El escándalo de privacidad de datos de Cambridge Analytica estalló en marzo de 2018. El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de Europa entró en vigencia el 25 de mayo. ¿Cómo podemos cumplir con la privacidad y seguir llevando a cabo acciones de marketing?

Un estudio de KMPG Guardians of Trust publicado a principios de este año señaló que "la confianza se relaciona no solo con la marca, los productos, los servicios y las personas de una compañía, sino también con los datos y análisis que impulsan su tecnología". Y aproximadamente dos tercios de la encuesta de casi 2200 tomadores de de...

El informe 2018 Global State of Enterprise Analytics ha encontrado que el 57% de las empresas impulsadas por análisis tienen un director de datos (CDO).

Los datos son fundamentales para el futuro de la empresa, y un nuevo informe revela cómo las organizaciones lo utilizan en sus estrategias de transformación digital.

Más de la mitad de todos los consumidores del Reino Unido habrán activado sus nuevos derechos de datos personales bajo GDPR dentro de los 12 meses posteriores a la entrada en vigor de la regulación, y casi un tercio (31%) ya lo han hecho.

Las organizaciones valoran sus datos digitales en 664.000 libras y el potencial aumento en los ingresos anuales por operacionalizar esos datos es más de ocho veces mayor en 5,58 millones. Se calcula que el impacto financiero del uso de la inteligencia artificial activada por voz en la gestión de datos es, en promedio, 2,02 millones.

Las decisiones arquitectónicas para big data van más allá del hardware, el software y las redes. Las empresas también deben construir una base que permita los puntos de entrada correctos a los datos que respaldan el negocio.

Las herramientas de modelado avanzado ayudan a abordar ciertos desafíos estableciendo conexiones con sistemas de big data. Algo fundamental para que los ingenieros pasen a una función de ciencia de datos porque les permite identificar "logros rápidos".

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.