Las aplicaciones de las herramientas Business Intelligence a ámbitos ajenos a la esfera de los negocios ya nos ha ocupado en anteriores ocasiones, y lo seguirá haciendo en el futuro, cada vez con mayor asiduidad, a medida que se constaten los beneficios que reportan para el análisis y la gestión de datos e información, para la visualización estática y dinámica de los mismos, el diseño de estrategias y el establecimiento de objetivos y, sobre todo, para la gestión y la supervisión del desempeño de operaciones, actividades y procesos de toda índole.

La forma de llevar a cabo la planificación de las medidas destinadas a preservar la calidad de los datos impactará de forma decisiva en los resultados del análisis. Se trata de ir un paso más allá de la simple garantía de disponibilidad, completitud, relevancia y volumen suficientes de los datos. Hay que elaborar un programa donde se determine el modo de actuar, se definan objetivos y se designe a los responsables de cada iniciativa y acción a tomar.

En el ámbito empresarial y de negocios, lo que se conoce como Operations Management Processes (o procesos de gestión de operaciones) viene a ser el resultado de la aplicación de la máxima «no se puede controlar lo que no se puede medir». 

Como se puede intuir, no se trata de procesos de gestión al uso, es decir, de otros procesos u actividades que se llevan a cabo en el sí de un departamento por el equipo de responsables de área, sino de un tipo de procesos que involucran a las altas instancias de la organización, a directivos y gerentes, y que implica (como su mismo nombre sugiere) la gestión de las operaciones clave de la compañía.

Confundir data profiling con evaluación de la calidad de los datos es un problema más frecuente de lo que pudiese parecer a simple vista. A pesar de tratarse de funciones relacionadas, no se ocupan de los mismos aspectos y, sin embargo, todavía hay mucha gente, incluso en entornos de gestión de datos, que emplea ambos términos de forma indistinta.

Es un error frecuente creer que una estrategia de marketing basada en la competitividad del precio del producto o el servicio ofrecido se puede diseñar, desarrollar y evaluar tomando los objetivos de venta como indicadores exclusivos de su desempeño. Una confusión en la que caen las empresas que, pensando en el precio como un sinónimo de valor, creen que apostando por estrategias de precio simplifican, objetivan y clarifican sus procesos.

El precio jamás debería ser tomado como un equivalente del valor de un bien o servicio; aunque a veces pueda ser un buen indicador, en el establecimiento del precio entran en juego muchas otras consideraciones además del valor del servicio o el producto ofertado.

Twitter permanece fuerte entre las otras opciones disponibles de redes sociales y, aunque parecía llegar tarde al mundo del marketing empresarial, ha avanzado rápido, logrando una posición propia en este universo. Las social media metrics ayudan a comprobar que la evolución de las campañas lanzadas es la correcta.

Estos datos son fundamentales para poder:

Cuanto más se avanza en el desarrollo de software y aplicaciones para dar respuesta a todo tipo de necesidades, y cuanto mejores y más completas son las soluciones ofrecidas (habitualmente de pago), más rápido proliferan sus homólogas baratas (o incluso gratuitas), a menudo presentadas como verdaderas alternativas.

Desde herramientas para la edición de textos, traducción asistida por ordenador (TAO) o almacenaje en la nube, hasta software de diseño, contabilidad y/o edición multimedia, difícilmente encontraremos algún campo, por especializado que sea, sin cubrir por aplicaciones y programas gratuitos.

La búsqueda de un unicornio es una misión casi mitológica. Encontrar a un buen científico de datos es complicado y la prueba está en los mismos datos, cuyos cálculos estadísticos demuestran que las probabilidades de encontrarlo (y reclutarlo) son muy reducidas. Las encuestas dicen que la cuestión es tan simple como aceptar que no hay suficientes personas con la inusual mezcla de habilidades de software y conocimientos estadísticos. Y las funciones de un data scientist no puede desempeñarlas cualquiera. Por eso, para muchas organizaciones, es mejor tener presente que un científico de datos mediocre puede ser peor que no tener nada.

Las herramientas Business Intelligence están experimentando una gran demanda proveniente de sectores cada vez más amplios y diversos, algunos de ellos realmente alejados de los que en su momento propiciaron su nacimiento y desarrollo (los sectores financiero y de seguros, principalmente).

La minería de datos proporciona el vínculo entre los sistemas de transacción y de análisis independiente en el mundo de la tecnología de la información a gran escala. Los distintos tipos de software de data mining que pueden encontrarse en el mercado analizan las relaciones y patrones que se dan en las consultas abiertas de los usuarios.