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Business Process Outsourcing – Profitline

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tercerización kpo colombia

27 August, 2019

¿Es lo mismo, Business Intelligence y Big Data?

Cada vez más se oye el término Big Data y parece que ya está de moda hablar de Bussines Inelligence.

En muchos entornos se habla del Big Data y constantemente se confunde con el Business Intelligence (BI), que “parece que es lo mismo pero que estos informáticos expertos ya le han cambiado el nombre”, o que el Big Data viene a sustituir al BI.

En este post se quiere definir ambos conceptos de manera que permita diferenciarlos claramente, así como identificar los usos y beneficios que aportan cada uno de ellos.

Business Intelligence y Big Data

business intelligence y big data profitlineSegún Gartner: Business Intelligence (BI) es:

“La Inteligencia de Negocio (BI) es un término genérico que incluye las aplicaciones, la infraestructura y las herramientas, y las mejores prácticas que permiten el acceso y el análisis de la información para mejorar y optimizar las decisiones y rendimiento.”

Según Gartner: Big Data es:

“Conjunto de datos de gran volumen, alta velocidad y/o gran variedad de activos de información que exigen formulas innovadoras y rentables de procesamiento de la información y que permiten una visión mejorada, la toma de decisiones y la automatización de procesos.”

En otras palabras, Big Data nos permite tratar un gran volumen de datos, tanto estructurados como desestructurados, y que se reciben a una velocidad muy alta. Con esta información, las herramientas de BI nos permiten realizar análisis predictivos y avanzados, que nos ayudan en la toma de decisiones estratégicas en función de una predicción de comportamiento basada en datos reales que nos permiten reducir el umbral de error. Es decir, son términos complementarios.

Big Data nos permite incorporar más fuentes de datos, de manera que además de las habituales fuentes internas, podemos incorporar información de máquinas, sensores, smartphones, texto no estructurado como Tweets, tendencias de mercado, redes sociales, etc.

Podemos incorporar más volumen datos, ya que la cantidad de información que puede producir cada una de las fuentes anteriormente citadas nos lleva a manejar Teras de información por segundo que podemos gestionar en almacenamientos en cloud a precios altamente competitivos.

El Business Intelligence, por su parte, nos aporta las herramientas para el análisis de los datos que conforman el Big Data.

Estas herramientas de Business Intelligence dan un valor añadido a la obtención de datos que nos acompaña en la estrategia del negocio.

 

¿Qué problemas se plantea a la hora de trabajar con herramientas de Business InteIligence?

Uno muy importante es que los objetivos a conseguir con los indicadores que obtenemos ayudados de las herramientas de Business Intelligence, son limitados por las propias herramientas.  El requisito es que debemos utilizar tecnología que nos permita crear indicadores de los objetivos de negocio y valores de referencia, y  probar si estos indicadores nos sirven para determinar si se han alcanzado esos objetivos y, además,  poder mejorarlos y modificarlos ágilmente con métodos de BI rápidos para poder incluir nuevos requisitos.

He de decir que, muy habitualmente, nos encontramos con que la tecnología seleccionada nos limita en la forma de avanzar con nuestro análisis de datos debido a su manera de interactuar con el usuario final, a las limitaciones a la hora de interpretar la información, a la infraestructura necesaria para ser desplegadas, etc., pero hemos de tener claro que esto es un error. El objetivo es que la estrategia de negocio dicte la estrategia de IT. Es decir, la decisión de la tecnología a utilizar, debe venir de la mano de los usuarios de negocio y los usuarios finales.

Las soluciones de BI a utilizar deben ser intuitivas y fáciles de manejar, que el usuario final pueda darles el valor que busca sin dependencia del departamento de IT. Que permitan interpretar los datos sin que se necesiten complejos analistas, y que aporten al usuario la seguridad de que los datos son coherentes y son los necesarios, eliminando datos nulos o irrelevantes.

Cada uno en su rol verá la información identificada como importante para ese rol, de manera que puedan identificar las fortalezas y debilidades de su organización para alcanzar los objetivos definidos. Es importante recalcar en este punto que la formación de los usuarios en las herramientas y sus posibilidades es un factor clave para la consecución de los objetivos.

Ahora es el momento de apostar por tecnologías de Business Intelligence que nos permitan avanzar en nuestros objetivos, analizando los datos que poseemos para definir una estrategia que nos permita incorporar otras fuentes de datos y avanzar en el conocimiento de nuestros clientes, nuestros competidores y nuestras propias fortalezas y debilidades.

Estamos en la era del Big Data, pero necesitamos empezar paso a paso. Aprovecha el momento y no te quedes fuera de juego. Otros ya lo están haciendo.

