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¿Qué es la analítica?

La analítica empresarial es el proceso de detectar, interpretar y comunicar patrones significativos en los datos, así como usar herramientas para que toda la organización pueda realizar cualquier pregunta sobre cualquier información en todos los entornos y dispositivos posibles. La analítica empresarial agrega aún más oportunidades para impulsar los resultados deseados, como la optimización, el ahorro de costes y la participación de los clientes. Aquellos que tienen éxito con la analítica ignoran sus instintos y eligen sus resultados en función de lo que revelan los datos. En un escenario perfecto, los líderes empresariales establecen una metodología sin sesgos para que se puedan obtener conocimientos y detecciones sin agregar nociones o experiencias preconcebidas en la ecuación.

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Hoy en día, todas las organizaciones buscan obtener más de la analítica, que supone el uso de más datos para obtener información más exhaustiva de un modo más rápido, todo ello con un coste reducido. Para cumplir esos objetivos, es necesaria una plataforma robusta que admita todo el proceso analítico con la seguridad, la flexibilidad y la fiabilidad que espera. Debe ayudarle a capacitar a sus usuarios para que realicen análisis de autoservicio sin sacrificar el control. Además, debe ser fácil de administrar. Pero ¿cómo puede obtener los beneficios de un sistema de clase empresarial sin los costes y la infraestructura de la clase empresarial? Actualmente, la analítica empresarial es omnipresente porque todas las empresas desean obtener mejores resultados y quieren analizar datos para tomar mejores decisiones.

Con la analítica empresarial (que supone el uso de la personalización, el machine learning y el conocimiento profundo del dominio), las empresas pueden obtener información relevante y procesable de datos en diversas aplicaciones, almacenes de datos y data lakes. La analítica empresarial debe ser un proceso completo que requiera una acción. Una vez que se logra la información, una empresa puede volver a evaluar, volver a ejecutar y volver a configurar sus procesos. Se trata de tomar medidas.

Conceptos básicos de la analítica

Conceptos básicos de la analítica

Los datos en sí mismos no tienen sentido. Podemos buscar sin descanso y aprender cada una de las posibles lecciones que recibamos, pero, si no actuamos, si no cambiamos, si no nos adaptamos, todo nuestro trabajo habrá sido para nada. Si no aprovechamos toda la tecnología que tenemos a nuestra disposición, no vamos a recuperar cada uno de los dólares que hayamos invertido. En nuestro mundo actual, podemos hablar eficazmente con nuestros datos, hacer que respondan preguntas, hacer que predigan resultados para nosotros y que aprendan nuevos patrones. Este es el potencial de sus datos.

El valor empresarial de la analítica

Valor empresarial de la analítica
  • Una nueva forma de trabajar

    La naturaleza de los negocios está cambiando, y con ese cambio llega una nueva forma de competir. Mantenerse al día con las demandas del personal experto en tecnología actual significa disponer de un método para crear valor y ponerse en marcha con rapidez. Ofrezca velocidad y sencillez a sus usuarios al tiempo que mantiene niveles óptimos de calidad y seguridad de datos. Una plataforma analítica centralizada donde la TI desempeñe un papel decisivo debe ser un elemento fundamental de su estrategia analítica empresarial. La combinación de iniciativas centradas en la empresa y en las TI es el equilibrio idóneo para la innovación.

  • Descubra nuevas oportunidades

    Los avances en la tecnología analítica están creando nuevas oportunidades para sacar partido de sus datos. La analítica moderna es predictiva, se aprende de forma autónoma y se adapta para ayudarle a descubrir patrones de datos ocultos También es intuitiva, e incorpora extraordinarias visualizaciones que le permiten comprender millones de filas y columnas de datos en un instante. La analítica empresarial moderna es móvil y resulta sencillo trabajar con ella. Además, le proporciona los datos adecuados en el momento oportuno, y requiere poca o ninguna formación.

  • Visualice sus datos

    Le interesa ver las señales de datos antes de que lo hagan sus competidores. La analítica le ofrece la posibilidad de ver una imagen de alta definición de su panorama empresarial. Al combinar datos personales, corporativos y big data, podrá entender rápidamente el valor de estos y compartir dicha narrativa con compañeros; todo ello en cuestión de minutos.

Tendencias analíticas

Tendencias analíticas

En el mercado de la analítica en constante evolución, ahora es común que las iniciativas de analítica empresarial reciban el impulso no solo del departamento de TI sino que las decisiones las adoptarán la empresa y el departamento de TI de manera conjunta. No hay duda de que la analítica se ha convertido en algo estratégico para la mayoría de las organizaciones de hoy en día ,y como tal, ha introducido una nueva ola de nuevos consumidores y nuevas expectativas.

Lo que ha cambiado es la forma en que las decisiones deben tomarse en tiempo real y compartirse con una amplia audiencia. El personal está cambiando, y ese cambio trae una nueva forma de trabajar. Se acabaron los días en los que en la oficina se encuentran los manuales de formación; el personal de hoy en día espera ponerse en marcha rápidamente con una interfaz intuitiva. Pero eso no termina aquí. Si bien la velocidad y la simplicidad son clave, los líderes empresariales aún tienen altas expectativas en cuanto a la calidad y la seguridad de los datos. Una plataforma analítica centralizada donde la TI desempeñe un papel decisivo sigue siendo un elemento fundamental de cualquier estrategia analítica. La combinación de iniciativas centradas en la empresa y en las TI es el equilibrio idóneo para la innovación.

