Mucha gente piensa que el big data es algo a lo que sólo deben prestar atención las grandes empresas; sin embargo, eso no podría estar más lejos de la realidad. Aunque el big data puede utilizarse para ayudar a las grandes empresas a comprender y predecir mejor el comportamiento de los clientes, la analítica de datos también puede utilizarse para atender las necesidades de los clientes individuales o para mejorar la experiencia del cliente en general.

En este artículo, examinaremos algunas de las formas en que las empresas pueden utilizar la analítica de datos para beneficiar a sus clientes y al negocio en general.

Los beneficios de la analítica empresarial son muchos, pero uno de ellos es que hace que las predicciones sean más precisas y fiables. Además, las empresas tienen un mejor control sobre sus perspectivas de futuro con el uso de la analítica de datos. Sin embargo, existe cierta preocupación por la precisión y fiabilidad de este tipo de análisis de datos debido a los datos oscuros. Algunos opinan que este fenómeno de los datos oscuros puede producir resultados menos precisos, lo que puede causar una cantidad significativa de problemas para muchas empresas. Pero esto no quita que las empresas sigan beneficiándose de la analítica de datos. La clave para mitigar estos riesgos es el aprendizaje continuo y las mejoras en la tecnología.

Sin ir muy lejos, este contexto de pandemia, altero de forma definitiva toda nuestra predicción acerca del comportamiento de nuestros clientes. Ya que, en los últimos 3 años, desde finales de 2019, nuestros clientes y sus compartimentos financieros económicos patrones se han visto obligados a sufrir varias alteraciones, debido al confinamiento y la pérdida de ingresos, para algunos. Por ejemplo: Imaginemos un cliente de banca personal, con el prestamos hipotecario a 20 años, solicitado en Enero de 2015; y que tendrá una obligación financiera hasta el 2035. La entidad bancaria intenta elaborar un modelo predictivo que, le permita de alguna forma poder predecir la continuidad fe pago de este cliente. Es decir, de las cuentas restantes que le quedan por pagar, en cual estas podría atrasarse por diferentes variables que, el modelo podría predecir?

Este modelo debería poder predecir o asignar un score de acuerdo a su comportamiento de pago a lo largo de sus obligaciones financieras en los pasados anos.

Me pregunto que, hará cundo encuentre un patrón totalmente irregular en los años 2020, 2021? Se podrán tomar en cuenta estos anos en el modelo predictivo? Qué variables adicionales deberías tomar en cuenta, para estos años?



Cuales son las ventajas enfocados en datos?


Las organizaciones pueden encontrarse amuralladas en los datos, sin saber cómo dar sentido a sus propios datos. Al emplear un enfoque y una metodología basados en los datos, pueden romper la barrera de los datos y proporcionar rápidamente una respuesta o explorar nuevas preguntas. Con todos los datos disponibles hoy en día, se pueden encontrar más respuestas que nunca. Y a medida que se dispone de más datos, se pueden explorar más soluciones para las empresas con el fin de ayudarles a encontrar la respuesta a un problema o a realizar mejoras. Por ejemplo, cuando una empresa utiliza la analítica para entender a sus clientes, puede tener en cuenta qué compran, cuándo compran, con qué frecuencia visitan su tienda o lugar de servicio, etc.




Cómo implantar soluciones de inteligencia de negocios BI eficientes?


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Conozca sus objetivos y estrategias - Es importante comenzar con una comprensión de sus objetivos y estrategias de negocio al implementar una solución de BI. Esto le permitirá ser proactivo en su proceso de toma de decisiones.


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Considere cuidadosamente qué herramientas necesitará: No necesita todas las herramientas de BI que existen, pero ayuda a tener un conocimiento general de las herramientas del mercado para el análisis de datos, la visualización de datos, la minería de datos, etc. De este modo, podrá elegir la que mejor se adapte a sus necesidades o a su presupuesto.


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Sea realista sobre lo que funciona para su negocio: No hay un enfoque único cuando se trata de herramientas de BI, así que asegúrese de investigar qué tipo de software podría funcionar mejor para las necesidades únicas de su empresa.


