Business Process Outsourcing - Profitline

Soluciones de Outsourcing ó Tercerización de Procesos de Negocio

¿Qué es lo primero que piensas al hablar de Inteligencia Artificial?

El origen de la inteligencia artificial nace en el intento de emular el funcionamiento cerebral humano a través de modelos basados en las redes neuronales que buscan procesar grandes cantidades de información a gran velocidad y además tener la capacidad de aprender y desarrollar habilidades. Aunque estos modelos no son más que aproximaciones muy lejanas de las neuronas biológicas, son muy interesantes por su capacidad de aprender y asociar patrones parecidos lo que nos permite afrontar problemas de difícil solución con la programación tradicional. Se han implementado en computadoras y equipos especializados para ser simulados.

Hoy por hoy, es un tema que nos llama poderosamente la atención, pues la posibilidad de desarrollar sistemas autónomos es algo que al común de las personas les resulta muy lejano y misterioso. Para la mayoría de nosotros el concepto es ficción y lo alimentamos con el cine y la televisión, lo que no sabemos es que todos los días usamos la inteligencia artificial en nuestros teléfonos inteligentes y otros dispositivos cuando, sin darnos cuenta los aparatos aprenden palabras, números telefónicos, reconocen nuestra voz y con ella ejecutan órdenes.

Pero realmente sabemos ¿Qué es la inteligencia Artificial? Y ¿de dónde sale? Haciendo un sondeo me puse en la tarea de preguntar a personas de mi entorno cercano, que es lo primero que piensan cuando escuchan la palabra inteligencia artificial y encontré que existe una conexión entre tecnología, el futuro, robots, asistencia virtual, e incluso el reemplazo de funciones humanas cotidianas. Para aclarar el concepto se revisaron algunos elementos históricos y de la literatura y al retroceder en el tiempo se encontró que la inteligencia artificial tiene sus primeros inicios en el año 1.950 cuando Alan Turing, padre de la ciencia de la computación se hace la siguiente pregunta ¿En algún momento las máquinas podrían pensar? en ese momento lejano la respuesta podría parecer imposible, pero el tiempo nos ha demostrado que ya existen máquinas que resuelven problemas muy complejos y encuentran soluciones hasta ahora insospechadas.

De forma cotidiana nos damos cuenta de muchos avances, que ahora vemos como normales, tales como los asistentes virtuales (Siri de Apple o Alexa de Amazon) que nos ayuda a organizar rutinas, resuelven preguntas y nos dan recomendaciones, nos hacen recordatorios, nos buscan información, entre otras cosas que nos facilitan la vida. De igual manera, seguramente todos lo hemos notado, cuando pensamos comprar un producto y cuando ingresamos a internet, curiosamente ya saben lo que estas buscando, nos aparecen en nuestras redes sociales propagandas sobre el artículo de forma repetida… ¡QUE SUSTO!, ¿me están oyendo? ¿me están viendo?. Tranquilos, es la inteligencia artificial y sus avances que conocen y predicen nuestros gustos (intenciones y comportamientos de compras) a través de nuestro histórico y frecuencia de las mismas. La inteligencia artificial se utiliza para crear recomendaciones personalizadas o pronóstico de ventas para los consumidores, basadas, por ejemplo, en sus búsquedas, compras previas y en el comportamiento que tenemos en línea a la hora de buscar cosas de nuestro interés.

Deseamos que todo esto sea beneficioso para la humanidad y no se convierta en mecanismos que vulneren nuestra confidencialidad y seamos asaltados en nuestra buena fe. Por nuestra parte, vemos la oportunidad de ganancia que esta nueva estrategia de la era digital nos brinda.

Cómo Utilizar Business Intelligence Para Aumentar las Ventas en tu Empresa

Hoy existe una tendencia que busca mejorar la experiencia de clientes. Es clave para garantizar el éxito de una compañía de manera sostenida en el tiempo. Cada vez más compañías incorporan la inteligencia de negocios de manera estratégica.

Utilizar datos y software de Business Intelligence, o BI (inteligencia de negocio) resulta fundamental hoy en día para mejorar los procesos de ventas en las empresas. Para aplicar estas herramientas con eficacia, también se requieren profesionales adecuadamente formados y especializados en la materia.

