En la era digital, los datos se crean con una rapidez nunca antes vista y su aplicación correcta en la inteligencia de negocios ya está generando un valor incalculable para las empresas
La analítica de big data es una solución eficaz para identificar patrones de comportamiento y establecer estrategias que ayuden a detectar y prevenir fraudes en diversos sectores de negocios.
La mayoría de las empresas no son conscientes de la información que poseen ni de cómo aprovecharla, analizarla y comprenderla, con lo que pueden llegar a perder gran cantidad de datos potencialmente útiles, y hacer que el fraude y otras actividades delictivas se normalicen en sus procesos y se vuelvan difíciles de detectar.
Los datos han demostrado ser un diferenciador competitivo en los distintos sectores empresariales. El rendimiento de cualquier organización está altamente correlacionado con la madurez de sus datos, por lo que es importante saber en qué punto de este proceso se encuentran.
Con la digitalización de la escritura y el auge de las búsquedas e interacciones en Internet, las palabras se han convertido en insumos muy valiosos para los modelos estadísticos y algoritmos que permiten inferir y llegar a conclusiones muy precisas sobre el comportamiento de los consumidores, entre otros usos más.
En la actualidad el lenguaje ha pasado a ser objeto de los análisis de macrodatos. Debido a que los enlaces que utiliza Google se componen de palabras y las búsquedas que se realizan en esa página también, cada vez gana más importancia el estudio de los textos como datos.
Analizar fotos satelitales para estimar la capacidad de producción de una zona o evaluar las imágenes de un producto que se comercializa en las calles para calcular su market-share, son algunas de las soluciones empresariales que surgen a partir de la transformación de imágenes en datos.
Tradicionalmente, cuando los profesores o empresarios querían datos, encargaban encuestas.
¿Tiene sentido seguir haciendo encuestas para evaluar, por ejemplo, el posicionamiento de una marca, cuando toda la información real, honesta, y libre de sesgos puede inferirse del comportamiento de las personas en Internet?
"... Tradicionalmente, cuando los profesores o empresarios querían datos, encargaban encuestas.
Para aplicar con eficacia las herramientas de análisis de datos a gran escala, es fundamental la estructuración adecuada de la información, de lo contrario, el costo en que deberá incurrir la empresa para revertir los errores, será muy elevado.
El gobierno de datos, que comprende el conjunto de procesos, funciones, políticas, normas y mediciones que garantizan el uso eficaz y eficiente de la información, toma relevancia en las empresas, que cada vez se benefician más del uso de las herramientas de aprendizaje automático y el análisis estadístico.
La capacidad para identificar e interpretar patrones y correlaciones ocultas en los grandes volúmenes de datos y utilizarlos para tomar decisiones de negocios, se está convirtiendo en una competencia estratégica para las empresas de cara al futuro.
El aprendizaje automático y el análisis estadístico son algunas de las técnicas más populares utilizadas hoy en día en aplicaciones de inteligencia artificial (IA).
Poseer los recursos necesarios para gestionar los datos necesarios para la toma de decisiones, es crucial para el éxito de las empresas en el entorno actual.
En la actualidad las organizaciones conocedoras de datos, aquellas que tienen un enfoque de toma de decisiones desde arriba hacia abajo, hacen un mejor trabajo al extraer valor de los datos, explica una publicación de Coursera.
Utilizar la información sin objetivos definidos y no integrarla a nivel de toda la empresa, son parte de los errores que las organizaciones pueden cometer cuando analizan grandes volúmenes de datos.
Aunque todavía son muchas las empresas que no han comenzado a analizar la información que acumulan en su operación, existen el riesgo de que los esfuerzos que realicen en el futuro no alcancen los resultados esperados, si no se evitan los errores que algunas organizaciones tienden a cometer en el proceso.
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