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    Analytics y Big Data, tecnologías clave en la Transformación Digital

    Posted by Neteris on 14 mayo 2018
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    Utiliza el Análisis de Datos y Big Data para conseguir el éxito en tu proceso de Transformación Digital

    analytics - big data

    Como decía Charles Darwin: “No es la especie más fuerte la que sobrevive, ni la más inteligente, sino la que responde mejor al cambio”. No hay duda, la revolución digital ha llegado para quedarse y por eso, adaptarse a ella es uno de los mayores retos a los que las empresas deben enfrentarse si desean sobrevivir.

    Las empresas siempre han tenido el mismo objetivo; ganar, retener clientes y garantizar que les comprarán más y durante más tiempo. Entonces, ¿qué es diferente ahora con la Transformación Digital? Las empresas siguen teniendo las mismas necesidades, pero necesitan responder a ellas de forma más rápida, más segura y más objetiva. 

    No es raro entender ahora por qué la Transformación Digital se ha convertido en una iniciativa clave para cualquier industria y un proceso al que nadie quiere llegar tarde. Es por ello que las empresas cada vez invierten más en las tecnologías que conducirán este proceso como blockchain, IoT (Internet of Things), AI (artificial intelligence), Cloud o Analytics.

     

    ¿Qué papel juega Analytics en la Transformación Digital?

    La capacidad de conectividad y la tecnología forman parte de cada área de nuestro trabajo y de nuestra vida. Si a esto le sumamos la capacidad de obtener y analizar datos de cada uno de los puntos a los que podemos conectarnos, podremos entender la dimensión que Analytics y Big Data tienen en la transformacion digital.

    Este concepto implica romper con el status quo, plantearse y responder a nuevas preguntas. Ahí es donde el uso de analytics es determinante. Tres ejemplos en los que el uso de analytics forma parte y apoya el proceso de transformación digital de una empresa son:

     

    1. Soporte en la toma de decisiones

    Uno de los objetivos de la transformación digital es tomar mejores decisiones y para eso hay que basarse en los datos. Las tecnologías analíticas deben ser capaces de recuperar grandes volúmenes de datos de forma continua y en tiempo casi real para poder realizar una toma de decisiones eficaz.

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     Uno de los objetivos de la transformación digital es tomar mejores decisiones. Combina #Analytics y #BigData para alcanzar el éxito.

    #StepForward

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    2. Gestión del compromiso del cliente

    El cliente digital es muy ágil y su capacidad para cambiar de preferencias es casi siempre mucho más rápida que la capacidad de respuesta de las organizaciones. El papel de analytics en este caso es ayudar a las empresas a identificar de forma rápida las áreas en las que las expectativas del cliente no están alineadas con los servicios ofrecidos.
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    3. Customer experience

    Actualmente se recopila una gran información de los clientes, no sólo lo que dicen o hacen, sino también cómo se sienten.  A partir de estos datos, analytics te permitirá descubrir patrones de comportamiento, correlaciones entre acciones y cómo cambian en el tiempo. customer experience

     

     

    Big Data: la gasolina para el motor Analytics 

    La mayoría de las organizaciones reconocen que el uso del Big Data es básico en el camino hacia la Transformación Digital porque ha cambiado la forma de ver los datos. Y no es sólo que haya más datos (que los hay), es que ahora los datos nacen ya digitalizados y se han convertido en el activo más crítico de las empresas.

    El valor que se deriva de la gestión de estos datos y su transformación en conocimiento útil es lo que constituye el mayor beneficio del Big Data y la analítica. Si vemos Analytics como el motor que impulsa la transformación digital de las empresas, lo que hay que entender es que no se trata de usar la misma gasolina (los datos) para conducir más rápido por la carretera sino que se trata de usar un nuevo combustible (Big Data) que te permita volar.

    Eso es lo que marcará la diferencia.

     

    ¿Estás dispuesto a marcar la diferencia en tu empresa?

     

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    Topics: Data Intelligence