Para utilizar las funcionalidades completas de este sitio, es necesario tener JavaScript habilitado. Aquí están las instrucciones para habilitar JavaScript en tu navegador web .

Distribuidor de IBM, Lenovo, Microsoft, y servicios de TI, GBM as a Service

Smart Data = Big Data + Analytics

Contáctenos

 

73% de los datos NO se utilizan

Los datos pueden ser el nuevo recurso natural del siglo XXI, pero, sin el análisis de ellos, el conocimiento y las ventajas competitivas que podemos obtener de éstos, permanecerán ocultos.

Las fuentes de datos son numerosas y de diferentes tipos. ¿Qué hacer con todos los datos de las empresas que se generan en los canales sociales? ¿Cuántos informes diferentes generan los departamentos para analizar cada semana? ¿Qué informes y datos revisan sus equipos para encontrar problemas, su causa y decidir cómo abordarlos?

Nuestro desafío actual es dar utilidad a la enorme cantidad de datos que se produce en el mundo que nos rodea: un crecimiento que ha superado con creces nuestra capacidad de consumo. El 83% de las empresas percibe la Inteligencia Artificial como una oportunidad estratégica, a pesar de que el 80% de los datos no son accesibles, no son fiables o no se pueden analizar.


¿Qué es Smart Data?

Big Data es el conjunto de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Smart Data también recoge muchos datos, pero además de recabar mucha información el sistema también es capaz de analizarla. El Smart Data o datos inteligentes se refiere a los datos que realmente poseen un valor estratégico para la organización.


Tecnologías para análisis de datos

Se debe tener un norte de cómo se quiere explotar los datos para convertirlos en información relevante para el negocio. Para esto, no se puede ignorar que hay que madurar los datos y las estrategias de cómo almacenarlos. La Inteligencia Artificial, la Ciencia de Datos, el Data Driven Decision Making o la Analítica de Negocios son tecnologías para apoyar en este proceso.

Existen niveles de madurez, donde la idea es identificar en qué peldaño se encuentra la empresa para así poder identificar qué capacidades se tienen y qué hace falta para poder subir un peldaño más.


Niveles de madurez

Datos limpios en una base de datos

En este peldaño se encuentra la mayoría de las empresas. Se piensa muchas veces que por tener aplicativos con bases de datos relacionales es suficiente, pero más que los mismos datos, es tener claro cómo están conformados, entender por qué están organizados de esa forma y cómo representan el negocio.

Más información

Para empezar a escalar a partir de este peldaño lo ideal sería tener claro los Modelos de Entidades Relación de las diferentes bases de datos, entender qué datos se tienen en las entidades más relevantes y por qué se almacenan, si es solo para tener reportes de forma reactiva y si se es capaz de construir modelos orientados a dominios para poder crear tableros o hacer algo de análisis gráfico

Datos analizados

El análisis de datos es la ciencia que se encarga de examinar un conjunto de datos con el propósito de sacar conclusiones sobre la información para poder tomar decisiones, o simplemente ampliar los conocimientos sobre diversos temas. Realizar un análisis de datos profundo a través de las técnicas y las herramientas adecuadas puede brindar múltiples beneficios, entre los destacan:

Más información
  • Capacidad para tomar decisiones de negocios más rápidas e informadas, respaldadas por hechos.
  • Ayuda a las empresas a identificar problemas de rendimiento que requieren algún tipo de acción.
  • Comprensión más profunda de los requisitos de los clientes, lo que, a su vez, crea mejores relaciones comerciales.
  • Mayor conciencia del riesgo, permitiendo la implementación de medidas preventivas
  • Puede verse de forma visual, lo que permite tomar decisiones más rápidas y mejores
  • Puede proporcionar a una empresa una ventaja sobre sus competidores
  • Mejor conocimiento del desempeño financiero del negocio
  • Se ha demostrado que reduce los costos y, por lo tanto, aumenta los beneficios

Datos presentados en forma visual

Data Visualization es la representación de datos a través de atributos visuales fáciles de entender, como gráficas, diagramas, mapas, piezas interactivas y más.

Más información

¿Cómo predecir el futuro con gráficos? Solo se necesita observar tendencias y patrones, que son visibles instantáneamente cuando se ven en gráficos.

Datos explicados con una historia

Una historia basada en datos es un relato basado en información sobre un hecho particular que puede despertar el interés en públicos no especializados.

Más información

A través de una historia con datos es posible generar conciencia, perspectiva o contexto sobre una temática, o informar y debatir. Una historia con datos permite entender de una manera clara el significado, la importancia y la relevancia de la información generada.

¿Desea más información?

Contáctenos

Muchas gracias

Le estaremos contactando lo más pronto posible.