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Ultimas tendencias en BI

LAS ÚLTIMAS TENDENCIAS EN BI

Los datos son de vital importancia para cualquier negocio, independientemente de su tamaño. Con volúmenes cada vez mayores de datos disponibles, las empresas están comenzando a implementar soluciones de inteligencia comercial (BI) que les permitirán tomar decisiones informadas basadas en datos. Para tener éxito en un área altamente competitiva, las empresas no solo deben priorizar la implementación de un enfoque de BI moderno, sino también educar a su fuerza laboral para que sean expertos en análisis. Para que las organizaciones conserven su ventaja competitiva, deben reconocer los roles, las tecnologías y las estrategias comerciales que les permitirán mejorar su enfoque de BI. UTreee es una de las empresas que se especializan en crear e implementar soluciones de Business Intelligence en Estados Unidos, Puerto Rico y República Dominicana.

IA (Inteligencia Artificial) y Aprendizaje Automático

Muchas organizaciones todavía no están seguras de lo que la inteligencia artificial (IA) puede hacer por su negocio. Si bien la tecnología está mejorando rápidamente, el aprendizaje automático (ML) se está convirtiendo en una característica indispensable para los analistas, brindando ayuda y mejorando la eficiencia.

Un analista puede tener más tiempo disponible para pensar en cómo su análisis impactará en el negocio y planificar los próximos pasos mediante la automatización de tareas simples que consumen mucho tiempo. Esto también ayudará a sus analistas a mantenerse al tanto de su flujo de datos. Sin tener que detenerse y analizar sus números, los analistas pueden profundizar más. Si bien no se puede negar el potencial de AA para ayudar a los analistas, es fundamental comprender que solo debe implementarse cuando los resultados estén claramente definidos. Aunque algunos pueden estar preocupados por ser reemplazados, ML ayudará a los analistas a ser más precisos y tener más impacto en el negocio.

PNL (procesamiento del lenguaje natural) ​

Se anticipa que el 50% de las consultas analíticas se generarán a través del habla, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) o la búsqueda para 2020. NLP permitirá a las personas hacer preguntas más sutiles sobre los datos y obtener respuestas específicas que podrían conducir a mejores conocimientos y decisiones

Gobernanza de datos de crowdsourcing

BI se ha visto interrumpido por el análisis de autoservicio y lo mismo está sucediendo con la gobernanza. A medida que aumentan las capacidades de análisis de autoservicio, la nueva información y los conocimientos valiosos conducen a nuevas formas innovadoras de implementar la gobernanza. La sabiduría de la multitud en el gobierno se utiliza tanto para hacer llegar los datos correctos a la persona correcta como para evitar que la persona equivocada acceda a los datos.

El modelo de gobierno moderno utilizará estrategias de BI y análisis donde los ingenieros de datos y los departamentos de TI seleccionan y preparan fuentes de datos confiables. Esto permitirá a los usuarios finales utilizar el autoservicio para explorar datos seguros y confiables.

Multicloud

Se estima que el 70 % de las empresas utilizará una estrategia de nubes múltiples para 2019. A medida que las empresas se vuelven cada vez más cautelosas acerca de quedarse encerradas en una única solución heredada, la implementación y evaluación de entornos de nubes múltiples puede revelar quién brinda el mejor soporte y rendimiento para soluciones específicas. situaciones Aunque este enfoque es flexible, aumenta los costos al dividir las cargas de trabajo entre los proveedores y esperar que los desarrolladores internos aprendan múltiples plataformas. Con el aumento de la adopción de múltiples nubes, las empresas deben evaluar su estrategia midiendo el uso interno, la adopción, los costos de implementación y las demandas de carga de trabajo para diferentes plataformas.

La ubicación de las cosas

La ubicación de las cosas es un subconjunto de IoT que incluye todos los dispositivos que se utilizan para detectar y comunicar posiciones geográficas. Tener acceso a estos datos permite a los usuarios tenerlos en cuenta al evaluar los patrones de uso y actividad. Esta tecnología también se utiliza para rastrear personas y activos. Puede proporcionar experiencias más personalizadas al interactuar con dispositivos móviles como insignias y relojes inteligentes. Con el análisis de datos, la información basada en la ubicación se puede ver como una entrada frente a una salida de los resultados. Los analistas pueden incorporar esta información si los datos están disponibles para comprender qué está sucediendo, dónde está sucediendo y qué deben esperar.

Conclusion

Todas las empresas tienen datos disponibles, pero la forma en que los usan determinará en última instancia el valor derivado de ellos. Aunque las técnicas de BI analizadas en este artículo son actualmente las principales tendencias y ayudarán a las organizaciones a aumentar su ventaja competitiva, hay muchas más que pueden ayudar a las organizaciones a alcanzar su máximo potencial. No importa dónde se encuentre (EE. UU., República Dominicana, Puerto Rico o cualquier otro lugar), los datos son fundamentales para su negocio y la inteligencia comercial puede brindarle la ventaja tecnológica que necesita para que sus datos cuenten. En UTreee, nos especializamos en crear una solución de BI que funcione solo para usted.

