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EGA Futura es una empresa Argentina, fundada en Buenos Aires en 1994, y cuenta con el apoyo del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva.
Gran parte de nuestros clientes se encuentran en Estados Unidos, España, México, Argentina, Chile, Colombia y el resto de América Latina.
Con los tiempos de hoy en día, las empresas se han dado cuenta de la necesidad de crecer y evolucionar. La información es el pilar de toda actividad y está disponible en grandes paquetes de datos sin procesar.
¿Cómo pueden las empresas aprovechar estos datos de forma productiva? Una menara es con herramientas de inteligencia empresarial o inteligencia de negocios (Business intelligence en inglés), las cuales se componen de procedimientos, teorías, tecnologías, métodos y arquitecturas que realizan esta tarea.
Todos los datos sin procesar se aprovechan según las necesidades productivas del negocio, y a través del manejo adecuado de la información más y más oportunidades se pueden descubrir. La inteligencia empresarial también consta de la aplicación de estrategias eficaces y el uso de las oportunidades presentes para proporcionar una ventaja competitiva en el mercado.
La inteligencia empresarial se apoya en la tecnología más avanzada que proporciona diversas perspectivas sobre las operaciones comerciales. Éstas incluyen los puntos de vista predictivos, históricos y los más recientes. Las herramientas de Business intelligence también utilizan la tecnología con fines analíticos para tener una mejor comprensión de grandes volúmenes de datos.
Otras actividades incluyen la evaluación comparativa, la minería de datos, la minería de texto, la minería de procesos, el análisis de la inteligencia empresarial, la gestión del rendimiento empresarial y el procesamiento de eventos complejos. El análisis de la inteligencia empresarial incluye tanto el análisis predictivo como el prescriptivo. Las organizaciones pueden elegir cualquier solución de inteligencia de empresas.
Una estrategia de negocio proveniente de la inteligencia empresarial se nutre de las aplicaciones y procesos destinados al análisis de los procedimientos de datos y de los negocios estructurados internamente.
Las estrategias de negocio de este tipo son radicalmente diferentes a las de la inteligencia competitiva la cual se basa en la recopilación de información, su análisis y difusión. La inteligencia competitiva se centra directamente en la competencia del mercado, mientras que cualquier solución de BI es más bien un sub-conjunto de la misma.
Hans Peter Luhn, un investigador de IBM fue quien invento el término inteligencia empresarial. Según su definición, la inteligencia se basa en la interrelación entre las unidades de información disponible y la capacidad de aprehenderlas adecuadamente para activar una acción orientada al objetivo. Definiciones similares sobre la inteligencia empresarial han evolucionado a partir de los sistemas anteriores de soporte de decisiones. Estos sistemas ayudaron a las organizaciones con la estrategia y la planificación.
El almacenamiento de datos también se produjo junto con predecesores similares de la inteligencia empresarial como el OLAP y los sistemas de información ejecutiva. Howard Dresner tenía un papel que desempeñar en la popularización de la inteligencia empresarial sobre la toma de decisiones en base a los sistemas de información. Esto sólo fue popular en los años 90.
Ahora, sin embargo, está ganando una amplia aceptación entre las organizaciones globales. En el año 2012, grandes organizaciones incorporaron a gran escala los procesos de Big Data. Según una encuesta realizada a 1217 empresas por Tata Consultancy Services, un cincuenta y tres por ciento adoptó las iniciativas Big Data de la inteligencia empresarial. Un cuarenta y tres por ciento de este grupo incluso predijo una ganancia sobre su inversión inicial.
La inteligencia de negocios se puede utilizar en múltiples maneras para ayudar a las empresas a impulsar su crecimiento y lograr una mejor planificación del negocio. La analítica es un área importante donde una solución de Business intelligence funciona de maravilla. La inteligencia empresarial analítica básicamente crea sistemas cuantitativos para las organizaciones que necesitan ayuda con la toma de decisiones y el descubrimiento de conocimiento relevante.
