6 aplicaciones que impulsan la digitalización de empresas
Actualmente, las empresas están experimentando una época de cambio en la que las regulaciones y normativas en relación a la información que manejan están siendo estrictamente controladas. Con el surgimiento de nuevas soluciones tecnológicas, como la analítica de datos, las organizaciones han adoptado la computación en la nube y la Inteligencia Artificial en su proceso de transformación digital. Pero, ¿cuál es el beneficio de estas soluciones para las empresas?
Gracias a las plataformas integrales de datos, las compañías pueden adaptarse rápidamente a estas regulaciones y competir en un mercado donde tomar decisiones rápidas e informadas es crucial.
Para implementar una estrategia de datos efectiva, es esencial mantenerse actualizado en áreas como la gobernanza, la alfabetización y los costos de la nube. En este sentido, Qlik destaca 6 beneficios que se pueden obtener al colocar los datos como el eje central de las estrategias de transformación digital:
6 aplicaciones para la digitalización de empresas
1 – El uso de datos en tiempo real permite tomar decisiones más efectivas y precisas
En los últimos años, las organizaciones han comprendido cada vez más la importancia de utilizar datos en tiempo real. Sin embargo, varios estudios muestran que más del 88% de las empresas aún necesitan mejorar su capacidad para procesarlos. El análisis de datos brinda a las organizaciones la capacidad de ser proactivas en la toma de decisiones. Al tener acceso a datos en tiempo real, las organizaciones pueden actuar con anticipación, utilizando información actualizada para tomar decisiones informadas y responder rápidamente a los cambios.
2 – Velocidad de decisión a escala
Una vez que se tiene acceso a datos en tiempo real, es crucial adaptar las decisiones operativas a la misma velocidad. La analítica, la inteligencia artificial y la automatización pueden tomar decisiones más rápidamente que los humanos, pero el papel de las personas sigue siendo fundamental en áreas como la higiene digital y el filtrado de información. La toma de decisiones rápida a gran escala permite reducir el tiempo entre la disponibilidad de los datos y la acción necesaria.
3 – Optimización de procesos
La analítica de datos permite a las empresas eliminar muchos procesos manuales y repetitivos que consumen tiempo valioso de los trabajadores. Al proporcionar información valiosa, las empresas pueden identificar cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora en sus procesos. Una vez recopilados los datos, se puede visualizar el flujo de trabajo y detectar patrones y tendencias que pueden afectar el rendimiento. Además, al utilizar técnicas avanzadas de análisis, como el análisis predictivo y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden prever problemas futuros y tomar medidas preventivas para evitar interrupciones o retrasos en los procesos.
4 – Prevención de estafas
La detección de fraudes es un desafío constante para las empresas, pero la analítica de datos ha hecho que sea más eficiente y efectiva. Al utilizar técnicas avanzadas de análisis, se pueden identificar patrones y anomalías en los datos, lo que facilita la detección de actividades ilícitas. La analítica de datos examina grandes cantidades de información en tiempo real, lo que ayuda a identificar rápidamente comportamientos sospechosos y posibles estafas.
Esto incluye la detección de transacciones fraudulentas, actividades no autorizadas y comportamientos inusuales. Esta solución también puede ayudar a establecer modelos de detección más precisos y actualizados. Al entrenar algoritmos con datos históricos de delitos conocidos, se pueden mejorar los sistemas de detección. Además, la analítica facilita la colaboración entre diferentes áreas de la empresa, como seguridad, finanzas y TI, al proporcionar una visión integral de los datos y permitir un enfoque multidisciplinario para la detección y prevención de fraudes.
5 – Mejora en la medición del rendimiento empresarial
La analítica de datos es una herramienta esencial para impulsar el crecimiento y la eficiencia operativa de las empresas. Al recopilar y analizar datos relevantes, las empresas pueden identificar áreas de mejora y optimizar sus operaciones. Esta solución permite evaluar el impacto de las mejoras implementadas al proporcionar métricas y KPIs que miden el rendimiento y comparan los resultados con los objetivos establecidos.
Los datos también permiten la monitorización en tiempo real de los indicadores clave de rendimiento, lo que permite a las empresas tomar medidas proactivas y ajustar sus estrategias según sea necesario. Además, proporciona información valiosa sobre el comportamiento de los clientes y las preferencias del mercado, ayudando a las empresas a personalizar sus productos, servicios y mejorar la satisfacción del cliente.
6 – Impulso del Business Intelligence con IA y ML
La combinación de la IA generativa con la analítica de datos mejorará la adopción de esta herramienta y aumentará la inteligencia operativa (BI) de las empresas. Por un lado, los análisis serán accesibles para un mayor número de personas dentro de la organización, gracias a la interfaz de lenguaje natural que utiliza esta IA, lo que impulsará la alfabetización del dato.
Por otro lado, a través del aprendizaje automático, la analítica puede proporcionar la información y el contexto necesarios para entrenar y evaluar modelos predictivos a partir de datos históricos. Estos modelos pueden predecir resultados futuros o tomar decisiones basadas en patrones encontrados en los datos. De este modo, al analizar datos en tiempo real y utilizar algoritmos de aprendizaje automático, es posible automatizar ciertas decisiones y optimizar operaciones sin intervención humana constante.
