Los grandes datos ya hace un tiempo que son accesibles. Los podemos almacenar, trabajar, analizar... Parece que los límites se difuminan y ahora el reto es encontrar la manera de mostrar la información en el modo más útil posible. Una forma de visualización de datos capaz de adaptarse perfectamente a las necesidades usuarias. ¿Sabes en qué consiste la visualización de datos inteligente?

No cabe duda de que la correcta implementación y el uso adecuado de herramientas de análisis de datos y gobernanza de la información aportan una poderosa ventaja competitiva en un mercado en constante evolución.

El continuo surgimiento de nuevas necesidades relacionadas con la gestión y el análisis de datos no hace más que redundar en este hecho, además de evidenciar la importancia del Big Data Analytics en sectores cada vez más amplios, más diversos y más dispares.

El análisis predictivo, también conocido como análisis estadístico, es la evolución lógica del simple análisis de negocio y de su versión más básica, la modalidad descriptiva. Representa el desplazamiento del foco estratégico del business intelligence al business analytics, que no es sino la desafiante transición de la estabilidad al dinamismo sostenido (y sostenible). Entender en qué consiste el análisis predictivo es saber diferenciarlo del machine learning o del forecasting, pero también conocer las áreas donde se complementan, aportando a la organización esa visión, fuente de conocimiento y de generación de valor.

Los cuadros de mando son un juguete muy atractivo, una golosina tecnológica demasiado apetecible como para no perderse en las miles de posibilidades de personalización que la mayoría de proveedores permiten. Colores, brillos, formas, ...pero ¿alguien se acuerda de los datos? Tanto bombo y platillo crea un ruido que provoca las interferencias justas para dificultar el descubrimiento en cada exposición.

¿Sabes en qué consiste la calidad de datos? ¿Conoces en qué grado es necesaria para el social media analytics? ¿Te parece relevante la credibilidad como uno de sus atributos? Más que la propia calidad de datos en sí, o sus cualidades, el debate dentro de la industria de gestión de la información versa en torno a las posibles consecuencias de la mala calidad de los datos en entornos operativos y analíticos. Qué significa calidad no es tan importante como la percepción que las empresas tienen de ella.

La propuesta de valor de big data analytics es consistente, de significado estratégico y táctico, es global y a la vez individual e impacta a toda la organización, en presente y futuro. Empresas e instituciones de todo el mundo en ámbitos de negocios (telecomunicaciones, seguros, finanzas o retail, entre otros) y del sector público (salud, educación o medio ambiente) son cada vez más conscientes de los beneficios y el gran alcance de la analítica avanzada.

¿Qué funciona en términos de marketing? ¿Qué capta la atención de los clientes? ¿Y de los que no lo son? ¿Qué les hace desconfiar? ¿Cuáles son esas campañas en las que merece la pena invertir? ¿Cómo descubrir las iniciativas que implican un gasto pero no aportan valor? Los KPI de marketing son las respuesta a estas cuestiones.

Podría parecer a simple vista que la detección del fraude y de otras actividades ilícitas que pueden comprometer, en múltiples sentidos, a las organizaciones se circunscribe a sectores muy concretos y específicos de la actividad empresarial, principalmente al bancario y al de los seguros y reaseguros.

La visualización creativa, que se conoce también como visual analytics o visualización inteligente, es la última novedad en software de inteligencia de negocio. Si la simple visualización supuso una revolución en la forma de acceder a los contenidos, el modo de profundizar en la información y la efectividad del autoservicio aplicado a la analítica; la visualización creativa explota las ventajas de esta forma de interacción con los datos, haciendo partícipe al usuario de su proceso de generación de valor.

Al hablar de predictive analytics, cada vez se hace más difícil no hacer alguna referencia al aprendizaje automático. Sin embargo, ni son exactamente lo mismo ni se trata de conceptos opuestos. Conocer sus diferencias es tan importante como saber cuáles son sus posibilidades.