La inteligencia empresarial analítica también implica el modelado de procesos de negocio, el modelado de predicción, la minería de datos relevantes y el análisis estadístico. Los parámetros de rendimiento y evaluación comparativa basados en su jerarquía, son también parte las aplicaciones de la inteligencia empresarial. Esto último ayuda a las organizaciones a mantenerse actualizados con respecto a las metas profesionales.
La gestión del conocimientoes otra área importante de la inteligencia empresarial. Esto crea mecanismos para incorporar los datos en el funcionamiento de la empresa y en sus estrategias. La información arroja diversas experiencias y puntos de vista. Esto es destacado, creado, distribuido y presentado para su aprobación. Los cumplimientos regulatorios y las herramientas de gestión del aprendizaje son también una parte de este proceso.
Además de esto, la inteligencia empresarial también incluye informes periódicos basados en programas que ayudan a los procesos empresariales de gestión estratégica de las empresas. Esto también incluye OLAP y la visualización de datos. La inteligencia empresarial también ofrece varias plataformas para colaborar en las áreas internas y externas que trabajan simultáneamente a través de corrientes cruzadas de datos. Tal intercambio es realizado electrónicamente.
Anteriormente, había plataformas para el almacenamiento de datos que hacían a las organizaciones desembolsar grandes sumas para el soporte de software y para conseguir operadores calificados. Estas aplicaciones podrían proveer conocimientos bajo demanda a través del pre-procesamiento de datos en estructuras tangibles. Poniendo este costoso enfoque de lado, la comunidad de los negocios está buscando información útil y analítica operacional.
Uno puede crear una página de paneles para la simplificación de datos con indicadores y gráficos incluidos. La analítica operacional funciona bien para la Computación en la Nube y el Big Data. La información útil puede provenir de una humilde hoja de cálculo, eliminando así la necesidad de un software especializado. Sin embargo, el enfoque cambia a la perspectiva general del negocio en su conjunto.
El Big Data está transformando la cara de los negocios en todo el mundo. Una carrera en inteligencia empresarial se centra principalmente en el aprovechamiento del Big Data para mejores usos profesionales. Algunas de las mayores tendencias de Big Data incluyen datos de máquina, combinación de los conjuntos de datos a través de aplicaciones compuestas y sistemas de aplicaciones de código abierto.
Los datos se generan cada vez más en grandes cantidades a través de diversos medios industriales. Estos incluyen equipos, productos electrónicos de consumo, etiquetas RFID y los motores a reacción. Las organizaciones están utilizando el sistema de inteligencia empresarial basados en Big Data para aprovechar esta información y utilizarla para mejorar sus servicios, reforzar la seguridad, identificar los problemas y crear mejores productos.
Una carrera de inteligencia empresarial promete ser gratificante y enriquecedora para los aspirantes. Hay varios programas de certificación en inteligencia de negocios de los cuales los aspirantes pueden optar.
Microsoft tiene un programa de certificación en inteligencia empresarial reconocida a nivel mundial. Los componentes del curso incluyen la implementación de depósitos de datos y la administración de bases de datos SQL Server. El programa incluye la aplicación de informes, de modelos de datos y del diseño de soluciones de negocio. El programa de certificación en inteligencia de negocios de Microsoft requiere que uno se destaque en el campo y que tome los exámenes de recertificación después de un período de tres años.
Conclusión: La inteligencia empresarial es una herramienta insustituible para las organizaciones en estos días. Los datos y la información están disponibles en cantidades inimaginables en todo el mundo. Las empresas pueden utilizar estos datos con innumerables fines productivos. Estos datos se pueden aprovechar para ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios, implementar los cambios deseados y solucionar cualquier problema.
Las empresas pueden implementar los sistemas de inteligencia empresarial para lograr ganancias sobre sus inversiones iniciales. La inteligencia empresarial es la nueva palabra a la moda para las empresas en estos días. Hay una gran necesidad de profesionales adecuadamente calificados y certificados en inteligencia de negocios. La demanda de soluciones en base a la inteligencia de negocios está prevista que crezca en los próximos años.
