas que aún no tienen fluidez en los datos, debe hacerles saber que los datos están en todas partes del mundo", explica Kirk Borne. "Incluso mi cara es de datos porque desbloquea mi teléfono móvil".

Borne, Director científico de Data Prime AI, dice: “Mire las diversas aplicaciones en su teléfono inteligente. Son todos datos. Una vez que te das cuenta de que todos estamos generando datos y consumiéndolos todos los días, es fácil preguntarte: "¿Por qué no eres parte de esa revolución también?"

Nunca ha sido más importante saber leer y escribir en datos, ya sea que trabaje con datos como parte de su labor o simplemente quiera navegar por la vida en la sociedad moderna. Comprender los datos que lo rodean puede ayudarlo a tener éxito.

Comprender el valor de los datos

"Todos en la organización deben comprender el valor que los datos aportan a la organización y cómo pueden usarlos para mejorar su función", comenta Ronald Van Loon, Director Ejecutivo y Analista Principal de Intelligent World.

Mucha gente hace suposiciones sobre los datos sin darse cuenta, dice Marcia Walker, consultora principal de la industria en SAS. “No todo el mundo se ha dado cuenta que ahora las imágenes y el sonido son datos. Incluso hace unos años, no podíamos aprovechar estas fuentes de datos porque no teníamos la capacidad informática. Ahora tenemos algoritmos integrados para poder manejar todo tipo de datos".

Walker recomienda buscar fuera de su caja normal los datos disponibles para usted. Piense más allá de Six Sigma (metodología basada en datos), la cadena de suministro y los datos del consumidor. Considere el audio, el video, las imágenes y más. "Una vez que vea que estas cosas son datos, entonces determine, ¿cómo puede usarlos?"

Las organizaciones con conocimientos de datos ya se están planteando estas preguntas y están encontrando nuevas fuentes de datos y nuevas tecnologías para comprenderlos mejor.

Durante el año pasado, la pandemia reveló que algunas organizaciones no estaban tan impulsadas por los datos como pensaban, dice Wilson Raj, Director de Inteligencia del Cliente en SAS. “Para bien o para mal, la pandemia aceleró la alfabetización de datos. Trajo más compras sin contacto, más variedades de datos e incluso aceleró el uso de la realidad aumentada para crear experiencias virtuales inmersivas. La alfabetización en datos es un elemento fundamental para lograr realmente algunas de estas experiencias de marca".

Alfabetización de datos

"Es muy importante que los empleados tengan conocimientos de datos", dice Lucy Kosturko, y señaló que AirBnb y la Cruz Roja Americana están implementando iniciativas de alfabetización de datos en sus organizaciones.

Estos programas reconocen que, "Para que seamos empresas con conocimientos de datos, es necesario escalar este conjunto de habilidades para asegurarse de que todos tengan este nivel de conocimientos de datos funcionales", explico Kosturko, especialista en alcance educativo de SAS, quien además define la alfabetización de datos funcionales como la capacidad de usar datos para navegar en la vida cotidiana.

“La alfabetización en datos debería verse como algo más sencillo. Por ejemplo, si entra a un partido de futbol en una escuela secundaria local, puede ver de qué lado está el equipo local porque hay más personas sentadas allí. Eso es datos”, dijo Kosturko.

Joshua Starmer, instructor de estadística y bloguero de StatQuest, recomienda generar curiosidad por los datos. Sugiere preguntar: ¿Quién lo generó? ¿Dónde se generó? ¿Cuáles fueron los métodos de recopilación de datos y los resultados? ¿Para qué se utilizará el análisis?

La alfabetización en datos es una aptitud importante para cualquier persona en la fuerza laboral moderna. No todos son o se convertirán en expertos, pero si deben tener aptitudes en alfabetización numérica, lectura, escritura y datos.

 

Fuente: Alison Bolen. Editora en SAS.

