Debido al servicio de big data y análisis, las empresas se han transformado enormemente. La mayoría de las empresas ahora saben cómo recopilar los enormes volúmenes de datos que ingresan constantemente en sus operaciones y convertirlos en información significativa mediante el análisis. Dados sus beneficios, los servicios analíticos y de big data ahora son necesarios para cualquier empresa que busque maximizar su potencial comercial.
¿Qué es un servicio de análisis de datos?
El servicio de análisis de datos es el proceso de transformar datos sin procesar en información significativa. Abarca una variedad de herramientas, tecnologías y procedimientos que utilizan datos para identificar tendencias y resolver problemas. El análisis de datos tiene el potencial de alterar los procesos corporativos, mejorar la toma de decisiones e impulsar el éxito empresarial.
¿Qué es el servicio de análisis de Big Data?
Big data se refiere a colecciones masivas de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que se generan continuamente a gran velocidad y volumen. Por lo general, los grandes datos se miden en terabytes o petabytes. Un petabyte es igual a un millón de gigabytes. Para poner esto en contexto, considere que una sola película HD comprende aproximadamente 4 terabytes de datos. Un petabyte equivale a 250,000 películas. Los grandes conjuntos de datos pueden variar en tamaño desde cientos de gigabytes hasta millones de petabytes.
El proceso de descubrir patrones, tendencias y vínculos en enormes bases de datos se conoce como análisis de big data. Estos análisis complicados requieren herramientas y tecnología especializadas, así como potencia informática y almacenamiento de datos a gran escala.
Cómo el servicio de análisis de datos puede beneficiar a su empresa
La mayoría de las empresas son muy conscientes de los beneficios del servicio de análisis de datos. Los datos son fundamentales y el análisis de datos puede ayudar a su empresa a aumentar la producción, reducir los gastos y mejorar la toma de decisiones. Según una encuesta, alrededor del 90 % de los usuarios empresariales participantes cree que los servicios analíticos y de datos son fundamentales para los objetivos de transformación digital de su organización.
El uso adecuado de big data puede beneficiar a empresas de todos los tamaños e industrias. Los servicios analíticos y de big data brindan numerosas ventajas, como una mejor toma de decisiones, una mayor innovación y un precio óptimo del producto. Echemos un vistazo más de cerca a las principales ventajas de los servicios analíticos:
#1. Retención y adquisición de clientes
Las huellas digitales de los clientes revelan una gran cantidad de información sobre sus preferencias, deseos, hábitos de compra, etc. Las empresas pueden recopilar la información del cliente a partir de una variedad de fuentes, incluidas las redes sociales, el comercio minorista tradicional y el comercio electrónico. Las empresas pueden aprender sobre el comportamiento del consumidor para brindar una experiencia más personalizada mediante el uso de servicios de análisis de datos para desarrollar perfiles de clientes detallados a partir de estos datos.
Una empresa puede emplear servicios analíticos y big data para observar patrones de consumo y luego personalizar sus productos y servicios según las demandas específicas de cada cliente. Esto aumenta drásticamente el placer del cliente, la lealtad a la marca y, finalmente, los ingresos.
#2. Tomar decisiones informadas
Las empresas pueden emplear el análisis de datos para informar la toma de decisiones y reducir las pérdidas. Los servicios analíticos prescriptivos pueden asesorar sobre qué hacer en respuesta a los cambios en el negocio. Por otro lado, el análisis predictivo puede asesorar sobre cómo la empresa debe responder a estos cambios.
Una corporación, por ejemplo, puede usar un modelo para pronosticar cómo los cambios en los precios o las ofertas de productos afectarán la demanda de los clientes. Para evaluar la viabilidad de las hipótesis generadas por tales modelos, puede ser esencial modificar los elementos presentados. Después de recopilar los datos de ventas de los artículos actualizados, las empresas pueden usar servicios y herramientas de análisis de datos para evaluar el rendimiento de los ajustes e ilustrar los resultados. Esto ayudará a los responsables de la toma de decisiones a determinar si adoptar o no los cambios en toda la empresa.