El mundo se compone de diferentes tipos de información dosificados en diversas cantidades en las cosas cotidianas. Sin embargo, no toda la información a la que usted está expuesto, podría ser relevantes a su nicho de negocio. Aplicaciones de minería de datos ayuda en el restablecimiento de los grupos de datos ocultos que son más relevantes para sus propósitos.
Este proceso es una piedra angular vital de análisis práctico, interpretación y procesos inteligentes de toma de decisiones para cualquier organización empresarial.
Técnicamente, el proceso de minería de datos puede explicarse más como un proceso automatizado de extracción de información de los diversos algoritmos y las bases de datos. Los puntos clave del proceso son la recuperación de la información pertinente y estos enormes pedazos de datos que se presentan en una forma que es la más adecuada para el análisis decisivo. En otras palabras, se pueden identificar las aplicaciones de minería de datos como herramientas vitales para el descubrimiento de conocimiento.
Nicho de negocios con una fuerte orientación al cliente: las empresas minoristas, de finanzas, de comunicación y de mercadeo a menudo encuentran gran aplicabilidad para la minería de datos. Ayuda a asegurar la valiosa información predecible como las interacciones de compra de los destinatarios, los patrones de comportamiento de los consumidores, la frecuencia de las compras, los perfiles de personalidad del cliente, y el análisis de las tendencias actuales de la industria.
Todas estas piezas de información en conjunto forman la base de la aplicación vital de muchas, como las estrategias de mercadeo directo, planes de comercio electrónico, informes de investigación de mercado y estrategias CRM, entre otras.
Una vez más, en el caso de la investigación de mercado, análisis de competencia, el estudio del comportamiento del producto en el mercado actual, y el estudio de la industria son de vital importancia para el proceso inteligente de toma de decisiones por parte de los directores ejecutivos y altos figuras de autoridad. Para el crecimiento equitativo en todos los sectores de la sociedad, las máximas autoridades deben comprender la situación sin tener que asociarse personalmente con cada departamento.
La gran cantidad de datos corporativos disponible en la actualidad es casi abrumadora. Toma años a las compañías para canalizar su entrada y salida de datos en un sistema que es relacional e individualista todavía. El alcance de los datos disponibles puede alcanzar hasta rango de terabytes. Esta es la razón por la cual la mayoría de las empresas se encuentran cambiando a las aplicaciones de minería de datos para mantener un estándar de calidad y una ventaja competitiva sobre otras empresas.
Las técnicas involucradas en la minería de datos funcionan a través de dos componentes principales: valor y volumen de los datos. La minería de datos ayuda a la empresa a orientar sus recursos hacia las áreas vitales del proceso operativo.
KDD se define como el descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Las aplicaciones de minería de datos se ocupan de toda la extracción, la evaluación y el manejo del almacenamiento de los datos. KDD es sobre todo apreciable para la identificación de los datos relevantes para una situación específica y la inteligencia empresarial. En tal situación, se puede deducir que la minería de datos es un precursor esencial para cualquier tipo de operaciones de KDD.
Sin una canalización sistemática de los datos disponibles, sería muy difícil encontrar cualquier tipo de información en el medio de un vasto mar de información.
En el sector bancario, cada pieza de datos de clientes es analizada para entender el comportamiento del cliente. Si bien estos sectores suelen tener herramienta estadística para el análisis de tendencias más automatizado, con aplicaciones de minería de datos en su lugar, la estructura se ha mudado a un análisis más objetivo. Así que ahora, los patrones de comportamiento de los clientes con respecto a las tendencias del mercado dan paso a respuestas basadas en la estrategia para:
Una estrategia de manejo de las relaciones es vital para toda empresa. Para las empresas corporativas, el CRM tiene que trabajar hacia el aumento de la productividad de la empresa y las relaciones con los clientes. Los gigantes IT como Microsoft han llegado con soluciones ideales de software para esta situación. El software se basa en una estrategia de dos dimensiones de la planificación de recursos empresariales, además del manejo de relaciones con los clientes.
Por tanto, la dinámica de Microsoft CRM se ha convertido en uno de los mejores productos en el mercado para aumentar las ventas orientadas a los computadores y los procesos de comercialización de los diferentes sectores.