Por este motivo, los directivos y mandos intermedios de las compañías deben saber que hace falta inversión para utilizar correctamente datos masivos e impulsar las ventas. Eso sí, no deben olvidar que la organización de cualquier proceso es costosa y lleva tiempo.

Profitline Business-Intelligence-profitlineActualmente existe una tendencia que consiste en mejorar la experiencia de clientes en las organizaciones. Esto es clave para garantizar el éxito de una compañía de manera sostenida en el tiempo.

Aunque la mejora de la experiencia de cliente puede abordarse desde muchos puntos de vista, en casi todos ellos, el dato tiene un peso estratégico. Ejemplo: UNIR es la universidad en Internet más importante en lengua española.

Sus más de 30.000 alumnos estudian 100% online, pero realizan los exámenes de forma presencial, en sedes físicas cercanas a su lugar de residencia. Pues bien, si UNIR quiere mejorar la experiencia de sus alumnos, para que ellos se desplacen lo menos posible a las sedes de los exámenes, cuenta con diversas opciones en materia de inteligencia de negocio.

Hay técnicas de análisis de datos geolocalizados, por ejemplo. Éstas permiten hacer una distribución geográfica óptima para establecer los lugares de exámenes que más le convienen al estudiante y a la Universidad, en cada cuatrimestre y en cada titulación, atendiendo a las necesidades del momento.

Eficiencia para datos masivos

Éste es un claro ejemplo de cómo el dato provoca eficiencia para dar a cada cliente lo que necesita. Por ello, el software de Business Intelligence sirve para tratar esos datos masivos, y adecuarse a la demanda.

Business Intelligence es una disciplina que consiste en tratar datos para tomar decisiones de manera eficiente en las empresas. El tratamiento de esos datos requiere de un software para llevar a cabo la tarea. Es casi utópico pensar que existe una manera artesanal de poder hacerlo.

No es casual que cada vez haya más necesidad de contratar profesionales especializados en Business Intelligence para optimizar las ventas. Esa demanda del mercado va más rápido que el número de profesionales que se dedican hoy a esta disciplina. ¿Por qué? Los equipos de Business Intelligence están sufriendo una transformación en su composición.

 

Diferencia entre Help Desk y Service Desk

¿Estás considerando la compra de nuevo software para Soporte de IT y te gustaría entender mejor las diferencias entre una Help Desk (Mesa de Ayuda) y Service Desk (Mesa de Servicios)?

Como sucede en muchos aspectos en el mundo IT, no hay reglas específicas que las empresas distribuidoras deban seguir al nombrar sus productos. En este caso, hay dos términos que son usados indistintamente para productos con funcionalidades similares.

Aunque el nombre puede darte un punto de referencia, es necesario hacer una revisión más profunda y considerar el propósito y caso de uso de cada uno para entender las diferencias clave.

Si bien el alcance de cada uno ha sido establecido hasta cierto punto en el marco de las normas ITIL, este no provee demasiada información práctica en cuanto a las diferencias y cómo identificar cada uno.

Así que, en términos generales, ¿cuál es la diferencia?

HelpD-Vs-ServiceD¿Qué es un Help Desk o Mesa de Ayuda?

Help Desk o Mesa de Ayuda le permite al departamento de IT responder incidentes inesperados dentro de la infraestructura o los servicios que provee. Help Desk reacciona ante los incidentes y es usada para manejar problemas cuando los mismos surgen, permitiendo llevar un registro y control para, finalmente, llegar a una resolución. Help Desk se va a enfocar en facilitar la comunicación entre el equipo de soporte y los usuarios para ayudar a resolver los problemas, y su propósito es mantener activa la infraestructura y los servicios en el día a día.

¿Qué es un Service Desk o Mesa de Servicios?

Service Desk podría ser el hermano mayor de Help Desk, puede hacer todo lo que Help Desk, pero además te permite planear, estructurar y proveer la entrega de una gran variedad de servicios IT. En lugar de reaccionar a los problemas mientras van surgiendo, te permite un acercamiento más estratégico a la Gestión de Servicios de IT, y actúa como un punto único de contacto (SPOC) para todas las actividades de IT.

