La minería de datos es capaz de informar sobre eventos importantes hasta el momento desconocidos, permitiendo realizar pronósticos fiables, que hacen posible tomar acción en condiciones de riesgo mínimas. La técnica que se utiliza para llevar a cabo estas hazañas se denomina modelado. Los modelos de data mining se originan, ya sea como un conjunto de ejemplos o como una relación matemática, en base a los datos de situaciones sobre las que se conoce la respuesta, primer paso para luego aplicar el modelo a otros eventos donde existen cuestiones por resolver.

Las técnicas de modelado no son de nueva aparición, sino que han estado disponibles durante décadas, aunque sólo recientemente se ha logrado alcanzar la capacidad de almacenamiento de datos y de comunicación necesarios para recoger y guardar grandes volúmenes informacionales. A ellos hay que añadir la potencia de cálculo necesaria para automatizar las técnicas de modelado, que permite trabajar directamente sobre los datos.

El sentiment analysis no se basa en la investigación de hechos objetivos sino que se centra en subjetividades. El mundo de los sentimientos se examina, buscando aumentar el conocimiento sobre clientes y usuarios, a través de sus actitudes y costumbres, opiniones y emociones.

Lo bueno y lo malo, lo que gusta y lo que no, el estar a favor o en contra son formas de entender la realidad que expresan una información a la que es posible acceder mediante estudios estadísticos y probabilísticos de minería de opinión, que es el área de la extracción de datos encargada de este ámbito en particular.

Cuando el forecasting llega a la Alta Dirección, los gerentes a menudo no pueden juzgar su calidad. Si ésta no es suficiente o si existen defectos o errores es tarde para actuar, incluso si se detectan cualquier de estos problemas. Por esta razón, y para evitar los efectos negativos de un mal forecasting en la toma de acción hay que decidir si el proceso de previsión era el adecuado para el escenario.

La aplicación de los principios del forecasting contribuye a aumentar la precisión de los pronósticos, minimizando el riesgo y reduciendo costes. Para ello, tan solo es necesario profundizar en el estudio de los procesos de previsión y su mejora.

Repasando brevemente los principios generales del reporting financiero, recordaremos que entre sus objetivos fundamentales se hallan el facilitar la gestión financiera de la compañía, analizar y comprender mejor su estado financiero real para reaccionar ante posibles imprevistos tomando decisiones acertadas, y lograr el compromiso de los miembros y los departamentos de la organización con las previsiones financieras realizadas acordes con la estrategia corporativa previamente definida.

Data mining marketing es la combinación infalible para una amplia gama de sectores como el retail, las finanzas o los seguros. La minería de datos, o el descubrimiento de conocimiento, es el proceso asistido por ordenador de la excavación y el análisis de enormes conjuntos de datos para extraer su significado.

Las herramientas de minería de datos predicen comportamientos y tendencias futuras, permitiendo a las empresas a tomar decisiones proactivas, basadas en el conocimiento. Para ello, son capaces de responder a las preguntas de negocio que tradicionalmente eran demasiado complejas o requerían de un tiempo excesivo de resolución.

El concepto de autoservicio aplicado a un entorno de Business Intelligence no es, en esencia, distinto a su aplicación en otros ámbitos. La independencia, la agilidad, la personalización y la flexibilidad juegan, también aquí, un papel crucial para entender la importancia del autoservicio a la hora de sacar el máximo partido a herramientas BI tan fundamentales como los dashboards y los paneles de visualización.

Los indicadores de rendimiento para estrategias social mediay de gestión de contenidos son una buena muestra de la capacidad adaptativa de las herramientas Business Intelligence a los nuevos contextos propiciados por el desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación.

Cada vez más, el marketing onlinefigura como ítem destacado y preferente en la agenda de empresas y organizaciones de todo tipo y condición. Incluso hay quien llega a afirmar que, actualmente, quien no tiene presencia en la red no existe para el público. Y aunque pueda parecer una afirmación exagerada, lo cierto es que hoy ya no es suficiente con disponer de un portal en Internet para recibir visitas, dar a conocer nuestros productos y servicios, y gestionar consultas y pedidos: si no se cuenta con una sólida estrategia de contenidos, las férrea competencia online ni siquiera nos permitirá sacar cabeza.

El social media analytics se está convirtiendo en una prioridad para muchos negocios, que ya han descubierto la importancia de esta nueva forma de relacionarse con sus seguidores y fortalecer vínculos con los clientes, aumentando su lealtad a la marca. Hacer una comparativas entre herramientas de monitorización social media es una tarea necesaria para poder escoger la que mayor valor aportará a la organización.

Para medir el valor de las actividades de la empresa en los medios sociales, hay que concentrarse en los resultados, la eficiencia y la estrategia y, para ello, resulta imprescindible conocer los ingresos incrementales después de una promoción especial, el número de conversiones, la eficacia de generación de leads o el número de clientes potenciales en función de la inversión en marketing. Contar con estos datos ayuda a aumentar la precisión de las acciones a tomar y mejora el aprovechamiento de los recursos, pero requiere de una correcta elección entre herramientas de monitorización social media.

En un proyecto educativo, general o de centro, la definición de la política educativa es un elemento central para encuadrar el resto del contenido del proyecto. La descripción de los objetivos generales y las intenciones del centro o la institución encargada de su redacción es, pues, el primer paso a realizar, pero por supuesto no el único y, ni mucho menos, el capítulo que presentará mayores retos y dificultades a la hora de ser definido.

En Lantares, sabemos que los datos de calidad son la clave del éxito en los negocios. Lograr el nivel de data quality deseado, mantenerlo y preservarlo son cuestiones que marcan la diferencia entre empresas pero ¿sabes en qué punto se encuentra la tuya? ¿Conoces el estado de la calidad de los datos en tu negocio?

La calidad de los datos ha de trabajarse desde la base de cualquier proyecto, conformando iniciativas con entidad propia que garanticen que la consistencia, integridad, exactitud, actualización y completitud de los datos son una realidad. Son muchas las acciones empresariales que necesitan apoyarse en ella: