Descubre por qué las organizaciones data-driven necesitan inteligencia artificial para sacar mayor provecho a sus datos.
Para que una empresa pueda impulsarse por datos es importante que los usuarios tengan un acceso de autoservicio rápido y fácil a datos confiables. Necesitan poder acceder a los datos cuando y donde los necesiten. Esto permite que más personas dentro de las organizaciones data-driven tomen buenas decisiones y descubran conocimientos que antes quizás permanecían ocultos. Además, es fundamental contar con una inteligencia de datos predictiva. Estas condiciones son centrales para que las empresas puedan “crear experiencias de clientes y empleados verdaderamente diferenciadas y permitir el crecimiento de nuevas aplicaciones innovadoras y sofisticadas”.
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La inteligencia de datos es la comprensión contextual de estos últimos habilitada por conocimientos basados en metadatos sobre la clasificación, la calidad, el linaje, la propiedad, el uso y las relaciones de los datos. Fuente: Informatica |
En el mundo de los negocios actual obtener el valor oportuno de la inteligencia de datos es cada vez más crítico: esta capacidad ofrece valor rápido con recomendaciones predictivas para usuarios de datos, empodera a los consumidores para interactuar con los datos y entrega resultados comerciales tangibles.
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Para desbloquear el valor exponencial de los datos las organizaciones necesitan contar con capacidades de gestión de datos automatizados y con recomendaciones predictivas impulsadas por inteligencia de metadatos. Los usuarios de los datos deben poder “comprender completamente sus datos con metadatos conectados, contexto e información en toda la cadena de valor de datos para todos los datos empresariales”.
En la actualidad, tomar decisiones informadas centradas en datos sobre resultados futuros es importante para las organizaciones. Por ello el análisis predictivo es una tendencia en alza: utiliza datos pasados para hacer predicciones sobre eventos o comportamientos futuros, permite identificar patrones en los datos y hacer predicciones sobre cómo se comportarán las personas en adelante, qué tendencias crecerán o cuáles serán los rendimientos financieros; de esta forma ayuda a identificar riesgos y oportunidades, brindando información significativa y confiable para respaldar las decisiones más críticas.
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La inteligencia artificial (IA) hace un aporte central para generar estas capacidades, ya que ayuda a extraer más valor de los datos y permite simular escenarios futuros. Las simulaciones de escenarios ayudan a identificar desafíos y a planificar estratégicamente.
Si bien el análisis predictivo es una herramienta poderosa que ayuda a optimizar las operaciones y tomar mejores decisiones, también genera retos. En primer lugar para hacer predicciones precisas debe contarse con suficientes datos, y de buena calidad. Además esta disciplina presenta bastante complejidad y en consecuencia requiere de experiencia y de habilidades específicas. También demanda tiempo y recursos. Y genera preocupaciones éticas y de privacidad.
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Aún existe una brecha entre la aspiración y la realidad: mientras que el 83% de los encuestados han expresado la necesidad de estar más impulsados por los datos, en comparación con antes de la pandemia, solo el 30% de los profesionales dicen que las acciones están impulsadas por el análisis de datos. Fuente: Informatica |
Con respecto a los beneficios la inteligencia de datos predictiva, promueve la generación de mayores ingresos, mejora la toma de decisiones, ayuda a gestionar los riesgos, a reducir costos y hacer un uso más eficiente de los recursos; además permite brindarle una mejor experiencia al cliente. También representa una ventaja competitiva para empresas data-driven al ofrecerles una vista 360 de sus clientes y mejor entendimiento del mercado.
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