Datos, análisis y decisiones inteligentes

La transformación digital de los procesos productivos y del negocio ha puesto a los datos como protagonistas en el ciclo de digitalización.

Los sistemas de información de las organizaciones han acumulado cantidades de datos exponenciales y este es el momento de aprovecharlos y obtener de ellos información que optimice la toma de decisiones del día a día. Ahora, entender qué hacer con ellos y cómo tratarlos es la prioridad.

Cómo abordar un proyecto de datos

Los objetivos del negocio alineados con su estrategia empresarial determinarán el alcance de las fases de su proyecto de datos, que incluye:

  1. Generación y captura. Identifique qué datos están disponibles, de esta manera sabrá qué soluciones tecnológicas debe implementar para tratarlos, impulsar la generación digital de nuevos datos y continuar capturando muchos más de ellos en tiempo real.
  2. Modelado. Ahora es el turno analizar, transformar y estructurar los datos capturados, es decir, darles forma para convertirlos en información de utilidad.
  3. Explotación. Con los datos ya estructurados ha llegado el momento de procesarlos para aprovechar al máximo su potencial.


La explotación de datos

Explotación y ciencia de datos

Como hemos dicho, la explotación de datos, como parte de la ciencia de datos, facilita la toma inteligente de decisiones y permite generar estrategias empresariales efectivas a corto, mediano y largo plazo.

Es importante mantener el uso sistemático de la ciencia de los datos, bien sea bajo Business Intelligence (BI) o Business Analytics (BA). Ambos términos suenan similares y pueden prestarse a confusión, sin embargo, existe una gran diferencia entre ellos.
La BI es el análisis de los datos capturados. Por ejemplo, si en su cadena de suministro busca mejorar las operaciones internas, descubrir fallas en los procesos e identificar posibles indicadores, una solución de BI es perfecta para lograrlo.

Por otra parte, si lo que necesita es predecir el comportamiento futuro de su organización, establecer tendencias, averiguar por qué suceden las cosas, entonces una solución BA debe ser incluida en su estrategia empresarial. De esta manera, podrá resolver problemas ¡Incluso antes de que ocurran!

En resumen, con ambos modelos se recolectan, analizan y generan tableros visuales, simplemente cambia el enfoque de análisis de los datos para tomar decisiones en la organización.

Business Intelligence o Business Analytics ¿Cuál es mejor?

Tomar la decisión entre BI o BA no tiene que ser un proceso complejo ni prolongado. Depende absolutamente de sus objetivos comerciales. Basta hacerse varias preguntas, como:

En definitiva, el análisis de datos dejó de ser una opción para convertirse en un tema obligado para cualquier organización. El negocio que no se adapte a la nueva forma de valorar y tratar los datos, simplemente desaparecerá.

En CeleriTech estamos conscientes de esta realidad y por ello, hemos creado herramientas para que usted decida el futuro de su organización en base a los datos. Con Keenlog Analytics y Keenlog Predictive, usted podrá sacar ventaja de los datos de su SAP Business One y otras fuentes, para que pueda reaccionar y actuar más rápido, tomar decisiones fundamentadas en tiempo real e impulsar un crecimiento rentable.

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