#3. Promociones que son específicas y dirigidas
Las empresas pueden ofrecer productos y servicios personalizados a su mercado objetivo a través de servicios de análisis de datos sin gastar una fortuna en campañas publicitarias fallidas. Las empresas pueden investigar los hábitos de los consumidores analizando las transacciones en el punto de venta y las compras por Internet. Usando esta información, las organizaciones desarrollan estrategias de marketing enfocadas y dirigidas para ayudarlas a cumplir con las expectativas de los consumidores y fomentar la lealtad a la marca.
#4. Hacer más eficiente el procedimiento.
Las organizaciones pueden beneficiarse de los servicios de análisis de datos para mejorar la eficacia operativa. La recopilación y el análisis de datos en la cadena de suministro pueden revelar el origen de los retrasos o cuellos de botella en la producción y ayudar a predecir posibles problemas futuros. Si un pronóstico de demanda sugiere que este proveedor no podrá manejar el volumen requerido para la temporada navideña, una organización podría complementarlo o reemplazarlo. Esto ayudaría a evitar retrasos en la producción.
Muchas empresas, en particular las de la industria minorista, luchan por maximizar sus niveles de inventario. Los servicios de análisis de datos pueden ayudar a las organizaciones a determinar el suministro adecuado para todos sus productos en función de factores como la estacionalidad, las festividades y las tendencias seculares.
#5. Identificación de riesgos potenciales
Las organizaciones operan en entornos de alto riesgo, lo que requiere el uso de soluciones eficaces de gestión de riesgos para hacer frente a las dificultades. El desarrollo de procedimientos y tácticas eficaces de gestión de riesgos depende principalmente de los macrodatos.
Los servicios y tecnologías de análisis de big data reducen rápidamente los riesgos al optimizar decisiones complejas para eventos imprevistos y amenazas potenciales.
Además, las organizaciones pueden usar los servicios de análisis de datos para mitigar las pérdidas después de un contratiempo. Si una corporación sobreestima la demanda de un producto, se puede usar el análisis de datos para encontrar el precio ideal para una venta de liquidación para eliminar el inventario. Una empresa puede incluso construir modelos estadísticos que generen automáticamente respuestas a problemas crónicos.
#6. Aumente la seguridad
Las amenazas a la seguridad de los datos existen para todas las empresas. Las organizaciones pueden utilizar los servicios de análisis de datos para descubrir las causas fundamentales de filtraciones de datos anteriores mediante el análisis y la visualización de datos relevantes. Por ejemplo, la división de TI puede usar aplicaciones de análisis de datos para analizar, visualizar y auditar registros a fin de determinar la ruta y el punto de origen de un ataque. TI puede utilizar estos datos para encontrar y abordar problemas. Los departamentos de TI pueden utilizar modelos estadísticos para detectar y prevenir peligros potenciales. Un ataque basado en la carga que generalmente involucra un comportamiento de acceso anormal es un ataque de denegación de servicio distribuido (DDoS). Las organizaciones pueden configurar estos modelos para que se ejecuten indefinidamente, con sistemas de monitoreo y advertencia incorporados para detectar y resaltar discrepancias para que los profesionales de seguridad puedan responder rápidamente.
Principales empresas de servicios de análisis de datos
#1. cienciasoft
ScienceSoft ha estado diseñando sistemas de análisis eficientes que integran varias fuentes de datos en un único punto de verdad y brindan información confiable para la toma de decisiones basada en datos desde 1989.
Los profesionales de ScienceSoft atienden a manufactura, atención médica, comercio minorista, BFSI, logística, energía, telecomunicaciones y más de 25 industrias más. Construyen canalizaciones ETL/ELT, lagos de datos, almacenes de datos, herramientas de BI, módulos AI/ML (para análisis predictivo y análisis de imágenes, por ejemplo) y ofrecen servicios de modernización, integración y soporte para sistemas de análisis más antiguos.
Los clientes describen a ScienceSoft como solucionadores de problemas en sus testimonios. El equipo elimina los silos de datos, automatiza la gestión de datos y los informes para reducir el trabajo humano, mejora el rendimiento de BI y crea paneles fáciles de usar. Algunas empresas reportan informes y análisis de datos hasta 100 veces más rápidos, así como una mejora del 80 % en la productividad de sus equipos de análisis.
