Etiqueta: analítica avanzada

15 Jan 2021

Tendencias en Analytics para el 2021: El camino hacia la recuperación post Covid 19

Comienza el 2021 y dejamos atrás un año complejo para el mundo, que significó un antes y un después para las empresas debido a la pandemia del Covid 19.

Este nuevo ciclo será en definitiva un comienzo para la recuperación, donde jugarán un papel más que esencial los datos y el análisis combinados con tecnologías de inteligencia artificial para mejorar los pronósticos.

¿Cuáles serán las tendencias principales a las que los líderes de datos deberán prestar atención este venidero año? ¡Te invitamos a leer y a tomar nota!

Durante su reciente Simposio de TI, la firma de analistas Gartner dio a conocer las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas en datos y analítica. Una lista diseñada para llevar a las organizaciones “de la crisis a la oportunidad” a medida que se recuperan de los efectos de la pandemia.

Estas son las tendencias presentadas por la vicepresidenta de investigación, Rita Sallam, durante el simposio:

 

IA más inteligente, más rápida y más responsable.

Este año sacó a relucir aún más la importancia de analizar de forma ágil los datos utilizando la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aplicando el machine learning para predecir qué sucederá y el impacto de las decisiones que se tomen. 

Esta tendencia muy utilizada en el contexto de la pandemia actual, seguirá siendo parte del 2021, no solamente en la industria farmacéutica y de la salud, sino también en el resto de las empresas que manejen situaciones comerciales complejas y que busquen conocer cómo será el comportamiento de sus públicos para sumar ventajas a la hora del lanzamiento de nuevos productos, precios o promociones, en pos de la tan ansiada recuperación. 

«Según Gartner un 75% de las empresas pondrá en funcionamiento sus programas pilotos de IA para fines del 2024. Esto implicará un aumento significativo de las infraestructuras de análisis y de datos.»

Datos dinámicos y experiencias automatizadas

El tiempo que los usuarios destinaban a la utilización de dashboards predefinidos y por ende, al trabajo manual para obtener mayor cantidad de información, disminuirá significativamente.  El cambio va a obtener historias de los datos contextualizadas, hacia una experiencia mucho más automatizada y relevante en función del contexto, función o uso de cada usuario.

Este 2021 los analistas deberán evaluar constantemente sus herramientas de análisis e inteligencia empresarial y si es posible implementar nuevas experiencias de usuario aumentadas para mejorar la calidad y la velocidad de sus análisis en pro de la productividad y el crecimiento de la organización. 

Líderes apoyados en la inteligencia de decisiones

Utilizando la inteligencia de decisiones y, junto a ello, una multitud de técnicas que permita administrar los datos de forma efectiva, los líderes de datos y análisis serán capaces de diseñar, componer, modelar, alinear, ejecutar, monitorear y ajustar los modelos y procesos de decisión en el contexto de los resultados y el comportamiento del negocio.

Gartner señala que para el 2023 más del 33% de las grandes empresas contarán con analistas que practiquen esta disciplina, apoyándose en la gestión de decisiones y en la tecnología de modelado.

Analítica X combinada con IA para predecir y planificar

“X Analytics” es un término general que se refiere al tipo de análisis variable según sea el contenido a analizar: audio, texto, video, etc. 

Al combinar la analítica X con tecnologías innovadoras como la Inteligencia Artificial las posibilidades de predecir y planificar eventos futuros será mucho mayor, por eso, forma parte de las tendencias para este 2021, y los líderes de datos y análisis tendrán que estar muy pendientes de su evolución que probablemente vendrá de pequeñas empresas emergentes disruptivas y proveedores de nube. 

Gestión de datos aumentada para optimizar las operaciones

La gestión de datos aumentada (ADM en sus siglas en inglés) utiliza técnicas de machine learning e inteligencia artificial para optimizar y mejorar las operaciones. Entre otras cosas, permite examinar muestras de datos operativos sin importar cuán grande sean: allí se incluyen consultas reales, datos de rendimiento y esquemas, logrando que las diferentes categorías de administración de la información (metadatos, datos maestros, entre otros) se configuren y ajusten automáticamente para eliminar tareas manuales y proporcionar a los analistas mayor velocidad en la toma de decisiones, aún frente a los cambios abruptos del mercado.