Service Desk generalmente incluye elementos como un Catálogo de Servicios, que formaliza los procesos y recursos requeridos para la entrega de un servicio en particular, y permite que sea requerido tanto por un usuario final como por un cliente interno o miembros del departamento de IT.

En un ambiente de Service Desk, la comunicación se maneja no solo entre los usuarios finales y el equipo de IT, sino que también incluye comunicación interna de IT.

Una Service Desk tiene también un alcance ampliado y permite la provisión de servicios de soporte para toda la organización, conocida como Enterprise Service Management, que puede incluir Recursos Humanos, Operaciones, Contabilidad, o Departamento Legal. También pueden ser incluidas otras actividades de mayor alcance, tales como administración y control de procesos de negocios o infraestructura (Change Management).

 

Business Intelligence Como estrategia Empresarial

Business Intelligence puede entenderse como una estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa o su competitividad mediante la organización inteligente de sus datos históricos (transacciones u operaciones diarias) que se almacenan en las bases de datos de la empresa (data warehouse corporativo o data marts departamentales) y de los datos en tiempo real que normalmente se encuentran en discos duros virtuales conocidos como cloud o nube.

flat business analytics graph on mobile device

La escalabilidad de los datos en la nube ha conquistado el corazón de la empresa que ve en ella una herramienta básica para tener los datos guardados, en orden y disponibles. Por otro lado, el internet de las cosas (IdC) va cogiendo fuerza. De hecho, su futuro inmediato va hacia cómo captar datos de las experiencias de los usuarios en relación a productos y servicios y que después los puedan administrar y compartir de forma segura. Por tanto, estos son dos ejemplos de la importancia  de la evolución de la generación de datos y de lo indispensable que va a ser contar con herramientas como Business Intelligence en un presente no muy lejano.

El concepto de Business Intelligence no es nuevo puesto que se conoce desde los años 60. Lo que ocurre es que ha sufrido una constante y marcada evolución hacia modelos mucho más efectivos adaptados al nuevo entorno tecnológico. Últimamente, se utiliza mucho la denominación macrodatos o big data para referirse a la toma de decisiones empresariales basadas en el análisis y gestión de grandes bases de datos y en la automatización de procesos.

Las herramientas de Business Intelligence

Hoy en día las empresas generan tal cantidad de datos que no es posible ordenarlos, clasificarlos y gestionarlos con eficacia para que sirvan de base para tomar decisiones estratégicas óptimas si no se utilizan las herramientas adecuadas, las cuales se dividen en dos grandes grupos:

  • Software especializado: diversos módulos de SAP, Weka, Orange, Kmine, Captio (para analizar y gestionar datos), etc.
  • Herramientas metodológicas: destacan la lluvia/tormenta de ideas o brainstorming (para generar ideas creativas en grupo), el diagrama de Pareto (o diagrama de causa-efecto, de gran utilidad para identificar problemas y áreas de mejora) y el diagrama de flujo (para representar procesos).

El tratamiento de los datos en Business Intelligence

El software y, en general, las herramientas de business intelligence se basan en la utilización de sistemas de información complejos que utilizan datos extraídos de tres fuentes distintas: sistemas de producción, información relacionada con la empresa o sus ámbitos provenientes tanto de dentro como de fuera de la organización y datos económicos.

Independientemente de su procedencia, los datos son sometidos a tres procesos diferentes con el objetivo de perfilarlos y homogeneizarlos para que puedan cumplir su función de generadores de información de calidad útil y efectiva para la toma de decisiones:

  1. Proceso de extracción.
  2. Proceso de transformación.
  3. Proceso de carga o proceso ETL.

Las principales características que deben tener los datos son, entre otras: exactitud, fiabilidad, consistencia, relevancia y precisión. No obstante, lo más importante son los objetivos que se pretenden conseguir y su correcto análisis.

 

 

Tendencias de Business Intelligence para el 2020

Dado que el software de business intelligence (BI) juega un papel cada vez más importante dentro de las empresas modernas, la tecnología está lista para ejercerá un enorme impacto en el próximo año.

A medida que se escalan los Data Warehouse, las empresas necesitan análisis y modelos avanzados de forma cada vez más urgente. Solo el business intelligence se encuentra en una posición única para ayudar a las empresas tanto con el almacenamiento de los datos como con las necesidades de análisis requeridas para dar respuesta a las situaciones o cambios en el mercado que en ocasiones se producen con una mayor rapidez que su capacidad de reacción.