#2. Grupo Innowise
Con más de quince años de experiencia en desarrollo de software, Innowise Group se especializa en desarrollar soluciones de software creativas. Sus desarrolladores de software trabajan diligentemente desde su sede en Varsovia para producir nuevas soluciones que ayuden a las organizaciones a prosperar.
Los clientes pueden utilizar su experiencia en administración y análisis de datos para ayudar a administrar sus datos de una manera que maximice su valor. Trabajan con cada cliente individualmente para identificar y analizar sus necesidades para que puedan hacer la mejor selección posible.
#3. Integrar.io
Integrate.io es una empresa de servicios y tecnologías de la información que ofrece una plataforma de integración de datos. Puede conectar todas sus fuentes de datos. Es compatible con fuentes de datos analíticos en línea como AWS Redshift y Google BigQuery.
Además, proporciona soluciones de marketing, ventas, atención al cliente y desarrollo. Integrate.io ofrece soluciones para las industrias minorista, hotelera y publicitaria.
El enriquecimiento de datos, la comunicación dirigida, los correos electrónicos personalizados, la segmentación inteligente y otras características están disponibles en la solución de marketing de Integrate.io. Su solución de atención al cliente puede ayudarlo a determinar qué métodos comerciales requieren modificación. Su solución de ventas incluirá potentes análisis.
#4. Software indio
Indium Software es un proveedor de soluciones tecnológicas con una sólida experiencia en análisis de datos e ingeniería de datos. Su presencia en la industria por más de 20 años la ubica entre las 15 principales firmas de consultoría de Big data, según Clutch.
Las soluciones de datos de Indium son sólidas y de vanguardia, con gestión de proyectos disponible las 24 horas del día, los siete días de la semana. Proporciona un conjunto completo de servicios de análisis de datos a las empresas para optimizar el valor de sus datos en tiempo real, históricos o externos.
#5. Laboratorios InData
InData Labs es un importante proveedor de soluciones de IA y Big Data. Crea soluciones impulsadas por IA para abordar las preocupaciones comerciales modernas de big data, ayudando a los clientes a extraer información procesable de datos en tiempo real y aplicándolas a una transformación digital efectiva.
InData Labs desarrolla software único para empresas de todos los tamaños y de una variedad de industrias, que incluyen logística, atención médica, deportes y bienestar, comercio electrónico, fabricación, marketing, juegos y entretenimiento.
El objetivo de InData Labs es ayudar a sus clientes a implementar IA para ampliar sus negocios y simplificar las operaciones operativas.
#6. Oxágil
Oxagile es una empresa de desarrollo de software de servicio completo que se especializa en análisis de datos sofisticados y tradicionales para medios, entretenimiento, publicidad, comercio electrónico, comercio minorista y otros negocios y dominios.
El análisis y la visualización de datos, los informes y paneles personalizados, la implementación de herramientas de BI de vanguardia, la optimización del sistema de BI, el análisis completo de ML y otros servicios se encuentran entre las especialidades de la empresa.
Oxagile maneja una variedad de dificultades comerciales con este conocimiento, incluida la hipersegmentación de clientes, recomendaciones basadas en datos y paquetes de suscripción, y modificación de campañas de marketing. La pila de tecnología de Oxagile incluye servicios de datos de AWS y Google, así como soluciones de BI acreditadas como Tableau, Qlik, Looker, Microsoft Power BI y otras.
#7. Vencion
Vention es una empresa de desarrollo de software personalizado que ayuda a las nuevas empresas y organizaciones a optimizar y preparar para el futuro sus procesos analíticos. Los equipos de especialistas de Vention crean soluciones personalizadas y centradas en el usuario, lo que permite a los clientes utilizar el valor de los conocimientos obtenidos de miles de millones de interacciones.
#8. Análisis SG
SG Analytics, una empresa global de análisis e información con sede en Pune, se fundó en 2007 y es un proveedor líder de servicios de investigación centrada en datos, análisis contextual y ESG para empresas Fortune 500 en los sectores BFSI, tecnología, medios y entretenimiento y atención médica. .