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Big Data: ¿cómo lo están implementando las empresas?

Big Data: ¿cómo lo están implementando las empresas?

Big Data existe desde hace algún tiempo, pero muchas personas todavía están confundidas acerca de qué es. Honestamente, es un concepto que todavía está creciendo y reconsiderándose, pero en palabras simples, los datos masivos son el reflejo de las cosas que suceden en nuestro mundo. Cuantas más cosas suceden y se producen cambios, más datos se recopilan y, debido a su enorme tamaño, los medios tradicionales de minería de datos y gestión de datos, estos no se aplican a su procesamiento. En cambio, se utilizan herramientas tecnológicas de escala masiva para procesarlo y usarlo para decisiones futuras. Por ejemplo, analizar toneladas de registros médicos e imágenes para buscar patrones que puedan detectar enfermedades de manera temprana para que los medicamentos se puedan fabricar con anticipación. Este artículo hablará sobre cómo las empresas están utilizando big data para su crecimiento.

¿Cómo aprovechan las empresas Big Data en Puerto Rico y en todo el mundo?

Hay varias formas en que las empresas están utilizando big data para predecir tendencias futuras, crear estrategias en consecuencia y obtener una ventaja sobre sus competidores. A continuación se muestran algunas formas en que las empresas lo están utilizando.

Impulsar la adquisición y retención de clientes:

Big data permite a las empresas observar varios patrones y tendencias relacionados con sus clientes. Con las estrategias de minería de datos adecuadas, las empresas pueden obtener todos o la mayoría de los datos relevantes de sus clientes y luego usarlos para generar lealtad. Si una empresa cuenta con un mecanismo adecuado de análisis de datos del consumidor, podrá obtener información crítica sobre el comportamiento. Y una vez que comprenda esos conocimientos, podrá ofrecer lo que los clientes quieren de usted, lo que lo ayudará a adquirir nuevos clientes y retener a los actuales.

Mejor gestión de riesgos:

La gestión de riesgos es la clave que salva a una empresa de cualquier daño al mitigarlo incluso antes de que ocurra. Si hablamos de los mercados financieros, los bancos y las grandes empresas de inversión utilizan el big data para pronosticar las tendencias futuras y el riesgo de que el mercado vaya en su contra. Mediante el uso de varios analizadores de big data e indicadores de tendencias, deciden el punto en el que tienen que vender o comprar divisas/acciones para mitigar cualquier riesgo.

Ayuda con el desarrollo de productos y la innovación:

Otra gran ventaja del big data es que ayuda a las empresas a innovar en sus productos. Al obtener datos sobre lo que puede satisfacer con precisión las necesidades de sus clientes a través de diversas fuentes, como por ejemplo, empresas de minería de datos, los empresarios desarrollan solo el producto en función de un análisis más profundo y un razonamiento lógico. Así es exactamente como funcionan Amazon Fresh y Whole Foods. Utilizan su logística basada en datos para comprender cómo los proveedores interactúan con los tenderos y cómo los clientes compran sus comestibles y luego traen algo nuevo siempre que sea posible.

Palabras finales:

Los datos están cambiando rápidamente nuestro mundo y la forma en que vivimos en él. Si Big Data es capaz de hacer todo esto ahora, imagine lo que podría hacer en los próximos años cuando haya herramientas y técnicas más avanzadas para procesar y analizar Big Data. Por lo tanto, las empresas que ven los datos como su activo estratégico serán las únicas que prosperarán en el futuro. UTreee está implementando soluciones de Big Data para muchas empresas locales en los EE. UU., Puerto Rico y República Dominicana, lo que garantiza un gran éxito para sus clientes.

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¿Qué es el análisis predictivo, cuales son sus beneficios y desafíos?

¿Qué es el análisis predictivo, cuales son sus beneficios y desafíos?

El análisis predictivo es una forma de análisis avanzado que se utiliza para hacer predicciones sobre eventos futuros inciertos. El análisis predictivo aprovecha muchas técnicas de modelado predictivo, analítico y de extracción de datos que se utilizan para reunir la tecnología de la información, la gestión y el proceso comercial para hacer predicciones futuras. Se analizan los patrones de los datos históricos y transaccionales, y luego se identifican las oportunidades y los riesgos futuros que ayudan a los responsables de la toma de decisiones a tomar una decisión óptima.

Beneficios del análisis predictivo para empresas::

entendiendo las necesidades de los clientes:

Al aprovechar el análisis inteligente, las empresas pueden obtener una imagen detallada y precisa de quiénes son sus clientes y qué es lo que realmente quieren.

El análisis predictivo se puede utilizar para reducir la cantidad de riesgos comerciales al obtener información sobre cosas como el éxito de nuevos productos, tener una idea de los negocios con los que están tratando o evaluar la demanda de algo en el futuro para identificar nuevas oportunidades.

