6 maneras en que el análisis de datos está avanzando en la empresa

            
                                                                             
            
             
    
        

Con la ayuda de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, las empresas están generando más datos que nunca. Esta afluencia de información es la razón por la cual el científico de datos fue coronado como el trabajo más prometedor de 2019, y ha tenido el no. 1 lugar en La lista de Mejores Trabajos en América de Glassdoor por cuatro años consecutivos. Más datos dan como resultado que más personas necesitan interpretar esos datos.

El análisis de datos ahora se considera una herramienta necesaria para las organizaciones cuando se trata de tomar decisiones de grandes negocios, y su uso continuará creciendo en el futuro. “Para 2022, el 90% de las estrategias corporativas mencionarán explícitamente la información como un activo empresarial crítico y el análisis como una competencia esencial”, dijo Douglas Laney, distinguido analista en Análisis y estrategia de datos en Gartner.

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Las organizaciones utilizan el análisis de datos para obtener más información sobre estrategias comerciales, lo que les ayuda. para tomar decisiones a largo y corto plazo, de acuerdo con Beverly Wright, Directora de Análisis en Aspirent ; específicamente, las empresas recurren a los análisis cuando intentan generar ingresos y reducir los gastos, dijo. A través de la analítica, las empresas pueden ver los lugares donde se ejecutan de manera ineficiente, lo que puede revelar áreas donde los gastos se pueden reducir y se puede generar más dinero.

Sin embargo, “este es un campo de rápido movimiento, por lo que un día para otro puede variar”, dijo Wright. Para ayudar a las empresas a comprender mejor el estado actual del análisis de datos y cómo está avanzando, Wright describió los siguientes seis puntos a los que las empresas deben prestar atención:

1. Iniciativas de cultura de datos deliberadas

Las empresas están y se inspirarán más en los datos, integrando los datos en la cultura de su empresa, dijo Wright. “La cultura de datos es un tipo de absorción, una disposición de aceptación y, en cierto sentido, confianza para los resultados o soluciones que provienen de los análisis”, dijo. “Los grupos de análisis o los profesionales de la ciencia de la información están creando soluciones y luego los están empujando para responder preguntas de negocios”.

Sin embargo, esta cultura ha sido difícil de entender para los profesionales más tradicionales, pero las empresas están empezando a dar cuenta. para eso. “Estoy empezando a ver más iniciativas que tienen la intención deliberada de suavizar una organización para absorber una solución analítica, que pueden ser cosas como crear una conferencia o una cumbre, o simplemente la inmersión para lograr la cultura correcta”, agregó Wright.

2. Proliferación de datos no estructurados

Los elementos no estructurados como el audio y el video cambiarán la forma en que se recopilan los datos, dijo Wright. En el pasado, los datos se han mantenido abrumadoramente estructurados, lo que Wright explicó como más numérico.

“A medida que obtenemos más datos no estructurados, estamos capturando más tipos de datos de video y audio y no numéricos y, además de eso, estamos desarrollando tipos más sólidos de técnicas para analizar esos datos y metiéndolo en formatos estructurados “, según Wright.

Al poner los datos no estructurados en un formato estructurado, las organizaciones pueden convertirlos en información procesable.

3. Necesidad de modelos en tiempo real

En el pasado, los análisis se centraban principalmente en objetivos a largo plazo, lo que significa mirar la información a lo largo del año y luego tomar decisiones basadas en ese pasado información. A medida que avanza la tecnología, las empresas podrán utilizar el análisis en tiempo real. Por ejemplo, “para 2022, el 30% de las interacciones con los clientes se verá influida por el análisis de ubicación en tiempo real”, dijo Laney.

“Un modelo en tiempo real sería alguien que entra al acuario de Georgia y se reconoce de inmediato. Como, [this person] es vegana, no visita los acuarios muy a menudo, probablemente querrá sé qué tipo de investigación estamos haciendo porque es vegana, y eso lo sé de ella “, dijo Wright. “Esto también entra en la personalización, pero el punto es que un algoritmo que se ejecuta en tiempo real es uno que cambiará las acciones o cómo el acuario puede ajustarse en ese momento”.

4. Especificidad, granularidad de información, incluida la personalización masiva

La personalización es todo cuando se trata de la experiencia del cliente, dijo Wright, y el análisis juega un papel muy importante en eso. “La personalización se está volviendo realmente íntima, está ayudando a los productos y servicios a estar más cerca de sus consumidores”, agregó.

“Al igual que los cupones que obtiene cuando compra, no son solo cupones al azar, sino que están personalizados específicamente para su tipo de compras, para su tipo de hogar, saben cuántos niños tiene. Cuándo Digo “ellos” me refiero a los algoritmos en los sistemas. Hay datos sobre qué color de cabello tienes y qué tipo de productos usas “, agregó Wright.

5. Confianza en la herramienta / analista ciudadano

Más analíticas empaquetadas resultan en más analistas ciudadanos, o más personas cotidianas que entienden los conceptos básicos de la analítica, dijo Wright. Las herramientas de análisis continuarán siendo más fáciles de digerir para aquellos que no cuentan con una gran experiencia estadística, principalmente porque las empresas no tienen tiempo para enseñar a todo su personal sobre análisis, continuó Wright.

“No tenemos que tener un conocimiento estadístico profundo, sino que las personas que tienen un conocimiento estadístico realmente profundo son quienes están creando las herramientas, y también son las que saben lo suficiente para comprar. “dijo Wright. “Entonces, aquellos que conocen el negocio y saben cómo usar la herramienta son los que están aplicando las herramientas y respondiendo las preguntas reales del negocio”.

6. Aumento del movimiento hacia la automatización y la IA

“Hasta el año 2023, los recursos computacionales utilizados en la IA aumentarán 5 veces con respecto a la 2018, haciendo de la AI la categoría más alta de cargas de trabajo que impulsan las decisiones de infraestructura”, dijo Laney. La IA y la automatización continuarán progresando, volviéndose más dinámicos y complejos. La automatización es lo que permitirá la creación de modelos en tiempo real, dijo Wright.

“Hay formas de automatizar los procesos para crear modelos más nuevos y más frescos en los que se actualizan automáticamente sin tener que involucrar tanto procesamiento manual”, agregó Wright.

Véase también

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                                            De archivo: iStockphoto / fizkes
                                        


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