Las aplicaciones de analítica avanzada son aquellas basadas en el uso de las técnicas de la ciencia de datos (Data Science) para dar respuesta a cuestiones y necesidades estratégicas concretas sobre un área funcional específica de tu organización
A la hora de afrontar un proyecto de analítica avanzada necesitamos tener claras cuáles son las preguntas que queremos responder:
¿Cuál va a ser la demanda de mis productos en los próximos 6 meses?
¿Cuándo será el mejor momento para aprovisionarme?
¿Cuáles van a ser mis costes y mi ebitda?
¿Dónde debo ubicar mis puntos de venta?
¿Cómo planifico la logística en función de mis previsiones de demanda?
¿Cómo distribuyo mis productos dentro de mi establecimiento?
¿Cuál va a ser la acogida de mi nuevo producto en el mercado?
¿Qué productos similares a los de las imágenes que me envían mis clientes tengo en mi catálogo?
¿Quiénes son mis mejores clientes, aunque todavía no tenga historial de negocio con ellos?
¿Por qué algunos clientes son inmunes a mis campañas y cómo podría acceder a ellos?
Que ya exista un elevado nivel de madurez en la implantación actual de Business Intelligence.
Que podamos asegurar la calidad de la información.
Que exista en la organización una cultura basada en la gestión por indicadores.
Pensar en términos de aplicaciones, y no de tecnología, con la formulación de una pregunta objetivo clara a la que dar respuesta.
Que los proyectos se esponsoricen desde el nivel estratégico de la organización, con objetivos claros de negocio y fuerte implicación de la dirección y del resto de departamentos.
Y, por último, al tratarse de proyectos con un alto componente creativo, se requiere de un equipo de trabajo muy cualificado, cohesionado y colaborativo que reúna los tres perfiles necesarios para la aplicación exitosa de la Ciencia del Dato. A saber, el tecnológico, el matemático-estadístico y el expertise en la materia funcional específica.
Utilizando técnicas analíticas avanzadas puedes explorar tu negocio desde un perspectiva diferente y más compleja de la habitual
Caracterización y segmentación de clientes
Identificación y obtención de patrones de clasificación de clientes mediante criterios complejos, por ejemplo segmentación de clientes ABC (oro, plata, bronce)
Técnicas: Análisis clúster, tablas de contingencia, análisis de lenguaje en redes sociales, etc.
Modelos de propensión
Determinación de variables que inducen a determinados comportamientos, como puede un modelo de propensión para detectar los clientes que con mayor probabilidad se darán de baja de un servicio.
Técnicas: Modelos de regresión, árboles de decisión, análisis factorial, etc.
Estudios de satisfacción
Sondeos integrados en un modelo de comportamiento para su análisis, como podría ser un estudio de clima laboral.
Técnicas: Encuestas, métodos cualitativos, Delphi, etc.
Análisis predictivo
Predicción de magnitudes basados en modelos complejos, como por ejemplo la determinación de las necesidades de stock basadas en una predicción de la demanda
Técnicas: Modelos de regresión, análisis de series temporales, análisis de tendencias, etc.
Sistemas de recomendación
Recomendación de compras o consumo de productos y servicios al cliente o consumidor final, como por ejemplo recomendaciones tipo “otros clientes también compraron…
Técnicas: árboles de decisión, redes neuronales, random forest, etc.
Identificación de patrones de comportamiento
Determinación de mapas de calor, por ejemplo para predicción de movimientos y comportamientos
Técnicas: IoT, Búsqueda de correlaciones y tendencias.
Mientras que el BI tradicional se basa en un modelo planificado de datos para construir KPIs mostrados en Dashboards y explicar los problemas desde la misma perspectiva, utilizando siempre la misma información, en proyectos de analítica avanzada abordaremos problemas específicos, con las fuentes de datos que nos sean necesarias en cada momento, construyendo modelos estadísticos adaptados al problema concreto.
Planteando proyectos con técnicas de analítica avanzada es como Spotify nos propone música que no conocemos de manera periódica, Netflix recomienda series y películas en función de nuestros gustos o Tesla está desarrollando un coche autónomo. Otro ejemplo que todos conocemos es el de las empresas telefónicas, que mediante modelos avanzados ajustan sus políticas de retención (es decir, están abordando problemas tradicionales desde una nueva perspectiva).
Es por todo esto que desde hace algún tiempo venimos escuchando frases del tipo: “El recurso más valioso del mundo ya no es el petróleo, sino los datos”.
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Es el campo que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados.
Disponemos de un framework compuesto de procesos, métodos y herramientas para el desarrollo de proyectos de analítica avanzada.
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Toda la información publicada y accesible es susceptible de ser capturada, lo que convierte a las herramientas RPA en un componente valioso allá donde se requiere la captura de información de interés analítico para nuestra empresa u organización.
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