En medio de la abundante información que se está generando en las redes sociales y con nuevas tecnologías como el internet de las cosas, la computación cognitiva y los datos abiertos las empresas miran el análisis de negocios e inteligencia de negocios como un servicio diferencial para tomar decisiones y generar valor.
Sin embargo, las empresas deben tener mucho cuidado antes de utilizar estos servicios con los marcos legales de protección de los datos, que les garantice que están haciendo buen uso de las fuentes internas y externas sin irrumpir en la privacidad de usuarios, clientes y leads.
La Calidad de los datos es fundamental antes de obtener buenos resultados predictivos, por tanto la verificación a través de técnicas de descripción y diagnóstico serán claves, la automatización y asociación, la minería de datos, los arboles de decisiones y los cuadros de mando integral son una muy buena forma de asegurar calidad.
Ahora si a diseñar los modelos predictivos y prescriptivos, con técnicas de regresión, maquinas vectoriales, la lógica difusa y la computación cognitiva (con aprendizaje automático y aprendizaje en profundidad); la prescripción utiliza análisis de valores y programación lineal entre otras técnicas.
Ahora bien, antes de comenzar es altamente recomendable definir los objetivos del negocio a partir del modelo de negocios y los objetivos estratégicos, para orientar el análisis de datos desde esta óptica y garantizar así a un buen proceso de inteligencia de negocios.
Consúltenos para tener el gusto de acompañarlos a implementar inteligencia de negocios para tomar decisiones que agreguen valor.
