La ciencia de datos no solo es importante, sino también útil para las empresas. Pero la ciencia de datos y el análisis de datos tienen diferentes significados según la empresa o la situación.
Los datos no viven en la nube, simplemente pasan a través de ella; de hecho, llueven datos, formando lagos, que combinados con su almacén de datos pueden convertirse en un lago.
Analytics ya no es una aplicación experimental. Es hora de que TI cree prácticas de mantenimiento y salud para garantizar la calidad de los análisis a largo plazo.
Solo una de cada cuatro organizaciones de marketing informa tener una relación de trabajo muy eficaz con TI, según un informe reciente de The CMO Council.
El análisis predictivo puede ayudar a evaluar patrones de comportamiento que pueden permitir que los centros de llamadas proporcionen mejores ventas, mejoras o resoluciones de tickets mediante el análisis del comportamiento histórico de los clientes y la predicción de posibles acciones futuras.
¿Qué pasos pueden tomar las organizaciones para migrar a esta estrategia de datos todo en uno?
El mercado de consumidores, que se basa en las interacciones con los clientes, así como el análisis de datos, están experimentando cambios drásticos. La evolución de las expectativas de los clientes, la aceleración de la innovación tecnológica y los cambios en el poder competitivo están impulsando la transformación. Estos cambios es...
Si la información y los datos son realmente el nuevo aceite, ¿no es hora de que empecemos a tratarlos en consecuencia? Una pequeña fuga de un petrolero puede tener efectos desastrosos. El mismo principio se aplica a los datos.
Un estudio reciente de S&P Global Market Intelligence e Immuta reveló que las empresas que siguen las regulaciones de seguridad y privacidad de los datos están liderando el camino en las estrategias de datos.
El almacenamiento está alimentando el bombo de los grandes datos, que también está alimentando la inteligencia artificial.
Algunas plataformas de experiencia digital (DXP) son componible. Pero, ¿qué son exactamente?
Durante las últimas décadas, BI ha evolucionado de grandes implementaciones monolíticas controladas por TI a conjuntos orquestados de capacidades más pequeñas y ágiles que incluyen el descubrimiento y la gobernanza de datos basados en imágenes. Estas nuevas capacidades ofrecen una accesibilidad analítica más democrática que está s...
Los ejecutivos, gerentes y trabajadores deben obtener la información correcta en el momento adecuado para las tareas en las que están trabajando.
La disrupción digital es claramente algo que tendrá que gestionarse en el futuro y el futuro podría estar más cerca de lo que nadie piensa.
El rápido cambio del comercio físico al comercio en línea creó muchos desafíos, algunos de los cuales están volviendo a surgir. Las expectativas del cliente se han vuelto más difíciles de medir, ya que hay muy poca interacción en persona entre el comprador y la empresa.
Si alguien mirara dentro de su ordenador o su cuenta en la nube, ¿encontraría un lugar ordenado, limpio y bien mantenido? ¿O encontrarían un basurero caótico y desordenado?
Vertica tiene una nueva integración con NetApp StorageGRID para ofrecer las ventajas de la analítica nativa de la nube a los entornos locales.
Las nuevas oportunidades para la consolidación de datos automatizada amplían el alcance de los informes y análisis financieros. Pero, ¿será suficiente para los directores financieros?
Para convertirse en líderes de datos, los CIO deben convertirse en campeones de datos internos demostrando el valor de los datos a otros líderes empresariales. También deben construir procesos de datos fundamentales junto con la alfabetización de datos.
Implantar una tecnología como RPA supone algunos desafíos que conviene superar para obtener los máximos beneficios posibles.
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La IA ya está transformando las empresas, pero llevarla de la experimentación a producción plantea nuevos retos: soberanía de los datos, cumplimiento normativo, seguridad y costes predecibles.
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