Por ejemplo, puede estar lanzando un nuevo producto de belleza, como una máscara facial, mediante el uso de análisis predictivos, sabrá cuánta demanda tuvo un producto similar como una máscara de carbón en el pasado y cuánta demanda puede esperar para su producto en el futuro.

Mitigar el riesgo:

Si tiene un riesgo menor, obviamente su costo también sería menor porque no enfrentará fallas en el futuro que conduzcan a pérdidas financieras. Además, al analizar las tendencias futuras, podrá tomar mejores medidas para trabajar en un enfoque óptimo y reducir costos.

Por ejemplo, si está comprando un activo, puede aprovechar el análisis predictivo para determinar sus necesidades de mantenimiento de antemano para que pueda repararlo adecuadamente y reducir los costos en los que puede incurrir si deja de funcionar.

Reducir costos:

Si tiene un riesgo menor, obviamente su costo también sería menor porque no enfrentará fallas en el futuro que conduzcan a pérdidas financieras. Además, al analizar las tendencias futuras, podrá tomar mejores medidas para trabajar en un enfoque óptimo y reducir costos.

Por ejemplo, si está comprando un activo, puede aprovechar el análisis predictivo para determinar sus necesidades de mantenimiento de antemano para que pueda repararlo adecuadamente y reducir los costos en los que puede incurrir si deja de funcionar.

Desafíos con el análisis predictivo:

  • Tener experiencia:Tener experiencia: esta es una de las principales preocupaciones de las empresas porque las soluciones de análisis predictivo generalmente están diseñadas para personas con un conocimiento profundo del modelado estadístico, Python y R como los científicos de datos. Esto limita a los equipos sin conocimiento de estas cosas para aprovechar adecuadamente las soluciones de análisis predictivo.
  • Adopción: las soluciones de análisis predictivo suelen ser herramientas independientes, lo que significa que las empresas tendrán que descartar el uso de sus aplicaciones comerciales principales para obtener esta solución. Si una empresa hace eso y su equipo no aprende a usar soluciones de análisis predictivo, puede ser un gran problema.
  • Sin información procesable: las soluciones de análisis predictivo generalmente se limitan a proporcionar datos sobre tendencias futuras. No brindan información a los usuarios finales que pueda ayudarlos a tomar medidas. Entonces, para esto, los usuarios finales deben cambiar a otra herramienta y pueden interrumpir su flujo de trabajo.

Palabras finales:

Estos son solo algunos de los beneficios y desafíos que enfrentan las empresas cuando se trata de soluciones de análisis predictivo. Tenga en cuenta que existen algunas herramientas analíticas predictivas que han superado estos desafíos y que podrían proporcionar a sus empresas una solución todo en uno.

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La importancia del QA

Calidad del Software, necesaria e importante ante el avance de la tecnología.

La tecnología avanza y no tiene planes de detenerse. Cada día vemos sus nuevas e innovadoras propuestas. Esto no es algo que nos sorprenda sino que ya forma parte de nuestro día a día, y por tanto no es una opción dejar la tecnología fuera de nuestro día a día, controlándola y gestionándola sí, pero no aislándonos de ella.

Por eso, si algo se convierte en una necesidad, es importante que confiemos en ello y ahí es donde entra la calidad del software para darle una mano a la tecnología para que además de satisfacer necesidades importantes de la vida, pueda mantener su nivel de confianza entre sus usuarios

Desde hace algunos años, la calidad del software trabaja intensamente en la creación de estándares, principios, técnicas y métodos para garantizar que la tecnología sea segura y confiable, además de óptima y de alto nivel.

La importancia de las pruebas de software no solo busca que el producto pueda cumplir con sus especificaciones, que solía ser el objetivo principal. Ahora, el paradigma ha evolucionado y además, de verificar si el producto cumple con las especificaciones, la calidad del software da un salto importante y brinda mecanismos que buscan prevenir posibles fallas durante cualquier proceso del ciclo de vida del software.

Por último, pero no menos importante, esta práctica busca que el producto satisfaga las necesidades del cliente de forma proactiva y cautivadora.

Se trata de crear una cultura universal de esta importante área del mundo del software, tecnología con un alto nivel de calidad y en constante aumento, garantizando una mejor experiencia con ella, ahorrando importantes costos, tiempo y protegiendo la reputación de las grandes productoras de software así como de los emergentes.

La calidad del software es responsabilidad de todos, es cierto que existen equipos especializados para esta práctica, pero cuando todos estamos sumando esfuerzos, tiempo y conocimientos; tenemos un objetivo común y en cierto modo todos llegamos al punto de convertirnos en buenos testers que cuidan y garantizan que cada uno de los procesos cumpla con la mayor calidad posible hasta llegar a sus puntos de entrega o cierre final del proyecto.

No basta solo con confiar en la tecnología, sino que es posible garantizar y demostrar que se confía en ella a través de la calidad del software.

Anuard Michelen Ramirez | Lider del team de Software QA en UTreee | Cofundador de IDCA