Las actividades empresariales se han ido reactivando poco a poco después de una larga pausa y con ello, vinieron nuevas tecnologías que tomaron relevancia a la hora de organizar las funciones de las compañías.
Una de las más conocidas es la analítica de datos, data science o machine learning que permiten una mejora en la toma de decisiones de cada área y se convierten en un actividad productiva dentro de las organizaciones.
Antes, los datos usados para las ventas se recolectaban de forma manual a través de llamadas con los clientes, en persona o por correo. Hoy todo ha cambiado ya que el proceso es más sencillo y sin tantos límites.
Dato destacado: En 2024, 5,500 millones de personas utilizaban internet, equivalentes al 68% de la población mundial, mientras 2,600 millones permanecían desconectadas. (Fuente: Unión Internacional de Telecomunicaciones).
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Contexto y puntos clave
Por ello entender qué buscan los usuarios, gracias a estas nuevas herramientas o plataformas digitales de negocio en las cuales contamos con la información necesaria para la compañía.
Uno de los beneficios es que puedes personalizar tus productos y servicios de acuerdo al conocimiento exhaustivo para obtener los gustos de los clientes, prevenir la merma y ajustar los costos de producción.
A su vez, atiendes a los clientes de manera inmediata, con base en las necesidades que requieran soluciones inmediatas; es más sencillo sacar las métricas para hacer rentable tu organización y te permite crear áreas de planeación, gracias a que es una startup activa dentro del negocio.
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Dato destacado: Los servicios de tecnologías de la información crecieron al doble del ritmo del resto de la economía y generaron empleo a una velocidad seis veces mayor. (Fuente: Banco Mundial).
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Aspectos relevantes
Existen muchos ejemplos que usan el análisis de datos, un caso importante es Siemens, una de las plantas más automatizadas en el mundo, por su analítica de datos con inteligencia artificial.
Otro ejemplo es IBM, quien creó Watson, un sistema informático de inteligencia artificial que es capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje natural. Además es una multinube abierta que deja automatizar el ciclo de vida de la inteligencia artificial, creando modelos desde cero.
En cada uno de los casos podemos observar que, para que los insights del análisis de datos funcionen, es necesario tener una formación especializada en el tema y con ello generar herramientas funcionales a la hora de aplicarlas.
Dato destacado: Entre 2020 y 2022, la proporción de empresas de Asia oriental que invirtió en soluciones digitales aumentó del 13% al 54%. (Fuente: Banco Mundial).
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Información para profundizar
Cabe señalar que contar con prácticas de análisis de datos nos lleva a una decisión más efectiva en la compañía, ya que con ella podemos visualizar procesos y generar informes en tiempo real, además de contar con funcionalidades importantes para realizar observaciones más precisas.
Como universidad líder, conocemos los desafío que se aproximan y la manera en que los datos ayudarán a potencializar los resultados que tu empresa pueda obtener en un plazo definido.
Fuente: IBM, TuDashboard, El Empresario, Tecnología para los negocios y EGADE.
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