La nube, un servicio esencial para la innovación

Si bien los servicios en la nube se han convertido en tendencia desde mucho antes de la pandemia, el impacto del Covid19 aceleró su uso y se estima que para el 2022 serán esenciales en un 90% para la innovación en datos y análisis. 

En el próximo año, el desafío de los analistas será optimizar costos de gobernanza e integración y priorizar las cargas de trabajo en la nube para sacarle un verdadero provecho a este servicio con foco en el cambio y la innovación. 

El mundo de los datos y el análisis colisionan

Las aplicaciones no analíticas evolucionarán para incorporar la analítica en los próximos años. Para el 2023, se espera que el 95% de las empresas Fortune 500 hayan alcanzado tal convergencia.

Es por ello que la interacción y la colaboración entre roles de análisis y datos históricamente separados sin dudas aumentará. Pero esto no solo afectará a las tecnologías y capacidades de los sistemas, sino también a las personas y a los procesos que las respaldan y utilizan.

La compra y venta de datos aumentará un 35% para el 2022

El pronóstico de Gartner es que las grandes organizaciones venderán o comprarán datos a través de mercados formales, con la intención de acelerar la nube, la ciencia de los datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este aumento, que fue del 25% en el año 2020, alcanzará el 35% para 2022.

Blockchain para datos y analítica

Esta tecnología diseñada para administrar el registro de los datos online, no reemplazará, según la vicepresidenta Sallam, las tecnologías de gestión de datos existentes, por lo que será utilizada para iniciativas verticales específicas impulsadas por el negocio.

Para  2023, el pronóstico de Gartner es que aumentará un 50% la calidad general de los datos en organizaciones que utilizan contratos inteligentes de blockchain, pero disminuirá un 30% la disponibilidad de estos mismos datos, lo que creará un ROI a la inversa.

Tecnologías gráficas para una rápida contextualización

La analítica gráfica es un conjunto de técnicas analíticas que permite la exploración de relaciones entre distintas entidades como organizaciones, personas y transacciones.

Estas relaciones normalmente se pierden cuando se utilizan enfoques de almacenamiento tradicionales, por eso, para 2023 el pronóstico de Gartner es que el 30% de las organizaciones en todo el mundo se valgan de esta tecnología para facilitar el análisis de la información e inclusive para combinarlas con algoritmos de aprendizaje automático y así revisar miles de fuentes de datos y documentos en un tiempo mucho menor. 

KMG a la vanguardia de estas tendencias

En KMG queremos seguir ayudando a comprender, mejorar y transformar los procesos de negocio, agregando inteligencia con analítica avanzada para que las empresas puedan mantenerse a la par de las nuevas tendencias del mercado.

Este 2021 el reto de las organizaciones es recuperarse de un año particularmente difícil y estamos seguros que las soluciones de business analytics constituirán un gran aporte para lograrlo.

 

Por nuestra parte, estamos listos para orientarte en el camino.

Contáctanos y demos el primer paso de la mano. 

 

 

25 Nov 2019

Estas son las principales tendencias en data y analítica avanzada para 2020

Nos acercamos al 2020 y ya se empieza a visualizar más claramente el panorama de lo que nos espera en este nuevo año en cuanto a tendencias de datos y analítica avanzada.

Mantenerse al día en términos de innovación resulta fundamental en un mercado competitivo y cambiante en donde la transformación digital sigue siendo protagonista

El desafío de cada empresa es aprovechar el crecimiento de los datos y potenciar la toma de decisiones inteligentes a partir del uso de las herramientas adecuadas. A esto se suma la necesidad de contar con una arquitectura ágil que permita asumir cada cambio que se avecina con total flexibilidad.

En esta nota presentamos las tendencias para el año que se avecina. Te adelantamos que una de las grandes protagonistas será la analítica aumentada, ¿Por qué? Lo explicamos a continuación….

