Vivimos en un mundo basado en datos. Por ejemplo, si activa proveedores de ubicación en Google Maps y, un año después, visita su línea de tiempo, puede informarle dónde se encontraba exactamente el mismo día del año anterior. Si activa las soluciones de activación de Facebook, le sugiere amigos que debe solicitar si va a algún lugar.
Las empresas exitosas extraen sabiduría e información de toda la información que se recopila para identificar a sus clientes objetivo y promoverles productos y soluciones.
Desde el actual entorno tumultuoso del mercado, la información está impulsando cambios en los modelos de negocio. El pago por uso, habilitado por programas en la nube, se ha convertido en una práctica bien establecida. Por ejemplo, la aparición de Uber ha interrumpido el negocio de los taxis. El enfoque ha cambiado de un enfoque centrado en el sistema a su enfoque centrado en el usuario. Incluso las empresas convencionales, como las aseguradoras, ofrecen autoservicio para la compra y gestión de pólizas en línea durante todo el día, en dispositivos móviles y a través de redes sociales. Los productos y soluciones habilitados por nuevas tecnologías como big data, inteligencia artificial (IA), blockchain y realidad virtual y aumentada están siendo aprovechados por organizaciones de ingeniería financiera para presentar productos y servicios creativos.
La disrupción en el mercado hace imperativo que las organizaciones compren lo que puedan, construyan lo que necesiten y subcontraten el resto para mantener la competitividad en costos. Un enfoque en la creación es ahora crucial para las empresas que deben desarrollar nuevos productos y servicios para distinguirse de la competencia. Adoptar enfoques de transformación digital mediante la automatización de las acciones de cara al cliente a las de back-office es una de las principales prioridades de las empresas.
Los datos creados por personas y sistemas deben ser la base para realizar el plan correcto. Las organizaciones que han podido aprovechar los datos para extraer información e inteligencia para una ventaja competitiva están descubriendo el éxito.
La inteligencia se extrae de los datos
La información es texto, video y audio. A modo de ejemplo, piense en la información de las acciones que cotizan en una bolsa de valores. Si tuviéramos que agregar a estos datos la indicación adicional de si una acción en particular se movió hacia abajo o hacia arriba desde el final del día anterior, se convertiría en datos, algo que nos interesa y que podríamos analizar. Tan pronto como incorporamos el contexto para aconsejar, se convierte en intelecto.
Si tuviéramos que echar un vistazo a la información del mercado de valores de 30 acciones que representan un índice bursátil, eso es simplemente información. Cuando íbamos a traer el indicador de que el indicador de la bolsa de valores de Singapur había bajado 407 puntos al final de las operaciones en un día en particular, pero el Dow Jones había subido 330 puntos ese mismo día, eso es información. Es posible usar esa información para esforzarse por predecir cómo comenzará el mercado al día siguiente en Singapur. Eso es inteligencia.
¿Cómo extraer inteligencia e información de los datos?
Ese es el tema de la inteligencia empresarial (BI) en un contexto organizacional. El objetivo es recibir información clara, precisa y significativa. El procedimiento para extraer información es una investigación y se puede realizar a través de procesos como el procesamiento analítico en línea (OLAP) y la minería de datos. OLAP se trata de extraer datos en modelos de información con un almacén de datos como back-end para agregarlos y dividirlos.
¿Qué hay de nuevo? Inteligencia artificial, macrodatos y aprendizaje automático
La BI que usa OLAP y la minería de datos ha existido por un tiempo; lo que ha cambiado en los últimos años es el desarrollo de herramientas y técnicas de big data. Los macrodatos generaron una explosión en el uso de técnicas de minería de datos más extensas. Las características de Big Data se explican, en general, en términos de 3 V: volumen, velocidad y variedad. Más recientemente, se agregó un cuarto término, veracidad, a la lista. ¿Qué ha hecho que los macrodatos sean tan atractivos? Las tecnologías ahora hacen posible mantener las computadoras básicas de datos y mantener bajos los costos, y ciertos algoritmos como MapReduce pueden usarse para extraer los datos buscados; sin embargo, el factor convincente es el valor para una empresa.
Examinemos tres formas en que la combinación de métodos de BI convencionales, junto con grandes datos, puede agregar valor.
En primer lugar, identificar a los clientes objetivo es beneficioso para cualquier empresa comercial. Imagine que es parte del equipo de marketing de una empresa de automóviles y tiene un registro de consumidores que han comprado automóviles. Puede ver sus estadísticas sociales y crear una lista corta, utilizando uno o dos grados de separación, de posibles clientes objetivo adicionales. Luego, el análisis de redes sociales proporciona una mirada a los vínculos entre las personas en varios campos y actividades industriales. Otra técnica de análisis, la investigación de regresión, también se puede emplear para analizar la demografía de las personas preseleccionadas y, dependiendo de su edad, predecir el tipo de automóvil que es muy probable que compren.
Los productos y servicios de venta cruzada son solo otra forma en que las empresas intentan aumentar sus ganancias. Continuando con la analogía idéntica de la venta de automóviles, incluso si se sabe que las personas con un determinado perfil demográfico que compran un determinado tipo de automóvil están más inclinadas a obtener otro tipo de automóvil como segundo, lo que tiene valor para la organización. Es posible predecir este vínculo mediante una técnica llamada aprendizaje de reglas de asociación, que implica descubrir correlaciones entre factores.
Por último, comprender la comprensión del cliente es fundamental para el éxito de una empresa. ¿Cómo se perciben en el mercado la marca y los modelos de automóviles? Puede utilizar una técnica conocida como análisis de opinión para averiguarlo.
Futuro de los datos
Se utilizan datos sustanciales y métodos de inteligencia artificial para complementarse y complementarse entre sí para extraer una mayor inteligencia. Casi todos los segmentos del mercado vertical están utilizando IA para hacer que sus ofertas a los clientes sean intuitivas. A partir del escenario de ventas de automóviles, si preguntáramos qué modelo de un nuevo cliente específico es más probable que compre, podemos obtener una buena respuesta utilizando inteligencia artificial y datos de gran tamaño.
Los datos son estratégicos y las organizaciones que los manejan de manera integral pueden obtener ganancias. Eso significa que la tecnología de datos desempeña una función cada vez mayor, a través de nuevas tecnologías, técnicas y habilidades, al proporcionar una ventaja competitiva a las organizaciones. Sobre todo, la innovación es importante para el éxito de una empresa, ya que las empresas necesitan innovar continuamente o morir.