Una barrera para el análisis de información son los silos de datos, que existen en prácticamente todas las empresas. Pero romper esos silos sigue siendo un gran trabajo en progreso para la mayoría de las organizaciones.
Los fallos del proyecto son más probables cuando no hay preparación. Esto es lo que debe considerar al prepararse para proyectos de big data.
Las compañías con visión de futuro ya están probando y adoptando varios de estos escenarios avanzados de combinación de IA y humanos, incluidas técnicas innovadoras.
Entre las razones de la mala toma de decisiones en los negocios se encuentran la falta de estrategia, un proceso de toma de decisiones deficiente, la falta de comunicación, la pérdida de información, una mala calidad de datos y prácticas de datos comerciales.
La gobernanza de datos se ha convertido en una capacidad digital esencial. Los líderes de TI deben ayudar a sus organizaciones a obtener un gobierno de datos proactivo, gestión de datos y convertirse en organizaciones impulsadas por datos con inteligencia empresarial (BI) de autoservicio.
La crisis de COVID-19 está causando que los líderes empresariales enfrenten preguntas difíciles. Lo único que parece 100% seguro en este momento es la incertidumbre global. La mejor arma contra la incertidumbre es la información, que es lo que se vendió como la mayoría de las tecnologías analíticas.
Según una encuesta reciente de Gartner, las empresas que han visto un crecimiento positivo de los ingresos recopilan más datos de experiencia del cliente (CX) que las empresas que no crecen. Los datos en sí se recopilan a través de múltiples métodos: a través de encuestas, pruebas de usabilidad, grupos focales, análisis en tiempo re...
Para mejorar o reemplazar un tablero de mando se pueden tomar una serie de medidas de las que hablamos a continuación.
El seguro es una industria basada en datos. Los datos califican el riesgo y se utilizan para establecer precios en políticas que mitigan ese riesgo. Debido a que las compañías de seguros quieren vender productos que cubren los riesgos, realizan algoritmos contra grandes conjuntos de datos que son capaces de descubrir riesgos.
Hay mucho en juego en tiempos de incertidumbre, tanto para empresas como para clientes. Si bien el compromiso siempre es una parte importante de la fidelización de los clientes, una sacudida extrema del mercado, como la actual pandemia de COVID-19, hace que una estrategia de compromiso sólida sea crítica para el éxito futuro de un n...
Uno de los aspectos más ignorados del desarrollo de software DevOps es la búsqueda de métricas significativas que brinden información precisa sobre la experiencia del cliente. La medición y validación de una historia de usuario requiere la capacidad de adaptar el enfoque para recopilar métricas, así como una acción coherente a travé...
Si bien la mayoría de los especialistas en marketing B2B usan datos para obtener información sobre el comportamiento del comprador, a menudo perdemos la oportunidad de usar algunos de los mismos tipos de datos para conocer a los clientes después de que compran.
A medida que el mundo de los negocios comienza a confiar más en el aprendizaje automático, la precisión de los datos subyacentes en los que se entrenan los modelos de Machine Learning se ha vuelto mucho más frecuente.
El beneficio de las redes de alta velocidad como 5G para cargas de Big Data es evidente, pero también hay casos en los que pagar el dinero extra por la capacidad 5G o incluso 4G no tiene sentido, incluso con Big Data.
Micro Focus ha anunció hoy una importante actualización de su plataforma de análisis Vertica 10.
El sueño de toda empresa, ya sea una startup o un negocio experimentado, es atraer y retener clientes de bajo riesgo y altamente rentables, hacerlo a un bajo coste y retenerlos indefinidamente. Pero en realidad, adquirir y retener clientes es difícil en el mercado hipercompetitivo de hoy en día, donde los costes de cambio son bajos ...
Las empresas buscan capturar los datos de la voz del cliente (VoC) y actuar sobre estas métricas para mejorar las experiencias de sus clientes. Y aunque tener el deseo y el presupuesto para medir la experiencia del cliente es un gran comienzo, es más importante comprender qué es realmente valioso medir.
Todo comienza por decidir capturar loque importa. Esto implica encontrar personas listas para arremangarse y resolver las preguntas para impulsar el análisis y el estado actual de la calidad de los datos.
El aprendizaje automático incluye casos de uso de personalización en las áreas de modelado similar, análisis de abandono, análisis de venta cruzada / venta adicional y muchos otros, según un informe de Forrester del año pasado sobre el futuro del aprendizaje automático.
Las empresas a menudo usan herramientas de BI para obtener información sobre cómo mejorar la experiencia del cliente, la retención y las ventas. Pero, ¿qué pasa con el aprovechamiento de la inteligencia empresarial para mejorar los procesos internos?
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