{"id":9056,"date":"2022-07-12T12:00:00","date_gmt":"2022-07-12T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/immune.institute\/?p=9056"},"modified":"2022-07-12T12:00:00","modified_gmt":"2022-07-12T10:00:00","slug":"reto-data-analytics-crecimiento-empresarial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/immune.institute\/en\/blog\/reto-data-analytics-crecimiento-empresarial\/","title":{"rendered":"The challenges of Data Analytics to accelerate business growth"},"content":{"rendered":"

Por Alejandro Magdalena<\/strong>. Project Manager en IBM y Director del Bootcamp de Data Analytics en IMMUNE.<\/em><\/p>\n\n\n\n

De todas las tecnolog\u00edas avanzadas y disruptivas que las industrias han integrado en sus procesos empresariales, el an\u00e1lisis de datos se ha convertido en una de las m\u00e1s importantes. Con la ayuda del an\u00e1lisis de datos, las empresas pueden saber m\u00e1s  que nunca sobre sus clientes.<\/p>\n\n\n\n

Cada d\u00eda creamos trillones de bytes de datos \u2013 tanto que el 90% de los datos en el mundo actual se ha creado en los \u00faltimos dos a\u00f1os.<\/strong> Estos datos vienen de todas partes: nuestros datos web, los mensajes en las redes sociales, fotos y videos digitales, registros de transacciones de compra, las se\u00f1ales del GPS del tel\u00e9fono\u2026<\/p>\n\n\n\n

El Data Analytics es una tendencia, pero tambi\u00e9n el presente y futuro de c\u00f3mo guiar y hacer crecer un negocio.<\/p>\n\n\n\n

Desde Facebook a Netflix, Amazon, Google o Adobe. <\/strong>Son ejemplos de empresas que utilizan los conjuntos de datos masivos<\/strong> (siguiendo y analizando nuestras b\u00fasquedas, nuestras compras, y casi cualquier actividad online que les da una visi\u00f3n m\u00e1s clara de qui\u00e9nes somos) para crear una mejor experiencia para los consumidores. Por ejemplo, anuncios personalizados o recomendaciones de compras a medida.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo principal de estas empresas es utilizar lo que aprenden de todos los clientes para maximizar las ganancias. <\/p>\n\n\n\n

Las empresas m\u00e1s avanzadas de esta era digital tienen los datos como un activo fundamental. <\/strong>Sin embargo, cuando nos fijamos en otras empresas m\u00e1s peque\u00f1as cuesta m\u00e1s encontrar ejemplos reales de c\u00f3mo se benefician del data analysis<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

En 2023, el 85% de todas las interacciones con clientes ser\u00e1n llevadas a cabo sin ning\u00fan agente humano<\/strong> (bots, etc.), <\/strong>seg\u00fan datos de la consultora Gartner.<\/p>\n\n\n\n

Debemos estar preparados para incorporar la Artificial Intelligence<\/a><\/strong> en nuestros procesos y estrategias. La tecnolog\u00eda, igual que el an\u00e1lisis del data, nos ayudan a optimizar la inversi\u00f3n de las organizaciones, entendiendo y dialogando con el ciudadano.<\/p>\n\n\n\n

Retos del sector Data Analytics:<\/h2>\n\n\n\n

1. Los datos como motor<\/h3>\n\n\n\n

Las estrategias de las organizaciones tienen que estar apoyadas en los datos. S\u00f3lo a partir del an\u00e1lisis de los datos se pueden extraer conclusiones que ayudan al negocio. Esos datos se est\u00e1n incrementando exponencialmente con el IoT (Internet of Things), an\u00e1lisis de comunicaciones por voz, etc., lo que favorece un mejor conocimiento de la sociedad y del mercado.<\/p>\n\n\n\n

2. Recursos infrautilizados<\/h3>\n\n\n\n

Integrate.io es una herramienta de an\u00e1lisis de datos <\/strong>dise\u00f1ada espec\u00edficamente para e-commerce. Emplea el sistema escalable Xplenty, el cual es clave para ofrecer datos tanto a pymes como a grandes empresas a trav\u00e9s de una plataforma en la nube. <\/p>\n\n\n\n

3. Capacidad predictiva<\/h3>\n\n\n\n

Los datos sirven para entender lo que ha ocurrido (analizar acciones y su resultado) y, sobre todo, para predecir tendencias. La uni\u00f3n de inteligencia humana y m\u00e1quinas consolida la competitividad de las empresas m\u00e1s avanzadas. Tambi\u00e9n permitir\u00e1 que las \u00e1reas empresariales desarrollen capacidades anal\u00edticas m\u00e1s sofisticadas para dar respuestas creativas \u00f3ptimas apoyadas en Machine Learning<\/strong> e Inteligencia Artificial<\/p>\n\n\n\n

4. El gran stakeholder<\/h3>\n\n\n\n

La ciudadan\u00eda se ha convertido en el gran stakeholder para las marcas. Seguir su comportamiento, sus valores, intereses, etc., a trav\u00e9s de los distintos canales resulta ya imprescindible para obtener conclusiones y para establecer una relaci\u00f3n sostenible y duradera con los usuarios.<\/p>\n\n\n\n

5. M\u00e1s inversi\u00f3n en tecnolog\u00eda. <\/h3>\n\n\n\n

Las compa\u00f1\u00edas tendr\u00e1n que incrementar sus inversiones en tecnolog\u00eda para ser competitivas. M\u00e1s de dos tercios de las grandes marcas, agencias y editores europeos usaban ya un DMP (Data Management Platform) en 2016 y se espera que aumente al 92% el pr\u00f3ximo a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

6. Nuevas habilidades y procesos<\/h3>\n\n\n\n

Las empresas tambi\u00e9n tendr\u00e1n que modificar sus estructuras, completando el \u00e1rea de data. Por ejemplo, en 2020 el 90% de las grandes compa\u00f1\u00edas crearon la figura de Chief Data Officer<\/strong>, seg\u00fan Gartner. A la vez, es imprescindible una actualizaci\u00f3n de los conocimientos de los directivos, de manera que sean capaces de establecer nuevos procesos de trabajo que integren la Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

7. Consideraciones \u00e9ticas<\/h3>\n\n\n\n

Cualquier estrategia que se apoye en Inteligencia Artificial debe tener en cuenta aspectos \u00e9ticos y valores s\u00f3lidos. Los errores acarrear\u00e1n graves da\u00f1os reputacionales a las marcas. Hay que prevenir la erosi\u00f3n de la verdad y la honestidad en la aplicaci\u00f3n de Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

8. Aliada, no competidora<\/h3>\n\n\n\n

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning generan una mejor comunicaci\u00f3n: permiten crear mensajes m\u00e1s eficaces, ser m\u00e1s eficientes y tomar decisiones m\u00e1s acertadas para el negocio. Tambi\u00e9n contribuir\u00e1n a optimizar las inversiones de las compa\u00f1\u00edas. Pero siempre, a partir del talento y el conocimiento de las personas que los manejen.<\/p>\n\n\n\n

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