Cómo encontrar un proveedor de soluciones de BI eficiente?


Para encontrar la solución de BI adecuada para su empresa, deberá realizar un estudio sobre las necesidades de la misma. El tipo de análisis de datos que necesita recopilar depende de qué tipo de datos funcionaría mejor con el resultado deseado que está tratando de producir. Por ejemplo: si su empresa vende productos en tiendas minoristas, es posible que se necesiten métodos analíticos más sofisticados que si sólo vende productos en línea. Es importante saber qué datos se necesitan para poder visualizarlos correcta y eficazmente. Una vez que haya encontrado un proveedor eficiente, hay muchas maneras de utilizar su servicio. Una opción es enviarles todos los datos en bruto y hacer que los recopilen en diferentes informes o gráficos que puedan ayudar a mejorar los procesos de toma de decisiones en diversas áreas de la empresa, como el marketing o la satisfacción del cliente.









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Actualizado: 5 may

1. Aumento de la eficiencia.

La RPA puede realizar las tareas más rápidamente que los humanos y es capaz de hacerlo a un costo menor. Como resultado, las organizaciones pueden esperar un aumento de la productividad sin ver un aumento proporcional de los costos que se habrían producido si hubieran contratado a nuevos trabajadores para hacer el mismo volumen de trabajo en la misma asignación de tiempo.


"Así es como funcionan los bots: es un código informático, por lo que funciona los 365 [días] las 24 horas del día, a diferencia de nosotros, los humanos, que necesitamos hacer descansos.


2. Reducción de errores.

Los ordenadores hacen lo que se les dice. No cometen muchos errores, como a veces pueden hacer los humanos, el software de RPA también proporciona un registro de auditoría completo para que las organizaciones puedan ver qué se hizo y cuándo.


3. Mayor agilidad.

Los RPA a menudo permiten a una organización adaptarse más fácilmente a los cambios en los procesos de negocio.


Los trabajadores a menudo pueden hacer ajustes rápidos dentro del software de RPA, que tiende a ser ligero y flexible, en lugar de pedir al personal de TI que dedique tiempo y recursos a revisar los sistemas empresariales subyacentes, una tarea que suele ser más larga, compleja y costosa.


Del mismo modo, dado que un RPA se superpone a los sistemas empresariales y no se integra en ellos, las nuevas implantaciones de RPA o los cambios en los bots existentes conllevan un menor riesgo de interrupción o de consecuencias no deseadas. Por lo tanto, las organizaciones tienen la opción de utilizar la RPA para permitir ajustes rápidos en los procesos, aumentando aún más su agilidad.


4. Mayor empoderamiento y mejora productiva de colaboradores.

Un RPA a menudo permite a las organizaciones desplazar la atención de los trabajadores de las tareas de bajo valor a otras de mayor valor que ofrecen una mejor experiencia al cliente y, en última instancia, apoyan el crecimiento de los ingresos, según los asesores de TI y los líderes de gestión.


Algunos de nuestros clientes, vieron ese cambio en su propia empresa, diciendo: "RPA nos ayuda a escalar liberando a nuestros empleados para que realicen trabajos de valor añadido". Por ejemplo, los representantes del servicio de atención al cliente antes dedicaban una cantidad de tiempo considerable a recopilar y teclear datos para las solicitudes de cambio de tarifas.

Esto limitaba el tiempo que tenían para entablar conversaciones consultivas directas con los clientes. Pero, ahora, los robots RPA se encargan de ese trabajo de recopilación y tecleado, dando a los trabajadores más tiempo para interactuar directamente con los clientes sobre cómo los servicios podrían satisfacer sus necesidades.


En pocas palabras, la RPA permite a los trabajadores dedicar más tiempo a tareas de asesoramiento en lugar de copiar y pegar.


5. Mayor compromiso de los colaboradores.

Dado que los robots RPA se encargan de las tareas repetitivas, y a veces mundanas, dentro de la empresa, los empleados pueden dedicar más tiempo a tareas más valiosas, lo que, a su vez, suele generar un mayor compromiso de los empleados.


