Entiende cómo las plataformas de inteligencia analítica pueden beneficiar a los negocios por medio de la centralización y estandarización de datos, ofreciendo información confiable a los negocios.
Un sistema que centraliza los datos confiables de análisis: esta es la función de una plataforma de gobernabilidad de inteligencia analítica, que fue desarrollada justamente para lidiar con el creciente volumen de datos promovido por el IoT.
Cuando hablamos de gobernabilidad en TI, estamos hablando de las prácticas que son necesarias para optimizar el desempeño de una red. En tanto, para optimizar cualquier cosa, son necesarias reglas y para que estas se generen, sería necesario la creación de patrones. Es ahí donde se desataca la mayor ventaja de las plataformas de inteligencia analítica.
Además de garantizar que sean confiables los datos y ser analizados en el desarrollo de estrategias más acertadas, también asegura la estandarización, uniformidad y precisión de la información.
Para una empresa en que los mismos datos son ingresados de formas distintas, en contextos diferentes y por más de un usuario, la gobernabilidad analítica se hace esencial para tomar buenas decisiones.
Por ejemplo, un lead generado a partir de una campaña de marketing puede tener información que le interese al departamento financiero, al de ventas y al de comunicación. Si cada equipo trabaja los datos del lead de una forma diferente, la calidad de la información puede perderse o modificarse.
Uno de los grandes errores de la descentralización de las soluciones, es el hecho de no considerar los filtros que fueron aplicados al transformar cada dato en una información. El dato confiable es la premisa de cualquier empresa que utiliza analytics en sus estrategias.
¿Entonces cómo funcionan las plataformas de inteligencia analítica?
En cuanto los científicos de datos registran modelos de cómo la información debe trabajarse en el inventario, los analistas aplican las reglas de negocios describiendo las condiciones en las cuales un modelo deberá aplicarse.
Antes de la implantación efectiva, muchas combinaciones de modelos y reglas son probadas para encontrar la mejor opción de estandarización para al negocio. Lo que también impide que ese formato sea alterado en medio del proceso, para mejorar la actuación de toda la plataforma.
Después de ser identificado el modelo adecuado, el sistema de decisión organiza toda esa inteligencia analítica, sumándose a las estrategias de la empresa. Así, se vuelve capaz de ofrecer recomendaciones personalizadas para un lead – un potencial cliente, de acuerdo con su comportamiento de consumo, de forma dinámica, en todas las veces que este interactúa con la compañía.
Un ejemplo es la empresa de telecomunicaciones Algar Telecom, que creó un centro de inteligencia analítica y como resultado fue capaz de disminuir el número mensual de reclamaciones recibidas sobre el uso de internet en dispositivos móviles. De esta forma, vemos que la organización de datos garante mayor control y análisis de red más precisos, permitiendo anticipar y prevenir problemas antes de afectar la experiencia de los usuarios, optimizando los procesos.
El sistema es conectado con el call center de la empresa, que ya sabe del aumento futuro de la demanda de llamadas, su motivo es poder ya anticipar soluciones personalizadas a cada perfil de cliente.
La ganancia con el sistema, no está únicamente en la mejora de la interacción específica con el público, sino también en el hecho de poder crear modelos predictivos que tomen ventaja de la diversidad de datos y de la tecnología de manera confiable.
En Latinoamérica, en general, no son muchas las empresas que disponen de una plataforma de inteligencia analítica. Esa solución comúnmente se encuentra en grandes empresas que trabajan con Big Data en la estrategia de sus negocios.
Las micro y pequeñas empresas son objetivos de las abastecedoras de este tipo de servicio, una vez que pueden aprovechar el creciente volumen de datos generados, a través del Internet de la Cosas para formular ofertas más acertadas hacia determinado grupo de consumidores, especialmente en el sector de venta al por menor y de e-commerce. En otras áreas, el analytics puede ayudar a direccionar cambios en productos y servicios, basados en las experiencias del consumidor con el producto.