Con una exigencia tan importante, Business Intelligence deberá seguir adaptándose a los cambios en las necesidades del mundo empresarial a lo largo del año que viene. En esta publicación, a continuación se darán a conocer las tendencias de business intelligence emergentes, los retos y cambios en las empresas y cómo el Business Intelligence hará frente a ambos.

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Análisis en cualquier lugar

El personal ha cambiado con los avances de la informática en la nube y los dispositivos móviles; por ejemplo, ya no es necesario que los empleados de una empresa estén anclados a una mesa para que hagan su trabajo. Se calcula que las empresas ganan 240 horas de tiempo de producción adicionales gracias a los empleados que utilizan los dispositivos móviles y que un 71 % de los empleados invierten más de 2 horas a la semana en acceder a la información de la empresa desde dispositivos móviles.

Obviamente, esto significa que Business Intelligence debe adaptarse a los cambios en la actitud de la empresa con respecto a las tecnologías móviles para poder equipar a los empleados con la inteligencia necesaria para llevar a cabo sus tareas, donde quiera que estén. Las implementaciones «móviles» tempranas del Business Intelligence se ejecutaron de forma precaria; básicamente, trasladaban las versiones de escritorio del software a las pantallas móviles, con resultados lejos de ser óptimos.

En 2020, los proveedores de Business Intelligence darán el siguiente paso al abordar la evolución móvil y crear soluciones que dan respuesta a la necesidad de mejores análisis en la tecnología móvil, lo cual ofrecerá al personal móvil una solución que se replantea por completo para proporcionar una mejor experiencia del usuario y así ofrecer una mayor productividad para su empresa.

Ciencia de datos automatizada

La simple mención de la «automatización» ya provoca pavor entre los empleados de cualquier lugar; pero, cuando la impulsan empleados no capacitados en ciencia de datos, el objetivo de la automatización es llenar ese vacío capacitando a las organizaciones mediante la ciencia de datos automatizada.

Según un informe de Gartner, se calcula que en 2020, más del 40 % de las tareas de ciencia de datos serán automáticas, lo cual resultará en una mayor productividad y un mayor uso por parte de los «científicos de datos civiles».

¿Qué supondrá para su empresa? Los datos se democratizarán realmente, ya que los usuarios finales que dependen del análisis de datos para llevar a cabo sus tareas diarias ya no dependerán de los analistas de datos o de cuellos de botella operativos empresariales, porque la automatización permitirá que las empresas categoricen, clasifiquen y almacenen mejor los datos y que automaticen una gran parte de los procesos de agregación de datos, análisis y creación de informes.

La automatización permitirá que las empresas con un crecimiento rápido puedan hacer frente a las limitaciones de la ciencia de datos mediante la aplicación de algoritmos a los datos existentes; sin duda, este es uno de los casos de uso principales de la artificial Intelligence, que finalmente se obtendrá el año que viene.

 

Los Más Populares Software as a Service

El modelo de Software as a Service (SaaS) continúa ganando terreno en todos los rincones del mundo empresarial, y por una buena razón. También conocido como software a pedido, software alojado o software basado en la web, Software as a Service evita los enfoques tradicionales de instalación, mantenimiento y administración de software a favor de entregar aplicaciones basadas en la nube a través de Internet. Con Software as a Service, los socios proveedores de servicios soportan las cargas de seguridad, disponibilidad y rendimiento.

Las organizaciones de todas las formas y tamaños están adoptando la filosofía Software as a Service como una alternativa a la implementación local de hardware y software. El proveedor de métricas de gestión de TI Computer Economics informa que el 60% de todas las compañías ahora han integrado al menos algunas soluciones SaaS en sus negocios, con un 36% con la intención de aumentar su inversión en los próximos meses.

software as a service profitline¿Pero es Software as a Service una buena idea para su empresa? Esto es lo que necesitas saber.

