Predictive analytics es una necesidad hoy día para las empresas que quieren mantener su posición de mercado, lograr satisfacer a sus clientes de forma efectiva y apostar por la innovación. La selección de software y herramientas de análisis de sentimiento, social media analytics o analítica avanzada suele concentrar la mayor parte de los esfuerzos de las organizaciones pero, a pesar de ello, un elevado porcentaje de empresas no alcanza resultados satisfactorios tras la implementación ¿cuál es el motivo?
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La forma de potenciar las posibilidades de predictive analytics
Lo cierto es que la complejidad de las técnicas de predictive analytics y el inmenso volumen de datos disponibles desde la interacción empresarial con big data han configurado un panorama en el que, sólo quienes pueden disponer de una mano experta, están en condiciones de discernir la dirección a seguir a ciencia cierta.
Puede pensarse que el contar con los recursos suficientes para comprar un coche de gran cilindrada, con todas las prestaciones, alta tecnología, último modelo, es suficiente para viajar de forma cómoda, rápida y segura; pero, la realidad es que, si su propietario no sabe conducir, no llegará más allá del garaje de casa.
Lo mismo sucede con la analítica predictiva, que requiere de profesionales dispuestos a, trabajando en colaboración con los usuarios de negocio y los propietarios del dato, determinen:
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Cuál es la estrategia más adecuada a seguir.
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Cómo implementarla con mayores probabilidades de éxito.
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De qué modo se han de establecer las prioridades.
La selección de los datos más relevantes y las áreas más críticas para la empresa es uno de los pasos iniciales y, a la vez, uno de los más decisivos, en el curso de un proyecto de predictive analytics, así como en la consecución de resultados.
Una elección incorrecta alejará a la empresa de los beneficios esperados, causándole desventajas como:
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Desaprovechamiento de oportunidades.
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Falta de visibilidad.
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Inversión injustificada en recursos.
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Aumento del nivel de riesgo.
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Falta de alineación entre estrategia y realidad.
Lantares Solutions, para prevenir cualquiera de estas situaciones, pone a disposición de sus clientes sus servicios de soporte y formación, ambos necesarios para exprimir al máximo las posibilidades de la analítica predictiva. En concreto:
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Servicio de soporte: un apoyo profesional basado en la experencia de más de diez años de Lantares Solutions en el área, que permitirá explotar las fortalezas del negocio y minimizar los riesgos asociados a sus debilidades, en base a la información extraída de los procesos de analítica avanzada.
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Servicio de formación: ayudando a capacitar a los profesionales de la organización a alcanzar el nivel de conocimiento necesario para saber interpretar los datos y los resultados de cada proceso de análisis, poder determinar qué modelo es más conveniente aplicar en cada ocasión y familiarizarse con el uso de las herramientas y técnicas de predictive analytics. Lantares recomienda que esta cualificación no quede restringida a los empleados del área de TI, sino que se amplíe a otros usuarios de negocio con participación en la toma de decisiones o el reporting.
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