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Analítica avanzada: ¿Cómo ayuda en la productividad empresarial?

Resumen6 minutos de lectura

En este artículo conocerás qué es la analítica avanzada, sus tecnologías más relevantes y sus ventajas en el ámbito empresarial.  

    • Analítica avanzada: ¿Qué es? 
    • 6 ventajas de la analítica avanzada en el ámbito empresarial

Índice

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Dos personas trabajando desde casa

Con los resultados de la analítica avanzada es posible aplicar efectivamente una estrategia de data driven a nivel empresarial. ¿Qué implica esto? Que podrás aprovechar al máximo el potencial que te brindan los datos sobre tus clientes potenciales y actuales.

Incluso podrás expresar con precisión aquellos problemas potenciales que pueden resolverse con otras tecnologías, por ejemplo, la firma electrónica.

En este artículo conocerás qué es la analítica avanzada, sus tecnologías más relevantes y sus ventajas en el ámbito empresarial.  

¡No te apartes, quédate con nosotros!

Analítica avanzada: ¿Qué es? 

Se trata de un término general que es utilizado para definir un grupo de métodos y herramientas de alto nivel que pueden ayudarte a aprovechar al máximo los datos. 

Las capacidades predictivas de este concepto se pueden utilizar para pronosticar tendencias, eventos y comportamientos. Esto brinda a las organizaciones la capacidad de realizar modelos estadísticos especializados, tales como cálculos hipotéticos, así como para preparar varios aspectos de los procesos productivos a futuro. 

Algunas de las áreas que conforman la magia de la analítica avanzada incluyen el aprendizaje automático e inteligencia artificial —IA, análisis semántico y de gráficos, minería de datos y texto, procesamiento de eventos complejos, coincidencia de patrones, análisis predictivos, entre muchas otras. 

La minería de datos, un aspecto clave de esta herramienta digital, es una técnica automatizada que extrae información utilizable de conjuntos masivos de datos sin procesar. 

El estudio de Big Data se emplea para encontrar información existente y crear conexiones entre puntos y conjuntos de datos, así como para realizar una limpieza de los mismos. 

En paralelo, el análisis predictivo aplica estos conjuntos limpios y los conocimientos existentes para extrapolar con el objetivo de hacer predicciones y proyecciones valiosas para la empresa. 

6 ventajas de la analítica avanzada en el ámbito empresarial

Muchas técnicas y herramientas caen bajo el paraguas de la analítica avanzada. A continuación, explicaremos en detalle 6 ventajas de implementarla en tu empresa.

1. Optimización del Machine Learning  

En el análisis avanzado, el machine learning o aprendizaje automático de máquinas, por su traducción libre; es una táctica de IA que aprovecha los algoritmos para estudiar una gran masa de datos. 

En efecto, tiene la posibilidad de detectar similitudes entre distintos puntos de datos para revelar relaciones que no son evidentes para un observador. 

Para poder hacerlo, la máquina chequea la data exhaustivamente, esencialmente realizando el trabajo de un analista de datos que tradicionalmente lo hacían de manera manual, a un ritmo mucho más rápido y efectivo. 

Como tal, el equipo es generalmente más completo que una persona porque puede probar infinitas combinaciones sin la necesidad de un operario que la maneje. 

Por lo tanto, pone el poder del aprendizaje automático en manos del usuario empresarial, lo que les permite activar fácilmente algoritmos para responder preguntas complejas. 

2. Una mejor visualización de datos 

Una de las formas más intuitivas para que los usuarios comprendan qué quieren decir los datos en su poder, es a través de la visualización, lo que normalmente se refiere a gráficos y tablas que cuentan la historia de lo que se ha recabado. 

Junto con las estadísticas del lenguaje natural, estas dirigen al usuario hacia la información que es más relevante en cada caso en concreto. 

Una visualización inteligente evalúa la respuesta a una consulta y señalan manera más idónea de mostrar la información. 

Por ejemplo, la máquina determinaría lógicamente que las métricas relacionadas con las dilaciones en los procesos en un departamento de recursos humanos, tiene un gran porcentaje que ver con los trabajos manuales. 

Por lo que, en consecuencia, habría que evaluar implementar una tecnología de firma electrónica para optimizar los procesos de este departamento y crecer profesionalmente. 

3. Una mejor visibilidad de la cadena de suministro E2E

La verdadera visualización de la cadena de suministro Extremo a Extremo —E2E, requiere el tipo de trasparencia que solo es obtenido con análisis avanzados.

Cuando los análisis avanzados se comparten e integran en toda la cadena de suministro en tiempo real, los gerentes de negocios pueden tomar decisiones más informadas en cada etapa del proceso.

Además, debido a que también permite una sólida visualización de datos, los líderes se pueden administrar grandes cantidades de datos valiosos efectivamente.

4. Capacidad para optimizar la toma de decisiones y ejecución

Los procesos en la cadena de suministro optimizada a menudo se basan en una combinación cuidadosamente equilibrada de automatización e intervención humana, tanto en términos de toma de decisiones como de ejecución.

En algunos casos, como la selección de un proveedor, es preferible el juicio y la ejecución de humanos especialistas con información sensible para una mayor certeza en sus acciones.

Sin embargo, en un entorno de alta tecnología donde los productos, las contrataciones y demás actividades empresariales son configuradas rápidamente, la toma de decisiones con soluciones innovadoras a menudo genera mejores resultados.

5. Mayor velocidad de comercialización y más acuerdos

Al existir un proceso optimizado y respaldado por datos duros, la cadena de suministro y todos los procesos empresariales se caracterizan poseer una integración simplificada que eliminan los cuellos de botella y el modelado de datos duplicados.

Asimismo, la analítica avanzada significa que la disponibilidad de datos en tiempo real se convierta en una regla.

En consecuencia, existirá una mayor velocidad de comercialización a medida que aprendemos a predecir y responder a los problemas más rápidamente, los tiempos de modificación y entrega se acortan.

6. Menores costos de inventario y mayores ingresos

Seguramente, este es el aspecto más conveniente, esto se debe a que mejoran directamente la gestión de la capacidad de demanda al permitir datos valiosos inmediatos sobre la curva de demanda y capacidad.

Por último, la información predictiva resultante promueve una previsión más precisa y coherente en toda la organización, lo que comúnmente conduce a procesos de planificación de operaciones y ventas más efectivos.

¿Quieres empezar a digitalizar los procesos de tus departamentos? De ser así, ¿qué esperas para incorporar la firma electrónica en tus procesos?

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