Una nueva forma de consumir analítica 

El procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se combinan para dar paso a la analítica aumentada, una tendencia que según Gartner crecerá a pasos agigantados en 2020. Este método no solamente permite extraer información a partir de los datos ocultos, sino que además lo hace de una forma completamente automatizada, evitando la pérdida de tiempo que representaba el enfoque manual.

Dentro de las ventajas de esta tendencia está el alcance del conocimiento analítico para todos los roles comerciales, sin necesidad de conocimientos específicos o tecnicismos que limitaban la toma de decisiones en el contexto de negocio. 

La analítica gráfica traerá mayor practicidad 

La analítica gráfica permite que los usuarios de negocio puedan relacionar personas, lugares y cosas a través de una serie de técnicas analíticas, haciendo mucho más fácil y práctico el preguntar a los datos -bien sean estructurados o no-, para analizar relaciones y extraer información de valor que mejore la competitividad.

La ventaja de los gráficos es que pueden agregarse nuevas fuentes de datos y relaciones con total facilidad, todo esto en contraste con el análisis tradicional en donde organizar los datos quita mucho tiempo y es más propenso a errores.

Por eso, esta tendencia promete seguir creciendo en el nuevo año para brindar simplicidad a la hora de extraer, analizar y compartir información. 

Soluciones analíticas para dispositivos IoT

Para 2020, Gartner prevé que 20 millones 800 mil dispositivos estén conectados al Internet de las Cosas (IoT), lo que dará como resultado la aparición de más soluciones analíticas para la recopilación de datos y extracción de información valiosa que permita comprender qué sucede dentro de la empresa y porqué.  

Las organizaciones que ya incorporan dispositivos IoT en su cotidianidad se valen de las soluciones analíticas para determinar si es necesario mejorar la eficiencia en los tiempos de respuesta, fortalecer la experiencia de los clientes y mejorar el desarrollo de los procesos en aras del crecimiento empresarial. 

Gestión de datos aumentada, en búsqueda de mejores decisiones comerciales

La gestión de datos aumentada es otra tendencia que dirá presente durante 2020 y que, al igual que la analítica aumentada, combina lo mejor del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para refinar automáticamente los datos y garantizar su calidad, aquí se incluye: la gestión de los metadatos, los datos maestros y su integración. 

Esta tendencia colabora con los científicos o el personal técnico calificado redirigiendo su trabajo hacia actividades de mayor valor, al mismo tiempo que permite la toma de decisiones comerciales rápidas y escalables.

IA explicable: Mayor confiabilidad y transparencia

Otra tendencia es la Inteligencia Artificial explicable, es decir, la compresión de la toma de decisiones o predicciones que realiza el algoritmo, en búsqueda de mayor transparencia y confiabilidad. Cuando esto es posible, las organizaciones pueden legitimar cómo sus modelos llegan a una decisión final. La idea en los venideros meses es trabajar por lograrlo a mayor escala, para evitar preocupaciones por regulaciones o demás problemas que afecten la reputación de la organización.

La inteligencia continua 

La Inteligencia Continua se refiere a un patrón en el que la analítica se integra en tiempo real dentro de las operaciones comerciales, procesando datos históricos y actuales. Toda esta tendencia, que promete continuar creciendo en los próximos años y potenciar la toma de decisiones, se integra con múltiples tecnologías como el análisis aumentado, el aprendizaje automático, la optimización y la gestión de reglas de negocio.

Innovar para crecer

Desde KMG Analytics seguimos trabajando para ofrecer un abanico de soluciones world class que estén a la vanguardia de las tendencias en analítica avanzada y procesamiento de datos que den respuesta a las diferentes necesidades de nuestros clientes. Estas soluciones, sin duda, facilitarán la toma de mejores decisiones de negocio, sumarán competitividad y optimizarán los procesos comerciales que lleven al crecimiento de la organización. 

La transformación digital sigue avanzando, y nosotros seguimos innovando para acompañar la evolución de las empresas. Estamos listos para orientarte en la definición e implementación de estrategias de analítica avanzada, contáctanos para más información.

