Toda empresa cuyos procesos estratégicos y de negocio estén vinculados en alguna medida a las métricas y análisis de información, es una candidata ideal para promover iniciativas de datos.

Y por lo general, existen dos motivaciones para arrancar con soluciones de datos:

¿Cómo puedo ser más oportuno y preciso en la entrega de resultados?

¿Cómo puedo conocer más acerca de mi información para crear nuevas estrategias?…Por ejemplo, para generar ofertas personalizadas uno a uno, a partir de entender en mayor profundidad hábitos y preferencias de consumo. Imaginate, en vez de mandar 20 mensajes de texto con ofertas, mandar uno solo, pero que es el más relevante para cada usuario. O que tu newsletter se adapte a los contenidos que busque cada lector. En el siglo XXI, no importa el tamaño de la empresa, si es pública, privada, mediana, grande o pequeña. Todas van a poder innovar y crecer a partir del uso inteligente y búsqueda de valor en los datos.

Imagínate que tenemos una lista de Spotify con todos los géneros musicales, por lo tanto, estamos preparados para interactuar con un gran repertorio de fuentes de datos, tales como: bases de datos MS SQL, bases de datos Oracle, distintos ERP y CRM, Warehouse Mmgt Systems, bases de datos NoSQL, entre otros.

¡Más vale!, aunque hay un mínimo requerido para la calidad de los datos, nosotros hacemos inicialmente la evaluación de tú data, te mostramos esos resultados y te guiamos para que puedas mejorar la calidad.

Una cosa es una cosa y otra cosa es otra cosa. 

El business intelligence se trata de una disciplina que, con el paso del tiempo, se ha ido convirtiendo en algo fundamental en el día a día, porque su objetivo es ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales. ¿Cómo se hace?  con información inteligente basada en los datos de la empresa y relacionándolos con por ejemplo datos del mercado en el que funciona. Es un término muy amplio, si, que podríamos conectar con también tableros y visualizaciones de indicadores que se enfocan en el funcionamiento actual de una organización.

¿Qué es el machine learning?

La traducción literal de machine learning es aprendizaje automático. Se trata de una de las ramas o disciplinas de la inteligencia artificial cuya principal función es crear sistemas que puedan aprender de forma autónoma. ¿Cómo lo hace? La base es la identificación de datos complejos en medio de un montón de información. Usan el histórico para predecir el futuro.

Diferencias entre machine learning y business intelligence

A raíz de lo que hemos visto, podríamos llegar a pensar que ambas cosas son lo mismo, pero, aunque tienen unas bases similares, existen algunas diferencias:

En lugar de basarse en una analítica descriptiva, el machine learning ofrece una analítica predictiva.

Los algoritmos predictivos aprenden automáticamente de los datos y sus modelos se pueden integrar en distintos tipos de aplicaciones.

Los modelos se reentrenan periódicamente para que aprendan automáticamente de nuevos datos.

Sí, podemos usar datos estructurados o no estructurados. Esto es por ejemplo archivos CSV, datos que vienen de sensores de IOT, videos, fotos, archivos de audio, JSON, XML, hojas de cálculo y mucho más. Tu imaginación es el límite 🙂

Entre el cielo y RKD no hay nada oculto, nah mentira, sí, se puede mantener 100% la privacidad de datos. En todos nuestros proyectos se consideran las cuestiones de seguridad de datos, privacidad y ética a la hora de crear nuestros algoritmos. Los datos sensibles estarán protegidos en cada momento.

Mmm, no, utilizamos ERP o CRM como fuentes de datos para algunos proyectos, ya que con esta información podemos responder preguntas de negocio que van más allá del registro sistematizado que permiten estas herramientas.

Depende, depende del tipo de proyecto, pero podés consultar más información aquí lo que te podemos adelantar es que en RKD creemos fervientemente que las iniciativas de datos de tu negocio no necesitan de inversiones millonarias o soluciones complejas, propias de los grandes fabricantes. Además te ayudamos a crear tu propio caso de negocio, para que las iniciativas de datos entreguen resultados de negocio basados en ROI lo más rápido posible.

En general duran menos que escuchar la discografía completa de Pink Floyd.

Sugerimos siempre encontrar cosas de impacto y de corta duración, por ejemplo entre 4 y 6 meses, para mostrar resultados de rentabilidad al negocio y seguir incrementando el nivel de maduración de uso de los datos en cada uno de nuestros clientes.

Cuando las instituciones buscan tomar decisiones basadas en datos toda la compañía debe desarrollar las habilidades de datos necesarias para impulsar estas iniciativas.

Incorporando herramientas como estadística básica, creación de tableros visuales, contar historias con datos y hacerle consultas a los datos mediante lenguajes como SQL y Python.

Podes conocer más sobre nuestras soluciones para desarrollar estos conocimientos en nuestra sección de Academia de Datos