Sobran los motivos para considerar al Cuadro de Mando Integral (CMI) el centro neurálgico de cualquier entorno Business Intelligence, y más concretamente como la espina dorsal del desarrollo de toda estrategia corporativa.

Al hablar de visualización creativa muchos se imaginarán, y no sin motivos, que nos estamos refiriendo a uno de los términos más de moda empleados en contextos de autoayuda o self-help, amparados normalmente al abrigo de lo que se conoce como tendencias new age —muy a menudo a las antípodas (al menos aparentemente) de las consideraciones pragmatistas que caracterizan el ámbito de los negocios.

Internet de las Cosas (IdC), también referido a menudo mediante su expresión en inglés Internet of Things (IoT), es un concepto relativamente nuevo que se afana en concretarse, con una premura extrema, en propuestas y soluciones prácticas para su uso cotidiano, con la intención de consolidarse cuanto antes en los ámbitos y quehaceres humanos más variados.

En el diseño de cualquier estrategia corporativa que se precie, la consideración de los canales de comunicación empresa-consumidor y los servicios de atención al cliente debe ocupar un lugar destacado.

¿Lo sabes todo sobre big data anaytics? ¿Crees que ya no te puede seguir sorprendiendo la analítica de grandes datos? ¿Queda algo por conocer en este área o ya está todo descubierto? Big data analytics continúa avanzando al servicio del conocimiento humano. Los próximos meses la tecnología se hará aún más necesaria para los negocios, como muestran las tendencias que suenan con más fuerza.

Veinte años de evolución de los tableros de control han dado lugar a la preparación de la solución casi perfecta. Los cuadros de mando de inteligencia de negocios son más funcionales, más efectivos y más intuitivos que nunca. Conocer sus posibilidades garantiza un mejor aprovechamiento de los dashboards ya que, no existe el tablero de control ideal, sino que su alcance dependerá de la eficiencia con que se sepa utilizar.

El análisis predictivo se utiliza hoy día en numerosas ocasiones como sinónimo del término "aprendizaje automático", también conocido como machine learning. Si hay una técnica en análisis predictivo que captura este aspecto más que cualquier otro, es el modelado de redes neuronales artificiales. Su funcionamiento se basa en el aprendizaje, una búsqueda iterativa de los coeficientes o pesos dados a inputs y outputs.

El propósito de aplicar metrics a la presupuestación es asegurarse de que se logra el rendimiento deseado. Recoger métricas es la mejor manera de controlar la evolución de una variable a lo largo del tiempo, ver su desarrollo y entender sus fluctuaciones y a qué motivos responden. Cuando se definen las metrics y los indicadores que las evaluarán, se está llevando a cabo una importante labor de prevención. Sólo de esta forma será posible reaccionar a tiempo ante las desviaciones que se detecten.