14 Jul 2019
Visualización de Datos o Análisis Visual

Newsletter Julio. Visualización de Datos o Análisis Visual: ¿Cuándo es momento de ir más allá de la data?

Al trabajar con herramientas de visualización de datos, podemos usar la información existente para contar historias. Allí entra todo el proceso de búsqueda, interpretación, comparación  y contrastación de los datos que le permitirán al usuario mostrar, de manera comprensible, un escenario actual y posibles proyecciones.  Sin embargo, hay momentos cruciales en los que conviene ir más allá, usando metodologías de análisis visual. 

En el newsletter de este mes vemos de qué se trata. Encuéntralo haciendo click aquí.

14 Jun 2019
Analítica avanzada para finanzas

Newsletter Junio. ¿Por qué es el momento de implementar soluciones de analítica avanzada en el área de finanzas?

Los procesos de planificación y análisis tradicionales dejaron de ser suficientes al momento de tomar decisiones relacionadas con rentabilidad y valor comercial, más en un tiempo en el que todo cambia muy rápidamente y nos desenvolvemos en un contexto empresarial volátil y lleno de incertidumbre. 

En el newsletter de este mes vemos lo que ofrecen las soluciones de analítica avanzada y planificación financiera para afianzar la competitividad y optimizar la ejecución del negocio.
Encuéntralo haciendo click aquí.

14 May 2019
PLANIFICACIÓN EMPRESARIAL EFICIENTE

Newsletter Mayo. Herramientas que facilitan la planificación empresarial eficiente

En el newsletter de este mes, te contamos por qué la planificación activa de las áreas financieras se convierte en un aspecto clave para el éxito del negocio, en un entorno en el que ganar tiempo, mejorar los indicadores de eficiencia y encaminarse hacia la toma de decisiones rápidas e inteligentes, resulta fundamental para mantenerse competitivos. 
Mirá el newsletter haciendo click aquí.

14 Apr 2019
Big data y analítica predictiva

Newsletter Abril. Big Data y Análisis Predictivo: el equipo perfecto para sacar el máximo provecho a tus datos

En el newsletter de este mes, te contamos por qué la planificación activa de las áreas financieras se convierte en un aspecto clave para el éxito del negocio, en un entorno en el que ganar tiempo, mejorar los indicadores de eficiencia y encaminarse hacia la toma de decisiones rápidas e inteligentes, resulta fundamental para mantenerse competitivos. 
Mirá el newsletter haciendo click aquí.

22 Jan 2019
Pricing

Establezca el mejor precio para su producto con analítica predictiva

Costos, competidores, clientes, calidad… son sólo algunas de las variables que deben evaluarse con detalle cuando una empresa decide establecer el precio de un producto o servicio determinado.

De esta decisión (que aunque lo parezca, no es sencilla) puede depender el éxito financiero  y la receptividad del producto en el mercado… ¡Por esta razón es que resulta tan importante!

La estrategia que permite determinar el valor de un producto según los parámetros antes mencionados es lo que hoy conocemos como Pricing, término que va completamente ligado con el plan de marketing de una empresa y que en esta nota nos encargaremos de explicar, incluyendo el impacto positivo que puede generar en esta estrategia la analítica predictiva.

Más allá de un precio óptimo

El pricing no solo se encarga de asignar el valor a un producto en base a variables como costo de fabricación, relación oferta-demanda, competencia y condiciones del mercado, también busca el diseño de una estrategia integral que se adapte a las distintas necesidades del cliente en el momento actual.

Esto lleva a mejorar la rentabilidad del negocio y optimizar los beneficios generados, en búsqueda de un crecimiento sostenible.

¿Qué factores se incluyen en esta estimación?

  • La elasticidad de la demanda: que indica la variación que puede sufrir la demanda de un producto en el caso de que cambie su precio.
  • Identificación del público objetivo y su comportamiento de compra.
  • El análisis de la competencia.
  • Cálculo de costos (incluyendo fabricación, promoción y distribución del producto)
  • Los canales de comercialización.
  • Objetivos y metas propuestas por la compañía (que pueden orientarse al cliente, a la competencia o al mercado).

