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.