El mercadeo de bases de datos ha sido más importante para la mayoría de las empresas y sólo se ha intensificado desde la evolución de Internet. El enfoque está en el análisis de las bases de datos de los clientes antes de diseñar una estrategia o un lanzamiento para el cliente. Ahora, las técnicas de mercadeo estadísticas y cuantitativas se han desarrollado exponencialmente con aplicaciones de minería de datos actuales.
Esto incluye las cookies y la lectura de los datos temporales para comprender el comportamiento del cliente y conectar los patrones en el sitio del negocio. Las empresas ahora tienen en su poder la respuesta para predecir el producto, modelos de comercialización, y el potencial público objetivo de cualquier servicio antes del lanzamiento.
Esta es una tendencia de la industria minorista, la cual ha emplazado exponencialmente con la globalización. Ahora los datos se recogen en el punto del movimiento de existencias minoristas y el punto de venta.
Esto ayuda a diseñar la estrategia específica para la asignación del espacio en las estanterías, el diseño de la tienda y la estrategia promocional de diversos eventos y ventas.
Cada empresa se enfrenta a una intensa competencia en el mundo de hoy. Ya no está limitado al entorno de uno, en un ambiente globalizado donde la mayoría de las empresas apuntan al mercado mundial y también se enfrentan a la competencia global.
El poder de innovar productos y servicios según las necesidades de cambio es el mantra de éxito para cualquier negocio. Líderes de la organización tienen que tomar decisiones en base a las nuevas tendencias, la competencia y las fortalezas de sus negocios.
Las cinco “W” y la “H” necesitan ser abordadas de manera eficiente. Los tomadores de decisiones necesitan ser ayudados por información de buena fuente que haya sido metódicamente analizada. Aquí es donde Análisis de Negocios juega un papel vital en las diferentes industrias.
Análisis de negocios se define como una combinación de habilidades, tecnologías, aplicaciones y procesos que ofrece ideas sobre el desempeño de cualquier negocio. Basados en los datos y las estadísticas, puede ser aplicado a cualquier departamento de una organización, desde las ventas hasta el desarrollo de producto y el servicio al cliente. Ayuda en la medición del desempeño de un negocio y al mismo tiempo orienta la planificación futura.
Hay cuatro tipos principales de análisis en concreto: Análisis Descriptivo, Análisis Predictivo, Análisis Prescriptivo y Análisis Decisivo, que ofrecen una imagen de 360 grados de cualquier negocio.
SaaS o Software como Servicio está alterando los modelos de negocios tradicionales en la industria. Las empresas se están adentrando rápidamente en el modelo SaaS para diferentes tipos de funciones de computación y procesamiento de datos. El Análisis de Negocio no es diferente, y en los últimos años hemos sido testigos del crecimiento de las herramientas de análisis que sigue el modelo SaaS.
Estas herramientas pueden ser implementadas con mayor rapidez y con más rentabilidad en comparación con las soluciones personalizadas que se han utilizado durante mucho tiempo.
Ellos atienden a las necesidades de todos los niveles de las empresas desde las que se inician hasta las miles de millones de dólares. La tendencia en la industria es muy clara, los días del software analítico personalizado son numerados como herramientas analíticas basadas en SaaS asumen el liderazgo en el mercado.
Las herramientas de análisis de negocio basadas totalmente en SaaS están siendo testigos de un crecimiento de dos dígitos en el rango de 25-30% en los últimos años y se espera que esta tasa de crecimiento continúe en los próximos años. Incluso los cálculos conservativos estiman que estas herramientas crezcan tres veces más rápido en comparación con el tradicional software de análisis de negocio.
Junto con el crecimiento también somos testigos de la aparición de funcionalidades analíticas avanzadas que ayudan a mejorar la eficiencia del negocio y ofrecer ventajas que eran inimaginables en la industria. La presencia de un gran número de herramientas de código abierto origina una intensa competencia donde los clientes finales pueden beneficiarse. Los líderes del mercado, como IBM, Oracle, Microsoft y Cloud9 están ocupados desarrollando una nube eficiente basada en herramientas analíticas.