¿En qué beneficia una adecuada estrategia de pricing?

Además de incentivar el crecimiento empresarial y el desarrollo económico, cuando el establecimiento de precios se realiza de forma inteligente y correctamente estructurada, los beneficios pueden ser varios, nombramos algunos a continuación:

  • Se mantiene un buen margen de ganancias.
  • Se logra estabilidad y se toman mejores decisiones financieras.
  • Garantiza que el producto o servicio pueda desenvolverse en un ambiente competitivo.
  • Mejora la reputación de la marca y su posicionamiento en el mercado.

¿Cómo puede influir en esta estimación la analítica predictiva?

La analítica predictiva aparece en este escenario para hacer un uso bastante pertinente del Big Data y aprovechar todos los datos históricos con los que cuenta la empresa para lograr una estimación de precios mucho más precisa y adaptada a la realidad.

Esta herramienta resulta fundamental cuando se busca:

  • Actualizar listas de precios tomando en cuenta la relación precio-demanda.
  • Determinar el mejor precio del producto en el mercado con un marco de referencia sustentado.
  • Simular el impacto (positivo o negativo) que un cambio de precios podría generar en la venta del producto para evitar pérdidas de capital.
  • Conocer los productos más rentables para negociar ofertas o estrategias promocionales para lograr mayor presencia en el mercado.
  • Medir la rentabilidad del producto y compararla con los objetivos corporativos.
  • Aumentar el volumen de venta y alcanzar las metas planteadas.

Forecasting predictivo adaptado a las exigencias empresariales

En KMG ofrecemos herramientas que permitan establecer la mejor estrategia para ofrecer su producto en el mercado. A través de nuestra solución de Predictive Sales Forecasting ayudamos a las compañías a cumplir objetivos tan importantes como:

·     Entender el comportamiento de la demanda, basándonos en los datos históricos.

·     Maximizar las ganancias y obtener el mejor precio de un producto, contando con modelos de elasticidad.

·     Simular futuros cambios de precios para determinar impactos en los volúmenes de ventas.

·     Almacenar grandes cantidades de datos y hacer análisis de sensibilidad (what if) que permita tomar mejores decisiones de inversión.

·     Visualizar el impacto que podría tener en las ventas el cambio de precio de un producto determinado.

·     Maximizar ingresos en función del precio de la competencia utilizando modelos de elasticidad cruzada.

Podrá utilizar toda la información recopilada por su empresa para tomar decisiones de negocio inteligentes, bien estructuradas y confiables.

Esto le permitirá evitar pérdidas de capital y cumplir sus metas empresariales a corto, mediano y largo plazo. ¿Quiere conocer mayor información sobre este servicio?

Contáctenos.

26 Nov 2018
Workforce performance management

Simplificá la elaboración del presupuesto de RRHH con analítica avanzada

Planificar los recursos humanos es un reto que debe asumir toda empresa cada año. La presupuestación de nómina resulta fundamental para que el nuevo período de trabajo transcurra sin la aparición de gastos inesperados que puedan poner en riesgo el cumplimiento de determinados objetivos (financieros u operacionales) dentro de la organización.

La proyección de gastos y el uso de los datos de manera adecuada son cruciales para la elaboración de un presupuesto que se ajuste a la realidad de la empresa. Es justamente en este escenario, donde el uso de la analítica avanzada resulta fundamental. En esta nota, te explicaremos por qué… ¡Seguí leyendo!

En el departamento de RRHH se valoran gastos fijos que incluyen capacitación, reclutamiento, selección, cantidad de personal que se proyecta para el próximo año, incrementos de salarios o prestaciones, entre muchas otras variables.