SG Analytics es una empresa que cumple con GDPR e ISO/IEC 27001: 2013 con más de 1100 personas y oficinas en los Estados Unidos, el Reino Unido, Suiza, Canadá e India.
La empresa recibió el premio "Mejor empleador regional" en 2016 y 2017, y mantuvo su reputación en 2018. El informe AIMs 2022 reconoció a la organización como un participante clave entre los proveedores de ciencia de datos en la India.
Servicio de análisis de Google
Google Analytics es una herramienta que recopila datos de sus sitios web y aplicaciones para proporcionar informes que brinden información comercial.
¿Cómo funciona el servicio de Google Analytics?
#1. Evaluación del sitio web
Para medir un sitio web, primero debe configurar una cuenta de Google Analytics. Luego, en cada página de su sitio web, coloque un poco de código de medición de JavaScript. Cuando una persona ve una página web, el código de seguimiento recopila datos seudónimos sobre cómo ese usuario interactúa con la página.
Para Google Store, el código de medición puede mostrar cuántos clientes visitaron una página de bebidas en comparación con una página de artículos para el hogar. También puede decirnos cuántos usuarios compraron un artículo, como una muñeca Android, rastreando si llegaron a la página de confirmación de compra.
El código de medición también recopilará información del navegador, como la configuración de idioma, el tipo de navegador (como Chrome o Safari), el dispositivo y el sistema operativo en el que se ejecuta el navegador. También puede rastrear la "fuente de tráfico" o lo que atrajo a los usuarios al sitio en primer lugar. Esto podría ser un motor de búsqueda, un anuncio o una campaña de marketing por correo electrónico.
#2. Informes y procesamiento
Cuando el código de medición recopila datos, los empaqueta y los transmite a Google Analytics, donde se procesan en informes. Analytics agrega y organiza datos en función de criterios específicos, como si el dispositivo de un usuario es móvil o de escritorio, o qué navegador está utilizando.
Sin embargo, existen opciones de configuración que le permiten personalizar cómo se procesan esos datos. Por ejemplo, puede usar un filtro para asegurarse de que sus datos no incluyan tráfico corporativo interno o actividad de desarrolladores.
Después de que Analytics procesa los datos, se guardan en una base de datos y no se pueden modificar.
Por lo tanto, al configurar sus ajustes, no excluya ningún dato que crea que podría desear estudiar más adelante. Una vez que los datos se hayan procesado y almacenado en la base de datos, se mostrarán como informes en Google Analytics.
¿Qué es el servicio de análisis empresarial?
Business Analytics es un término que se refiere a la administración de los datos de una organización, con un enfoque en el análisis estadístico. Implica el uso de tecnología y procedimientos modernos para analizar datos de una amplia gama de fuentes y en cantidades enormes.
Beneficios de Business Analytics para una empresa
- Presentar la información de manera lógica y ordenada.
- Examinar los datos de la empresa.
- Utilizar indicadores adecuados para ayudar a la toma de decisiones.
- Consolide todos los datos, incluidas las compras, las ventas, la contabilidad y los clientes.
- Utilice las mismas indicaciones para toda la firma para automatizar el proceso de toma de decisiones.
- Aumente la visibilidad de números, discrepancias y anomalías.
- Pronostique tendencias y anticipe los desafíos comerciales.
Como ves, las ventajas de la analítica de datos para una empresa son numerosas y constituyen una fuente de información fundamental sobre la que basar decisiones estratégicas y prever con confianza el futuro.
Los analistas comerciales pueden usar una buena visualización de datos para traducir enormes conjuntos de datos y métricas en tablas, gráficos y otras características que hacen que los datos sean más fáciles de representar y comprender, así como compartir información, tendencias y valores atípicos en tiempo real.
¿Cuál es el alcance de Business Analytics?
Estos son algunos de los pasos fundamentales de un sólido plan de Business Analytics.
#1. Investigar e identificar los requisitos comerciales.
El primer paso en el proceso de análisis de negocios es comprender qué quiere mejorar la empresa o qué problema quiere resolver.
Las partes interesadas, los usuarios con conocimiento del proceso y el (los) analista (s) deciden sobre los datos relevantes para resolver estos objetivos.