 

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26 July, 2019

Tendencias del 2019 en el Data Anlysis

Muchos expertos coinciden que 2019 será el año en que el Big Data logrará una evolución tecnología considerable pero aún nos queda mucho para ver todo lo que el Big Data puede hacer por nosotros y sin duda será un cambio de contexto económico y social.

main-qimg-72d6d1485cfd04eb00b51bd67d35595a-cEntre las principales tendencias tecnológicas son:

  • Los sistemas de almacenamiento distribuido NoSQL,tan importantes para grandes necesidades de datos e infraestructura, como Google, Amazon y Facebook.
  • Lossistemas distribuidos para la ingesta, procesamiento y análisis de señales y eventos IoT en tiempo real, que permiten analizar a la inmediatez gran cantidad de datos.
  • Las bases de datos con procesamiento basado en GPUs, que aceleran el cálculo sobre información masiva y ayuda a reducir tiempos de entrenamiento de modelos y proyectos de machine learning.
  • Los chatbots, que permiten contestar consultas y realizar acciones sencillas de forma automática y mediante un lenguaje natural. Durante este año terminarán de perfeccionarse tanto en funcionamiento como en diseño.

Otra palabra clave cuando hablamos de de avances tecnológicos es la IA que está permitiendo ser más rápido y preciso a la hora de la toma de decisiones estratégicas en muchos sectores empresariales. Lo que sin duda veremos es como el auge de las tecnologías digitales, el almacenamiento de datos a un menor coste, el hardware de alto rendimiento y el software integrado fomentarán el cambio tanto en las grande como en las pequeñas empresas. Las plataformas de IA ganarán gran popularidad en 2019, porque permitirán diseñar comunicaciones más rápidas y eficientes en colaboración de los Científicos de Datos y los departamentos de marketing y comunicación.

Aprendizaje Automático

otra tendencia principal que se persigue es el perfeccionamiento del Aprendizaje Automático, que se trata de un sistema que se entrena para que sea capaz de predecir los resultados con una precisión razonable. Ted Dunning, el Arquitecto Jefe de Aplicaciones de MapR, afirma en relación a esto que: «cada vez más empresas tratan la computación en términos de flujos de datos en lugar de datos que sólo se procesan y se almacenan en una base de datos. Estos flujos de datos capturan eventos clave y reflejan la estructura empresarial. Un tejido de datos unificado será la base para construir estos sistemas de flujo a gran escala».

Las nubes híbridas

En el último año las nubes híbridas han adquirido gran popularidad, como herramienta que permite a las compañías almacenar datos de forma segura. Durante 2019 se prevé que el uso de esta tecnología aumente significativamente entre las empresas. Las ventajas de las nubes híbridas es que puedes transferirse de un lado a otro entre las nubes locales (privadas) y las nubes de IaaaS (públicas), lo que permite mayor flexibilidad.

 La necesidad de las empresas por realizar un análisis de datos fomentará la innovación tecnológica (TI) dentro de ésta y al mismo tiempo su integración en el ecosistema de Big Data. Estos avances serán obligatorios para todas las empresas que no quieran quedarse atrás en el mercado. Por lo tanto, el modelo Business Intelligence comenzará a ser una realidad desde las grandes multinacionales hasta las pequeñas startups.

El ecosistema de Big Data ofrece una gran capacidad de aprendizaje automático que incluirá el cálculo exhaustivo, inteligencia artificial y algoritmos gráficos. Otro beneficio de este ecosistema es que unificarán las tecnologías analíticas, por lo tanto, existirá una mejor compatibilidad de los tipos de datos y fuentes y podrán ser leídas por cualquier lenguaje de programación.

 

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5 July, 2019

Chatbot… Para Donde Vamos con las Innovaciones de la Inteligencia Artificial.

Los chatbots o robots conversacionales son básicamente programas informáticos que permiten mantener una conversación, como el chatbot que nos podríamos encontrar en un e-commerce respondiendo dudas, asesorando.

chatbot inteligencia artificial profitlineHay muchísima variedad de chatbots con fines distintos, hoy en día los podemos usar para casi cualquier cosa. En los últimos años, gracias a los avances en la informática y especialmente en el campo de la inteligencia artificial, se están vislumbrando unos avances que jamás habríamos imaginado.

¿Sabías que el primer chatbot se creó hace más de 50 años?

 Pues sí, aunque parezca algo muy moderno y relativamente nuevo, ya han pasado más de 50 años desde que se creó el primer chatbot allá por la década de 1963 llamada Eliza.

Este apenas carecía de mucho conocimiento por sí solo ya que simplemente estaba programado para responder determinadas preguntas, pero a pesar de eso, ya fue capaz de superar el famoso test de Turing.

Seguramente ya te hayas topado con algún chatbot, y es que esta tecnología poco a poco se va aplicando a casi cualquier ámbito de nuestra vida. Casi todos le hemos pedido a Siri que nos recuerde una fecha, o hemos chateado con algún bot de alguna web institucional o de un e-commerce, por ejemplo.

Mucha gente se pregunta si los bots ocupan espacio ya que los bots no están alojados en las memorias de nuestros teléfonos o en nuestros ordenadores, sino en los servidores de la web o de los servicios de mensajería, almacenarán todos los mensajes que reciban de todos sus usuarios.

Gracias a eso los chatbots son capaces de reunir cantidades gigantes de información, gracias a la aplicación de algoritmos de machine learning entre otros. Estos asistentes serán capaces de aprender los patrones de comportamiento humano y por tanto, comunicarse simulando el comportamiento humano. Es por esto el crecimiento en la actualidad y la importante proyección de estas tecnologías.

 

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