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Analítica

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La IA puede ayudar a las empresas a utilizar nuevas fuentes de datos para Analytics

La IA puede ayudar a las empresas a utilizar nuevas fuentes de datos para Analytics

Las mejoras en la tecnología han cambiado drásticamente lo que puede hacer el análisis empresarial, pero los análisis predictivos y descriptivos todavía requieren tiempo, experiencia y montones de datos, y a menudo producen sólo conocimientos limitados. Sin embargo, la IA está haciendo posible que el análisis incorpore y procese automáticamente un contexto importante a partir de una amplia gama de fuentes, muchas de las cuales previamente habrían requerido a los analistas navegar por silos y catálogos mal mantenidos. Ahora, al igual que las aplicaciones de Google pueden decirle en función de su dirección de casa, entradas de calendario e información de mapa que es hora de salir al aeropuerto si desea tomar su vuelo, las empresas pueden aprovechar cada vez más la información contextual en sus sistemas empresariales.

Es hora de un nuevo tipo de registro electrónico de salud

Es hora de un nuevo tipo de registro electrónico de salud

Mucho antes de que llegara la pandemia Covid-19, los registros de salud electrónicos eran la pesadilla de la existencia de los médicos. En demasiados casos, los EHR parecían crear una gran cantidad de trabajo extra y generar muy pocos beneficios. La pandemia ha hecho evidente las deficiencias de estos sistemas. Este artículo discute cómo se deben transformar los EHR para que se conviertan en una herramienta indispensable para mantener sanos a los pacientes individuales y a las poblaciones de pacientes.

Cómo una empresa de fabricación alemana establece su laboratorio de análisis

Cómo una empresa de fabricación alemana establece su laboratorio de análisis

En los últimos años, la mayoría de las empresas han llegado a reconocer que la capacidad de recopilar y analizar los datos que generan se ha convertido en una fuente clave de ventaja competitiva. ZF, un proveedor mundial de automoción con sede en Alemania, no fue una excepción. En este artículo se describe cómo ZF utiliza el análisis de datos para resolver problemas persistentes en la fabricación y la calidad. Explica cómo los proyectos de análisis de datos son configurados y ejecutados por el laboratorio de datos de la empresa.

Qué hacen los grandes analistas de datos y por qué cada organización los necesita

Qué hacen los grandes analistas de datos y por qué cada organización los necesita

El científico de datos «pila completa» significa dominio del aprendizaje automático, las estadísticas y los análisis. La moda actual en la ciencia de datos favorece la sofisticación llamativa con un toque de ciencia ficción, haciendo que la IA y el aprendizaje automático sean los más queridos del mercado laboral. Los desafiantes alternativos para el punto alfa provienen de las estadísticas, gracias a una reputación centenaria de rigor y superioridad matemática. ¿Qué hay de los analistas? Mientras que la excelencia en las estadísticas se basa en el rigor y la excelencia en el aprendizaje automático se basa en el rendimiento, la excelencia en el análisis se basa en la velocidad. Los analistas son su mejor apuesta para inventar esas hipótesis en primer lugar. A medida que los analistas maduran, comenzarán a tener el truco de juzgar lo que es importante, además de lo que es interesante, permitiendo a los tomadores de decisiones alejarse del papel de intermediarios. De las tres razas, los analistas son los herederos más probables del trono de decisión.

Las culturas basadas en datos comienzan en la parte superior

Las culturas basadas en datos comienzan en la parte superior

Sólo cuando exista una experiencia profunda en la parte superior de los organigramas, la inclinación por la toma de decisiones basada en pruebas se desarrollará generosamente en toda la organización. Es demasiado común delegar la responsabilidad del modelado analítico a posiciones junior, lo que impide que las mentalidades analíticas realmente se arraiguen. Al igual que cualquier otra disciplina, ser bueno en el análisis requiere condimentos y experiencia, que es poco probable que los empleados junior tengan. Las áreas esenciales de experiencia incluyen una comprensión profunda de los conjuntos de datos que se están analizando y la capacidad de reconocer sus limitaciones y posibles sesgos. La comprensión del diseño adecuado de la investigación es una necesidad, al igual que el conocimiento de conceptos básicos de medición como la fiabilidad y la validez. Sin este conocimiento profundo de los datos y la aplicación adecuada de técnicas analíticas, podrían llegarse a conclusiones erróneas y podrían adoptarse decisiones y medidas que no fueran óptimas. Las organizaciones que inviertan en conocimientos especializados de alto nivel y refuercen las actividades analíticas diarias estarán en mejores condiciones para aprovechar al máximo los datos y la tecnología que abundan hoy en día y, sin duda, se expandirán y evolucionarán hacia el futuro.

Qué proceso es la minería y por qué las empresas deben hacerlo

Qué proceso es la minería y por qué las empresas deben hacerlo

Durante mucho tiempo ha habido algunos desafíos fundamentales asociados con la gestión de los procesos de negocio. Pero una tecnología relativamente nueva e innovadora, la minería de procesos, tiene la capacidad de revitalizar la gestión de procesos en empresas donde ha permanecido en barbecho durante años. Un problema consiste en la creación de procesos de «estado actual», una descripción de cómo se está llevando a cabo un proceso de negocio en la actualidad. En la reingeniería de procesos de negocio, las organizaciones están principalmente interesadas en un proceso mejorado de «ser», por lo que a menudo tienen poco interés en explorar «tal cual» o cómo se lleva a cabo el proceso actualmente. El otro problema general con la gestión de procesos es la falta de conexiones entre los procesos institucionales y los sistemas de información institucional de una organización. Introduzca la minería de procesos. El software de minería de procesos puede ayudar a las organizaciones a capturar fácilmente información de los sistemas de transacciones empresariales y proporciona información detallada y basada en datos acerca del rendimiento de los procesos clave. Crea registros de eventos a medida que se realiza el trabajo: se recibe un pedido, se entrega un producto, se realiza un pago. Los registros hacen visible cómo está sucediendo realmente el trabajo mediado por computadora, incluyendo quién lo hizo, cuánto tiempo tarda y cómo se aparta del promedio. Los análisis de procesos crean indicadores clave de rendimiento para el proceso, lo que permite a una empresa centrarse en los pasos prioritarios para mejorar.