Creemos que poner la analítica en la nube es mucho más que una opción de despliegue: rompe las barreras entre personas, lugares, datos y sistemas para cambiar fundamentalmente la forma en que las personas y los procesos interactúan con la información, la tecnología y entre sí.

Pasado: Historia de la analítica

Historia de la analítica

La comparación de estadísticas y el análisis de datos son anteriores a la historia escrita, pero hay algunos hitos importantes que ayudaron a desarrollar la analítica en el proceso que conocemos actualmente.

En 1785, a William Playfair se le ocurrió la idea de un gráfico de barras, que es una de las características básicas (y ampliamente utilizadas) de la visualización de datos. La historia cuenta que él inventó los gráficos de barras para mostrar algunas docenas de puntos de datos.

En 1812, el cartógrafo Charles Joseph Minard planificó las pérdidas sufridas por el ejército de Napoleón en su marcha a Moscú. Comenzando en la frontera polaco-rusa, creó un mapa lineal con líneas gruesas y finas que muestran cómo las pérdidas se relacionaron con el crudo y el frío invierno y el tiempo que el ejército estuvo lejos de las líneas de suministro.

En 1890, Herman Hollerith inventó una "máquina de tabulación", que registraba datos en tarjetas perforadas. Esto permitió que los datos se analizaran más rápido, lo que aceleró el proceso de recuento del censo de EE. UU. de siete años a 18 meses. Esto estableció un requisito empresarial para mejorar constantemente la recopilación y el análisis de datos que aún se aplican hoy en día.

Presentación: la analítica actual

La analítica actual

Las décadas de 1970 y 1980 vieron la creación de la base de datos relacional (RDB) y del software Standard Query Language (SQL) que extrapolaría los datos para el análisis on-demand.

A fines de la década de 1980, William H. Inmon propuso la idea de un “almacén de datos” donde se pudiera acceder a la información de forma rápida y repetida. Además, el analista Howard Dresner de Gartner calificó la frase "inteligencia empresarial", que allanó el camino para un impulso de la industria hacia el análisis de datos con la intención de comprender mejor los procesos empresariales.

En la década de 1990, el concepto de minería de datos permitió a las empresas analizar y descubrir patrones en conjuntos de datos extremadamente grandes. Los analistas de datos y los científicos de datos acudieron a lenguajes de programación como R y Python para desarrollar algoritmos de machine learning, trabajar con grandes conjuntos de datos y crear visualizaciones de datos complejas.

En la década de 2000, las innovaciones en la búsqueda en la web permitieron el desarrollo de MapReduce, Apache Hadoop y Apache Cassandra para ayudar a descubrir, preparar y presentar información.

Futuro: Analítica de última generación

Analítica de última generación

A medida que las empresas pasaron de ganar visibilidad de datos y exigir más información, las herramientas y sus capacidades también evolucionaron.

Los primeros conjuntos de herramientas de análisis se basaron en los modelos semánticos forjados a partir del software de inteligencia empresarial. Estos ayudaron a establecer un gobierno sólido, análisis de datos y alineación entre las funciones. Un inconveniente fue que los informes no siempre fueron oportunos. Los tomadores de decisiones de negocios a veces no estaban seguros de que los resultados estuvieran alineados con su consulta original. Desde un punto de vista técnico, estos modelos se utilizan principalmente on-premise, lo que los hace ineficientes en cuanto a costes. Los datos también suelen quedar atrapados en silos.

A continuación, encontramos la evolución de las herramientas de autoservicio analíticas avanzadas para un público más amplio. Estas aceleraron el uso de la analítica, ya que no requerían habilidades especiales. Estas herramientas de analítica empresarial de escritorio han ganado popularidad en los últimos años, especialmente en la nube. Los usuarios empresariales están entusiasmados con la exploración de una amplia variedad de activos de datos. Si bien la facilidad de uso es atractiva, la mezcla de datos y la creación de una "versión única de la verdad" se vuelven cada vez más complejas. Las analíticas de escritorio no siempre son escalables a grupos más grandes. También son susceptibles a definiciones inconsistentes.

Más recientemente, las herramientas analíticas están permitiendo una transformación más amplia del conocimiento del negocio con la ayuda de herramientas que actualizan y automatizan automáticamente la detección de datos, la limpieza de datos y la publicación de datos. Los usuarios empresariales pueden colaborar con cualquier dispositivo con contexto, aprovechar la información en tiempo real e impulsar resultados.

Hoy en día, los humanos todavía están haciendo la mayor parte del trabajo, pero la automatización está ganando soporte. Los datos de las fuentes existentes se pueden combinar fácilmente. El consumidor trabaja ejecutando consultas, luego obtiene información al interactuar con representaciones visuales de datos y construye modelos para predecir tendencias o resultados futuros. Todos esto está gestionado y controlado por personas a un nivel muy granular. La inclusión de la recopilación de datos, la detección de datos y el machine learning brindan al usuario final más opciones en un marco de tiempo más rápido que nunca.

Implantar la analítica empresarial

Implantar la analítica empresarial

La analítica impregna todos los aspectos de nuestras vidas. Independientemente de la pregunta que haga, ya sea sobre empleados o finanzas, o qué les gusta o no les gusta a los clientes y cómo eso influye en su comportamiento, la analítica le brinda respuestas y le ayuda a tomar decisiones informadas.