El actual panorama competitivo exige a los negocios agilidad, eficacia y análisis de datos en detalle y al momento. Las nuevas herramientas que seamos capaces de integrar serán responsables, en gran medida, del rendimiento de nuestro negocio. Y un buen motor de análisis y planificación de recursos constituye un paso adelante para aprovechar oportunidades y minimizar riesgos, en la toma de decisiones futuras. El acierto depende de pequeños detalles que no se pueden pasar por alto. Analizando todas las variables que entran en juego, los expertos consideran que el mejor motor de análisis hoy es IBM Planning Analytics.

La experiencia de uso y el sentimiento del cliente hacia una marca son dos elementos de gran actualidad en nuestros días. La transformación digital de los negocios tiene en el uso de los datos, internos y externos, uno de sus grandes pilares, por su capacidad de analizar la verdadera opinión sobre una marca. Saber qué piensan los demás de nuestros productos o servicios, afinar las estrategias comerciales y personalizar el trato prestado al cliente son los principales resultados de iniciar una estrategia de Marketing y Ventas basada en Machine Learning que, como ya ha demostrado Logicalis en varios casos de uso, permite obtener resultados en apenas seis semanas.

Las técnicas de Business Intelligence encuentran un habitual hándicap en el enorme y conocido volumen de datos que deben manejar para lograr sus objetivos. Pero hay otros retos, quizás menos evidentes, que tienen que ver con la gran diversidad, que no cantidad, de los reportes, queries o análisis que puede solicitar el usuario, algunos incluso más exhaustivos de lo previsto por el propio desarrollador. Así surge la necesidad de incorporar herramientas de testeo, que aseguren la correcta ejecución de las soluciones, de forma global, eficaz y rápida, en toda circunstancia, incluso las más existentes. Y no hay otro camino, para evitar riesgos y pérdidas económicas, que el basado en diferentes versiones de tests de calidad.

Los departamentos más cercanos al negocio confían y se sienten más persuadidos a utilizar analítica predictiva, que los tradicionales departamentos de IT. Así lo recogen los estudios al respecto, que también subrayan la mayor criticidad de esta tecnología para su evolución futura.

El entorno competitivo es tan exigente que cualquier detalle marca la diferencia, entre lograr el éxito o quedarse a las puertas de un futuro mejor. Las organizaciones actuales lo saben y, quizás por ello, la consolidación de los estados financieros se está aplicando incluso a grupos de empresas que no están obligadas por ley a hacerlo.

La evolución tecnológica marca el ritmo de toda la sociedad, desde los más jóvenes a los ancianos. Basta con echar un vistazo a nuestro alrededor para darse cuenta de que somos, todos, más colaborativos, que estamos más conectados y que entendemos un idioma nuevo, con términos del tipo Big Data o Business Analytics.

La analítica predictiva encarna uno de los papeles protagonistas en el viaje hacia la Transformación Digital, ya emprendido por la mayoría de las organizaciones actuales. Su gran valor, la posibilidad de adelantarse a los acontecimientos con información relevante, lo que permite a los negocios lograr mejores resultados a la postre.

El mundo del Big Data cobra una vez más importancia con la nueva normativa europea sobre protección de datos personales, ya que puede darse que muchas empresas tengan grandes volumetrías de datos personales (PII). Y es que, en esa instrucción de la Alta Cámara se insta a todas las entidades públicas y privadas de la Unión a adaptar sus prácticas relativas a grandes datos al reglamento GDPR.

Aunque pudiera no parecerlo, queremos hablar de gobierno de datos, otra disciplina que en cualquier organización puede afrontarse como un área de coste, o de crecimiento y beneficios para el negocio. El gobierno de los datos es una disciplina basada en la gestión adecuada de todos los activos de información de una compañía y en la correcta ejecución de las funciones relacionadas con el intercambio de esta información. Sus resultados tienen impacto en muy diferentes áreas del negocio, desde los procesos básicos de la empresa, al mantenimiento de sistemas y aplicaciones o a las tareas de integración de esos datos.

La cadena de suministro de las empresas tiene una exposición al riesgo muy alta que debe ser observada desde una perspectiva preventiva. Además, los estudios al respecto indican que casi la mitad de las empresas (47%) carece de un proceso formal para identificar posibles riesgos, derivados de sus socios o proveedores. Y, en cambio, se trata de un factor fundamental para consolidar la “tranquilidad” de cualquier negocio.