Durante esta fase, se deben abordar inquietudes clave como "cuáles son los datos disponibles", "cómo podemos usarlos" y "tenemos suficientes datos".
#2. Minería de Macrodatos
Esta etapa implica limpiar los datos y hacer cálculos para los datos perdidos, eliminar los valores atípicos y cambiar las combinaciones de variables para generar variables completamente nuevas.
Ya se puede utilizar una herramienta especializada en esta situación.
Los gráficos de series de tiempo se crean para mostrar valores normales o diferentes.
La eliminación de valores divergentes del conjunto de datos es una tarea crítica en este paso, porque los valores diferentes frecuentemente influyen en la precisión del modelo si se permite que permanezcan en el conjunto de datos.
El analista obtendrá una mejor comprensión de los datos si están limpios. Él o ella usará diagramas de dispersión para rastrear los datos a fin de encontrar interrelaciones o desalineaciones. Él o ella examinará visualmente todos los posibles rangos de datos y sintetizará los datos usando visualización adecuada y estadísticas descriptivas para ayudar a las partes interesadas a obtener una comprensión básica.
#3. Análisis de datos
El analista encontrará todos los aspectos relacionados con una dinámica de destino utilizando enfoques de análisis estadístico, como el análisis de correlación y la prueba de hipótesis.
Él o ella también realizará un análisis de regresión simple para ver si se pueden hacer predicciones simples.
Además, las agrupaciones alternativas se contrastan con diferentes escenarios, que luego se examinan mediante pruebas de hipótesis.
#4. Pronostique lo que es probable que ocurra.
El análisis predictivo se utiliza en el análisis empresarial para ser proactivo en la toma de decisiones. El analista utiliza técnicas de predicción como árboles de decisión, redes neuronales y regresión logística para moderar datos.
Estas estrategias brindan nuevas ideas y modelos, revelando vínculos y “evidencia oculta” de las variables más influyentes. Luego, el analista compara los valores pronosticados con los valores reales, calculando los errores predictivos.
Por lo general, se ejecutan varios modelos de predicción y se elige el modelo con la mejor puntuación en función de la precisión y el rendimiento.
#5. Busca la mejor respuesta.
El analista ejecutará escenarios hipotéticos usando los coeficientes y resultados del modelo de predicción. El analista utilizará objetivos definidos por el gerente para descubrir la solución óptima, teniendo en cuenta las restricciones y limitaciones.
El analista elegirá la solución y el modelo ideales en función de la menor cantidad de errores, objetos comerciales y conocimiento intuitivo de los coeficientes del modelo que estén más alineados con el objetivo estratégico de la organización.
#6. Toma de decisiones y evaluación de resultados
El analista tomará decisiones basadas en los resultados del modelo y los objetivos corporativos.
Después de un período de tiempo predeterminado, se medirá la acción.
#7. Actualice el sistema con el resultado de la decisión.
Finalmente, los resultados de decisión y acción del modelo, así como los nuevos aprendizajes, se guardan en la base de datos.
Se proporciona información como "¿Funcionó la decisión y la acción?", "¿Cómo se comparó el grupo de tratamiento con el grupo de control?" y "¿Cuál fue el ROI?" Como resultado, se crea una base de datos en constante cambio que se actualiza constantemente con nuevos conocimientos y perspectivas.
¿Cómo funciona el análisis?
Analytics agrega y organiza datos en función de criterios específicos, como si el dispositivo de un usuario es móvil o de escritorio, o qué navegador está utilizando. Sin embargo, existen opciones de configuración que le permiten personalizar cómo se procesan esos datos.
¿Qué es Analytics en mi teléfono?
Phone Analytics le permite realizar un seguimiento de la eficacia de las conversaciones telefónicas como parte del embudo de conversión. Para usar Phone Analytics, configure su propiedad de Analytics y agregue un fragmento a su código de seguimiento de Analytics en cualquier página donde aparezca su número de teléfono.
Conclusión
Los servicios de análisis de datos pueden ayudar a una empresa con todo, desde personalizar un mensaje de marketing para un cliente específico hasta identificar y mitigar los riesgos comerciales.
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Referencias