6. Mejora de la satisfacción del cliente.

Los clientes también pueden beneficiarse de que las organizaciones automaticen los procesos, ya que la automatización puede crear una experiencia más rápida y mejor. Un bot, por ejemplo, puede acceder y recuperar información para responder a la solicitud de un cliente en tiempo real, de modo que no es necesario pedirle que espere.


7. Estandarización de los procesos.

Incluso cuando las organizaciones optimizan sus procesos, rara vez pueden garantizar que los empleados sigan los pasos prescritos.

A menudo, los empleados de las distintas áreas modifican el proceso a su antojo.

La RPA, por el contrario, realiza sus tareas exactamente como está programada para hacerlo, garantizando que un proceso se siga siempre de forma consistente en todas las áreas de la organización.


8. Soporte a la continuidad del negocio.

Las organizaciones pueden utilizar la RPA para ayudar a respaldar sus planes de continuidad del negocio (BC) mediante la creación de bots que puedan asumir las tareas que normalmente son gestionadas por los servicios subcontratados en el caso de que esos servicios queden fuera de servicio.




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Aunque utiliza una gama complementaria de tecnologías, la hiperautomatización tiene dos (2) componentes clave:

RPA para conectar los sistemas heredados e IBPM para gestionar los procesos de larga duración.


1. RPA:
Es el uso de programas informáticos para reproducir tareas, actividades o procesos repetitivos y basados en reglas, como la introducción de datos, la conciliación de pagos y el intercambio de datos.
También se utiliza para conseguir que dos o más plataformas de software hablen o intercambien información.
Su uso se limita a tareas únicas o procesos breves que se han establecido o definido, y en los que normalmente no es necesaria la intervención humana.

2. IBPM:
Combina la gestión de procesos empresariales (BPM) y tecnologías complementarias, como la IA, para ayudar a las empresas a automatizar dinámicamente los procesos de principio a fin, como un proceso de incorporación en el que es necesario recopilar, compartir y almacenar datos, y cuyos pasos siguientes se activan automáticamente. El IBPM permite la automatización de flujos de trabajo en lugar de tareas individuales.


Tecnologías complementarias de la hiperautomatización

El aprendizaje automático (ML)

Es la aplicación de la IA para permitir que el software aprenda y mejore de forma autónoma sin necesidad de programación.

Su objetivo es la autonomía del sistema para acceder a los datos, aprendiendo automáticamente a partir de la observación de la forma en que se mueven los datos.

Por ejemplo, el aprendizaje automático puede permitir al software identificar las actividades en las que se está creando valor y aquellas en las que no. Puede proporcionar una validación respaldada por los datos para eliminar las eficiencias operativas.


Inteligencia Artificial (AI)

Es la capacidad de un ordenador o programa informático para reproducir una actividad que suele realizar un humano porque requiere inteligencia o discernimiento humano, como aprender, planificar, reconocer el habla y resolver problemas.

La IA busca perfeccionar la capacidad de estos sistemas para trabajar y pensar como los humanos.




El conjunt0 de estas tecnologias, así como otras muchas que siguen en tendencia, y que se están transformando a una velocidad vertiginosa, nos permitirán alcanzar los resultados esperados, pero muchas veces y basado en nuestra experiencia.
Los resultados no pueden ser tangibles ni medibles, por falta de estructura, organización o modelos estratégicos, de hacia dónde vamos o hacia adonde quieren llegar, implementando este tipo de tecnologías.
A menudo se cree, que implementar la HyperAutomation en nuestras organizaciónes, será la solución para todos nuestros problemas y empeceremos a vender mucho mas y lograr alcanzar nuestros indicadores financieros a fin de año.
Lo cual es un error.
Sin embargo implementando buenas practicas y estrategias SMART orientadas a la generación de valor conjunto, e implementando la cultura de innovación para los próximos 2 años (renovables) lograremos los resultados esperados.


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