Software as a Service es una opción natural para las empresas que intentan reducir drásticamente las responsabilidades y los costos de TI. En promedio, las empresas que hacen la transición a las suscripciones de Software como Servicio desde la instalación, mantenimiento y actualizaciones de infraestructura en el sitio, que requieren mucho capital, disfrutan de una reducción del gasto en TI de más del 15%, según los datos recopilados por Computer World. Software as a Service es particularmente adecuado para pequeñas empresas. En lugar de invertir en capacidad de servidor interna adicional y licencias de software, las compañías simplemente pueden ajustar su suscripción de Software como Servicio mensualmente, aumentando y reduciendo los requisitos de consumo según las demandas del proyecto y otras variables. También hay un aumento en el ancho de banda humano: el personal interno de TI está liberado de las tareas asociadas con el hardware y el software en las instalaciones, lo que les permite abordar proyectos más vitales para el crecimiento futuro de la empresa. Y debido a que la infraestructura de TI reside en el centro de datos del proveedor de servicios, su organización puede volver a funcionar inmediatamente en caso de una interrupción del servicio o una interrupción más dramática.

Aplicaciones Software as a Service esenciales que toda empresa debería saber

  1. Com: Posiblemente la aplicación de Software as a Service por excelencia, Salesforce sigue a la vanguardia de la revolución de la computación en la nube que ayudó a crear. La solución de gestión de relaciones con los clientes permite a las empresas recopilar toda la información sobre clientes, clientes potenciales y clientes potenciales dentro de una única plataforma en línea, lo que permite a los empleados autorizados acceder a datos críticos en cualquier dispositivo conectado en cualquier momento. Salesforce acredita sus herramientas para aumentar las ventas de los clientes en un promedio de 37%, así como para aumentar la lealtad y satisfacción de los clientes.
  2. Microsoft Office 365: Las aplicaciones exclusivas de productividad de Microsoft, como Word, Excel y PowerPoint, son elementos básicos desde hace mucho tiempo del lugar de trabajo, pero Microsoft Office 365 basado en la nube expande drásticamente los parámetros del conjunto de aplicaciones de Office. Los usuarios ahora pueden crear, editar y compartir contenido desde cualquier PC, Mac, iOS, Android o dispositivo Windows en tiempo real, conectarse con colegas y clientes a través de una variedad de herramientas desde correo electrónico hasta videoconferencias y aprovechar una gama de tecnologías colaborativas que respaldan la seguridad interacciones tanto dentro como fuera de la organización.
  3. Box: Este espacio de trabajo en línea permite a los profesionales colaborar con cualquier persona, en cualquier lugar. Los usuarios pueden compartir archivos grandes de forma segura a través de un enlace tradicional o una URL personalizada, salvaguardando datos y documentos mediante permisos y protección con contraseña. Box admite más de 120 tipos de archivos, y los usuarios pueden obtener una vista previa del contenido antes de la descarga. Todo el contenido compartido, edición, discusión y aprobación se limita a un archivo centralizado, y los usuarios reciben notificaciones en tiempo real cuando se realizan ediciones. Box también automatiza tareas como la incorporación de empleados y las aprobaciones de contratos, lo que reduce la repetición y abrevia los ciclos de revisión.

El Próximo Reto de Business Intelligence: análisis en tiempo real

El panorama económico en el que estamos inmersos, donde la globalización marca el rumbo de los negocios, las empresas exigen cada vez en mayor medida acciones rápidas y respuestas más precisas basadas en los datos adecuados.

Por este motivo, los nuevos modelos de negocio piden una nueva generación de herramientas de Business Intelligence que incluyan análisis en tiempo real y activos procedentes de diversas fuentes operativas. El objetivo de esta evolución es lograr patrones relevantes y lograr una mayor agilidad.

Esta meta es adonde tienen que llegar las plataformas de Business Intelligence, aportando nuevos métodos y tecnologías que ofrezcan respuestas inmediatas a la hora de ofrecer datos de calidad a casi cualquier velocidad. Y no solo en entornos cloud, sino también en los locales.

Es decir, el análisis en tiempo real es la capacidad de establecer nuevos procesos de negocio e integrar una infraestructura de TI que se adapte de forma automática y específica a todas las actividades y procesos del negocio, que cambian de un modo constante. Se trata de un nuevo paradigma: “detectar y responder” de forma inmediata.

Esta necesidad lleva consigo la exigencia de integrar un sistema que esté diseñado para poder analizar y virtualizar todo tipo de información, incluyendo también datos sin estructurar. Es necesario asimismo llevar a cabo una evaluación estratégica para establecer cuáles son los procesos de negocio que más se beneficiarán de esta nueva tecnología.

