El desafío al que se enfrentan la mayoría de las iniciativas de transformación digital es que los datos permanecen sucios, con millones de duplicados e imprecisiones, como direcciones y números de teléfono incorrectos.
Un nuevo estudio revela que las empresas pueden mejorar los ingresos mediante el uso de datos de manera más efectiva.
Dada la escasez de científicos de datos calificados, las empresas están aprovechando el poder de la experiencia de dominio de los ingenieros. La ciencia de datos es uno de los campos más solicitados en la actualidad, y no faltan oportunidades para quienes posean las habilidades necesarias en informática y estadística.
En un mundo con cada vez mayor escrutinio y política regulatoria sobre cómo se recopilan y gestionan los datos personales, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) plantea problemas críticos para la gestión de datos en todas las empresas. Los estándares para manejar y controlar la información digital se han vuelto mucho m...
El panorama empresarial actual es más dinámico que nunca. Las regulaciones estrictas, los nuevos modelos de ingresos y las altas expectativas de los clientes están obligando a las organizaciones a evolucionar o enfrentar el exceso de competidores más ágiles. Los Chief Data Officers (CDO) y los Chief Information Officers (CIO) de las...
Las empresas están gestionadas, cada vez más, en datos. La calidad del algoritmo puede afectar si su empresa toma las decisiones correctas o incorrectas. Aquí hay algunas maneras de hacer que su negocio sea más inteligente.
Cuándo utilizarlo y, lo que es igualmente importante, cuándo no utilizarlo. El análisis predictivo es importante para equilibrar la automatización y la experiencia en marketing. Evaluemos rápidamente tres áreas que desempeñan un papel en la optimización del recorrido del cliente.
A medida que el análisis predictivo desempeña un papel cada vez más importante en el conjunto de marketing, un enfoque muy pragmático informa cómo los especialistas en marketing pueden aplicar el análisis predictivo para perfeccionar su trabajo actual.
Uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan las empresas al abordar los requisitos de GDPR es gestionar los diversos repositorios de datos que existen en numerosas aplicaciones empresariales.
La evolución de la integración analítica en el día a día de las empresas se considera ampliamente como un proceso de tres etapas, desde el análisis descriptivo hasta el análisis predictivo y el análisis preceptivo/analítica prescriptiva.
Los mainframes siguen siendo componentes críticos de la economía digital y, al usar las herramientas adecuadas, pueden producir aplicaciones para potenciar la movilidad.
Data Summit 2018 se celebró recientemente en Boston. Las mejores prácticas de las tecnologías de datos o la nube en un mundo híbrido fueron algunas de las áreas clave de las que se hablaron durante tres días.
Desde que el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE entró en vigor en mayo, es de esperar que las organizaciones ya hayan salido de la fase de estrategia y ahora están en fase de implementación. Sin embargo, en el ajetreo por alcanzar el cumplimiento, es probable que se hayan cometido errores. En el proceso de pla...
Una Encuesta sobre GDPR analiza no solo los costes que conlleva a las empresas cumplir con la normativa de protección de datos europea sino también otras áreas de impacto. Por ejemplo, la necesidad de contratar más personal.
La computación en la nube siempre ha ofrecido un gran potencial a la hora de generar información sobre los datos en tiempo real. Pero aprovechar ese potencial ha demostrado ser un desafío. Puede ser costoso almacenar muchos datos en la nube. Sin embargo, dados los requisitos de rendimiento, muchas aplicaciones aún necesitan ejecutar...
La búsqueda del cumplimiento de la GDPR aún puede molestar a muchas empresas, pero sin duda es una gran ayuda para el mercado de reclutamiento, ya que la demanda de habilidades de big data y profesionales aumentó un 78% en los últimos 12 meses.
Las empresas están comenzando a aprender que los algoritmos analíticos son tan buenos como los datos contra los que corren. Aquí hay algunas maneras de mejorar la calidad de los datos para obtener la mejor información posible.
Miles de empresas de todo el mundo compiten por un número limitado de científicos de datos, pagándoles grandes cantidades de dinero para unirse a sus organizaciones y preparándolos para el fracaso.
La colaboración entre empleados y departamentos es a veces un reto en cualquier empresa. El Big Data puede facilitar esta tarea.¿Qué estrategias de Big Data y analítica pueden usar los negocios para analizar los silos funcionales en la empresa?
Debido a que Big Data revela ideas no descubiertas por otros métodos, puede facilitar la colaboración, especialmente entre los departamentos de ventas, marketing y atención al cliente. Algo que redundará en la mejora de la competitividad de los negocios.
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Las empresas que modernizan una implementación de SAP o adoptan una nueva tienen preguntas que deben responder antes de tener la confianza para comenzar a implementarla. ¿Funcionará? ¿Podrán los usuarios comerciales hacer su trabajo en el nuevo sistema desde el
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Los clientes de SAP están adoptando DevOps, y escalándolo en todas sus organizaciones, para ofrecer software y servicios seguros y de alta calidad más rápido, pues es una opción natural para las migraciones de SAP. Para ello deben utilizar herramientas que les ayuden a tomar decisiones informadas y garantizar que la migración se realice...
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El objetivo de la modernización de SAP es alinear las perspectivas empresariales actuales y prepararse para el futuro panorama informático.
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Durante más de una década, OpenText ha ayudado a las organizaciones a gestionar y proteger grandes conjuntos de datos complejos, desde IoT y robótica hasta procesamiento de lenguaje natural, sistemas complejos e IA generativa. Conoce en este vídeo, las principales características de Opentext Aviator.