Las herramientas basadas en SaaS son más rentables en comparación con una solución de Análisis de Negocios personalizada. El precio es basado en el uso en lugar de tener necesidad de invertir en una solución completa por adelantado.
Las pequeñas y medianas empresas que están estrictamente limitadas en términos de recursos financieros se benefician del modelo SaaS, ya que les permite medirse con sus gigantes competidores.
Dado que la mayoría de las Herramientas Análisis de Negocios basadas en SaaS son fundadas en nubes, ellas liberan a las empresas de la necesidad de contar con gran cantidad de infraestructura IT y con personal para generar informes o crear cuadros de mando. Los datos están a libre disposición de los líderes de la organización y esto acelera el proceso de toma de decisiones.
Un administrador puede tener rápido acceso a las ventas, a los resultados de la campaña de mercadeo y a detectar las tendencias emergentes en el mercado.
Los datos de negocios son fácilmente accesibles y esto ayuda a fomentar una mayor colaboración entre el equipo de trabajo y la organización. Las personas, que pueden estar separadas geográficamente, son traídas al redil de la toma de decisiones. La información puede ser obtenida y compartida en tiempo real, y esto hace un mejor proceso de toma de decisiones.
Herramientas basadas en SaaS pueden ser accesadas en cualquier dispositivo incluyendo teléfonos inteligentes y tabletas con conexión a Internet y esto permite que los empresarios tengan acceso a los informes y los datos mientras están fuera de la oficina.
Herramientas basadas en SaaS permiten dibujar el apalancamiento de sus capacidades a la carta. Con esta característica cualquier usuario del negocio puede fácilmente crear, publicar y compartir paneles de inteligencia empresarial personalizados y aplicaciones analíticas avanzadas en la nube.
Los proveedores de servicios también ofrecen características de servicio multi-nivel destinadas a satisfacer las necesidades de las diferentes empresas que podrían estar muy alejados de la escala.
Primero y ante todo los desarrolladores de herramientas deben entender los problemas que encaran los negocios y ofrecer soluciones. Herramientas basadas en SaaS necesitan evolucionar constantemente en torno a las necesidades cambiantes y la tendencia de la industria.
La herramienta debe ser capaz de procesar grandes volúmenes de datos simultáneamente como suele ser requerido por las empresas. Deberían tener función automatizada de aprovisionamiento e integrarse fácilmente con otros componentes del negocio.
Una de las razones por las que las empresas optan por soluciones SaaS es su implementación. El sistema debe poder implementarse en minutos y no debería requerir mucho entrenamiento para empezar a utilizarlo.
Las características y funcionalidades deben estar basadas en el navegador que lo hace fácilmente accesible desde cualquier lugar y en cualquier momento. Deben ofrecer resultados rápidos y visibles para las personas y el equipo que lo utilizan. Deberían facilitar las decisiones de negocios actualizadas en todos los niveles, ya que esto es fundamental en la dinámica del mercado global de hoy.
Análisis de Negocios basados en SaaS necesitan abordar los requerimientos de transición. La mayoría de las empresas siguen utilizando viejas herramientas analíticas y por tanto, la nueva herramienta debe asegurar que los datos migren a la perfección a la nueva plataforma con una mínima o ninguna pérdida de conversión.
Los datos de negocio son vitales para cualquier negocio y por lo tanto estos deben migrar sin comprometer su seguridad.
La transición no debe ser un asunto costoso, ya que anularía el beneficio de costo que ofrecen las herramientas SaaS.
Diferentes industrias tienen diferentes necesidades cuando se trata de Análisis de Negocios. Banca, salud, automóvil, y minoristas son algunas de las industrias que dependen de estas herramientas y por lo tanto la solución debe ser enfocada a la industria.
Debe ser fácilmente personalizable en dirección a las necesidades de los nichos de un negocio.
Es instalado más de 60.000 veces al año, y además es muy fácil de usar, se configura en minutos y no requiere de capacitación previa para su funcionamiento
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