Y es así porque aunque es cierto que la mayoría de las organización ya disfrutan de un importante nivel de sincronización entre los datos esenciales de su negocio, aún no disponen de un acceso fiable y homogéneo en todas sus herramientas de Business Intelligence.

A diferencia del Business Intelligence tradicional, basado en un modelo de “almacenar primero, analizar después”, el análisis en tiempo real requiere un diseño que sea capaz de analizar los eventos clave del negocio a medida que ocurran.

 

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Para dar respuesta a este enfoque, es necesario que la infraestructura de Business Intelligence moderna incluya una serie de funcionalidades esenciales, entre las que destacan:

  • Detección y respuesta en tiempo real ante acontecimientos clave de negocio
  • Acceso en tiempo real a datos operativos activos mediante replicación de información de alto rendimiento y de forma independiente a la base de datos
  • Creación de una capa de acceso a datos fiables y comunes que acelere la entrega de todas las herramientas de Business Intelligence mediante la virtualización de datos
  • Gestión inmediata a todas las fuentes de información empresarial, incluidos datos no estructurados y de redes sociales

Para alcanzar todos estos objetivos, las empresas de nueva generación deben centrar sus esfuerzos en apostar por soluciones que integren rápidamente diversos tipos de datos con herramientas de gestión avanzada dentro de su infraestructura de TI.

Estas alternativas deberán además adaptarse al software y hardware existentes, para no tener que recurrir a una estrategia de sustitución.

 

Big Data Vs Business Intelligence

Big Data vs Business Intelligence es la comparación entre lo desconocido y lo conocido, entre los mundos que quedan por explorar y la realidad más cercana que rodea al negocio.

Big Data y Business Intelligence permiten al negocio extraer valor de la información, pero lo hacen de formas distintas, que se complementan. Así, Businees Intelligece busca profundizar en los conjuntos de datos de los que dispone la organización. La forma de obtener conocimiento a través de procesos de inteligencia empresarial es la siguiente:

  • Aprovechar el software y los servicios para recoger, almacenar y analizar los datos.
  • Transformarlos en inteligencia procesable.
  • Nutrir a los sistemas de la organización de este conocimiento, para una mejor toma de decisiones tácticas y estratégicas de una organización.

business-inteligence-big data profitlineHablar de las diferencias entre Big Data y Business Intelligence implica hacerlo de fuentes de información. Mientras que en lo que respecta a los grandes datos parece no haber límites (los datos proceden de sensores, de dispositivos GPS de transacciones en tiempo real, de cualquier entorno y en cualquier formato), las herramientas de Business Intelligence permiten acceder a conjuntos de datos que ya han sido clasificados, debidamente almacenados y preparados, los que harán posible hacer hallazgos analíticos cuyas conclusiones se verán reflejadas en informes, resúmenes, cuadros de mando, gráficos, tablas y mapas, proporcionando así información detallada sobre el estado del negocio a sus usuarios.

Si los grandes datos pueden recurrir al análisis de información contenida en un data lake, la inteligencia empresarial, probablemente utilizará un data warehouse. La diferencia entre innovación y descubrimiento Vs. consultas y respuestas es la que mejor describe el principal punto de divergencia entre Big Data y Business Intelligence.

Business Intelligence es una forma sistemática para las empresas de lanzar preguntas y obtener respuestas útiles de sus sistemas de información, ya que se basa en el conocimiento acumulado del negocio.

Pero Big Data permite mirar hacia el futuro y enfocarse en detalles que, a primera vista podrían parecer menos relevantes, aunque terminan demostrando ser fuente de grandes oportunidades. Claro está que, para ello es preciso llevar a cabo un  análisis que, en algunos casos, sólo está al alcance de personal técnico especializado, como pueden ser los perfiles de científico de datos o analista big data; a diferencia de los requisitos que impone Business Intelligence, mucho menos exigentes, que democratizan el conocimiento en la organización, al ponerlo en manos de todos los usuarios de negocio.