Entre las fuentes de información a evaluar se encuentran datos relevantes que pueden ser o no numerosos, y varían dependiendo de las necesidades de cada organización, incluyendo:

  • Cambios en las políticas, leyes, regulaciones o estrategias empresariales.
  • Número de miembros del personal.
  • Proyecciones o aumentos de las prestaciones, compensaciones, incentivos y demás beneficios.
  • Reclutamiento y selección: cantidad de personas a contratar para el nuevo año de trabajo.
  • Inversión en programas de capacitación y desarrollo: programas internos o externos, viajes, alquiler de equipos, suministros, entre otros.

Todas estas variables deben tomarse en cuenta para que el presupuesto pueda servir de guía en el manejo adecuado de los recursos dentro de la organización.

¿Es importante trabajar en un presupuesto de RRHH anualmente?

Organizar los recursos con los que se cuenta y proyectar nuevos escenarios que involucren al capital humano para alcanzar determinados objetivos de negocio siempre resultará una buena opción.
Además, permite:

  • Evaluar posibles escenarios y tomar mejores decisiones.
  • Reducir costos y utilizar los recursos estipulados adecuadamente.
  • Prever gastos a tiempo para cumplir exitosamente proyectos futuros, haciendo énfasis en la rentabilidad.
  • Garantizar que el personal con el que contás sea visto como un socio estratégico y no como un gasto dentro de la organización.


En este punto te preguntarás…
¿En qué son beneficiosas las soluciones de analítica para elaborar el presupuesto de RRHH?

  • Las soluciones de analítica eliminan de forma definitiva las limitaciones técnicas que te hacen perder tiempo y cometer errores (por ejemplo, el uso de plantillas en Excel o correos electrónicos).
  • Permiten realizar proyecciones y análisis predictivo, teniendo en cuenta variables clave como inflación, tipo de cambio, incrementos salariales; entre otras, para mostrar un escenario comparativo donde visualizar el impacto que tendrán estas variaciones en la empresa, evitando la pérdida de capital.
  • Colaboran en la obtención de información directamente relacionada a necesidades de capacitación e incorporación de personal.
  • Ayudan a llevar un seguimiento entre los gastos planificados y los gastos reales, al mismo tiempo que permiten simular modelos de negocio y reestructurarlos, en caso de que sea necesario.
  • Acortan los tiempos de planificación de semanas a días.
  • Garantizan mejoras en la calidad de la información.
  • Facilitan la colaboración entre áreas, evitando el desorden y la inconsistencia de los datos suministrados.
  • Orientan en el cálculo de todos los gastos relativos al personal y los beneficios asociados.


Desde KMG te ofrecemos una solución dinámica y flexible, que facilitará la elaboración del presupuesto de RRHH dentro de tu organización: Workforce Planning.


Esta herramienta, además de ser fácil de administrar por los usuarios de negocio, te permite diseñar un modelo de planificación de nómina (Payroll Cost) a la medida de tus necesidades.


Adicionalmente, se conecta para fusionar datos reales de la organización, con cualquier fuente de datos (incluyendo planillas de Excel, archivos planos tipo txt, csv, etc.)

Workforce Planning incluye:

  • Análisis multidimensional en tiempo real.
  • Manejo de alto volumen de datos con excelente performance.
  • Planificación basada en drivers.
  • Análisis “What if” en múltiples escenarios y ¡en minutos!
  • Evaluación del impacto de cambios en tiempo real.
  • Workflow de aprobación y notificación vía e-mail.
  • Reportes consolidados que incluyen toda la información del Payroll Cost.

En KMG trabajamos para ofrecer herramientas que optimicen tus procesos de negocio y te permitan cuidar tu capital humano para el logro de objetivos comerciales.

¿Querés más información sobre Workforce Planning?

Contáctanos.

07 Aug 2018
Transformación digital financiera

Newsletter julio: ¿Cómo transformar el área de Finanzas con analítica avanzada?

Para que las empresas puedan disfrutar de las ventajas que ha traído la Transformación Digital, necesitan contar con herramientas especializadas para lograr una correcta gestión y análisis de los datos. Conocé la propuesta de soluciones de KMG para impulsar el crecimiento de las áreas de ventas y finanzas de las organizaciones en nuestro newsletter de julio ¡Disfrútalo aquí!