Algunos beneficios del Business Intelligence en los negocios

La inteligencia empresarial o Business Intelligence (BI) continúa evolucionando a medida que los desarrolladores incorporan la última tecnología en sus plataformas, como análisis en tiempo real, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

BI ha transformado las empresas, permitiéndoles obtener conocimientos y tomar decisiones en tiempo real. Considere este sencillo ejemplo: El panadero llega a la tienda un lunes por la mañana. Es hora de preparar los ingredientes y la masa con anticipación para los artículos que se hornearán y venderán ese día o semana. ¿Adivina el panadero al azar cuántos pasteles, magdalenas u otros artículos debe preparar? No, él o ella fabrican un producto en función de cuántos pedidos ya están recibidos y cuántos pedidos se espera que lleguen en una experiencia determinada. Ya sea que los datos se mantengan en la mente del panadero, se escriban en un cuaderno o se guarden en una base de datos de computadora, esto sigue siendo inteligencia empresarial en acción.

La inteligencia empresarial ha recorrido un largo camino

A principios de la década de 2000, las nuevas herramientas de BI ofrecían nuevas funciones que permitían a los empresarios recopilar datos y obtener conocimientos con mayor facilidad. Hoy en día, nos bombardean con información y la BI se ha convertido en una herramienta indispensable en la toma de decisiones estratégicas.

Los gerentes pueden determinar qué productos se venden, a qué hora del día se compran y qué artículos se compran juntos. Gracias a la inteligencia empresarial, podemos:

•          Identificar formas de aumentar las ganancias.
•          Analizar el comportamiento de los clientes.
•          Comparar los datos con los de la competencia.
•          Seguimiento del rendimiento.
•          Optimizar las operaciones.
•          Predecir el éxito.
•          Detectar las tendencias del mercado.
•          Descubrir problemas o problemas.

Aumento de la demanda de BI

La demanda de BI está en auge, como lo demuestra la encuesta de Reveal's Trends in Software Development and Analytics 2021 a desarrolladores de software y profesionales de TI, encontrando que las empresas de tecnología vieron un aumento del 41% en la demanda de soluciones de inteligencia empresarial el año pasado.

A medida que aumenta la demanda de la tecnología, también lo hacen los nuevos avances, lo que brinda a los usuarios la capacidad de analizar y tomar decisiones inteligentes sin ningún conocimiento de programación.

Una innovación reciente en el software de BI es la analítica integrada, que ofrece informes en tiempo real, visualización de datos interactiva y/o analítica avanzada, incluido el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la analítica aumentada, directamente en una aplicación empresarial. Los datos son administrados por una plataforma de análisis y las visualizaciones y los informes se colocan directamente dentro de la interfaz de usuario (UI) de la aplicación para mejorar el contexto y la usabilidad de los datos para los usuarios comerciales.

Las herramientas de BI más eficaces para los usuarios comerciales, permiten que cualquier persona de una empresa acceda, analice y actúe sobre los datos sin tener experiencia en codificación. Con la ayuda de la analítica integrada, que convierte los datos sin procesar en inteligencia empresarial, las organizaciones tienen enormes oportunidades, desde aumentar la productividad y fortalecer la ventaja competitiva hasta mejorar la satisfacción del cliente y otros conocimientos prácticos. Tomemos el ejemplo del panadero. Imagine un tablero de inteligencia empresarial que ofrece predicciones sobre la cantidad de pastelitos para hornear en función de datos históricos, el clima actual y la hora del día. Ese es el poder de la inteligencia empresarial.

El futuro del BI

La inteligencia empresarial seguirá evolucionando a medida que los desarrolladores incorporen la última tecnología en sus plataformas, como análisis en tiempo real, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial y aprendizaje automático. El BI de próxima generación puede cambiar la forma en que determinamos las tendencias y, en última instancia, incluso puede predecir el futuro.

 

Fuente: Jason Beres. Vicepresidente Senior de herramientas de desarrollo en Infragistics.