 

Panorámica del Data Analysis en las Empresas Colombianas

El Data Analysis para los negocios es relativamente nueva en Colombia. Sin embargo, en los últimos años ha crecido a pasos agigantados ante la necesidad evidente de implementarla en las estrategias y decisiones de negocio. Una compañía que no utiliza analítica de datos se podría decir que sencillamente va a ciegas, porque no tiene respaldo certero para tomar decisiones de negocios.

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¿A qué ritmo está creciendo el Data Analysis de negocios en Colombia?

Colombia está pasando por una transformación digital. Poco a poco sectores tan diversos como la salud, los negocios o la educación se reinventan gracias a implementación de recursos tecnológicos. Este suceso es crucial para el crecimiento de las empresas de Data Analysis, entre más conectado esté cada rincón de Colombia, más fácil es obtener datos de calidad actualizados, que sean confiables para analizar y tomar decisiones oportunas.

Las cifras comprueban el crecimiento del Data Analysis. Desde 2016 el crecimiento de este tipo de empresas está muy por encima del nivel del mercado, aproximadamente el 40%. Esto demuestra que las soluciones basadas en analítica de negocios están tomando cada vez más fuerza y relevancia.

Además, Según Sergio Gutiérrez, presidente de Infórmese, empresa especializada en Big Data, Colombia representa un panorama ideal para el surgimiento y el crecimiento del Big data y del Data Analysis porque se tiene la infraestructura y la experiencia necesaria.

Sin embargo, también comenta que aún estamos en un mercado que está en una etapa inicial, donde apenas “adoptantes tempranos”, es decir, compañías e instituciones que han entrado primero al mercado, aún están en un valioso proceso de entender las innumerables posibilidades que ofrece el Big Data. Lo más difícil y a la vez lo más importante ha sido comprender que esto no es una tecnología en sí misma, sino una combinación de tecnologías, esfuerzos y capital humano especializado, que se unen para brindar soluciones diferentes a problemas que antes se consideraban sin solución y que ahora pueden capitalizarse en oportunidades de mejora para las empresas, los sectores y la economía en general.

Beneficios del Business Intelligence en los Negocios.

Algunas de las ventajas que puedes tener en tu empresa al utilizar Business Intelligence son las siguientes:

  1. Incremento de la eficiencia: Al contar con los datos de manera accesible y ágil puedes generar información de valor centralizada la cual podrás visualizar en una única plataforma para aprovecharla de manera óptima para realizar análisis y tomar decisiones informadas y en tiempo.
  2. Respuestas rápidas a situaciones de negocio por medio de Business Intelligence: Para poder tomar decisiones en el momento indicado es importante contar con la información a la mano de manera sencilla y no perder tiempo en buscar y consolidar datos. Gracias al Business Intelligence se puede tener las respuestas en minutos de manera clara y concisa por medio de reportes de indicadores y tableros de datos.
  3. Control de las áreas funcionales de la empresa: En todas las áreas de tu empresa se genera información de valor día a día, puedes aprovecharla de la mejor manera para conocer tendencias, proyectar datos, analizar escenarios, etc.
  4. Mejora tu servicio al cliente: Al contar con la información más importante y en tiempo real puedes ofrecer a tus clientes un servicio de mayor calidad desde el pedido hasta el servicio post-venta al conocer más acerca de ellos y sus necesidades. Analiza hábitos de compra, reconoce los productos más vendidos, etc.
  5. Presenta información por medio de tableros de indicadores para una comunicación más simple y directa de la situación de la empresa. Al tener la posibilidad de crear distintos tableros para control puedes enfocarte en los datos más relevantes que mostrar sin necesidad de revisar grandes cantidades de información.

business-intelligence-profitlineEl uso adecuado de las herramientas que Business Intelligence puede marcar una gran diferencia entre una empresa que logra el crecimiento y una que no lo hace, entre un servicio al cliente de excelencia o uno deficiente, entre un manejo de inventarios eficiente y la pérdida de dinero y recursos, entre el éxito o fracaso de una organización.

La tecnología es un aliado para ayudar a las empresas a lograr el crecimiento y rentabilidad esperadas, la combinación del ERP adecuado para tu organización y los beneficios del Business Intelligence es el complemento perfecto para que lleves a su empresa a niveles más altos de productividad y rentabilidad a través de la toma de decisiones informada y la ejecución de acciones oportunas y bien dirigidas.