Analítica de Datos

«En la estrategia nunca hace falta un punto de vista adicional…y más si lo tienes medido y cuantificado.»

Cómo Descubrir Conocimientos y Crear Mejores Oportunidades:

Hay tantos datos y una gran cantidad de decisiones que tomar. Las organizaciones de todo el mundo se están enfrentando a este dilema. Los datos están creciendo, pero ¿y su capacidad para tomar decisiones de acuerdo con esos enormes volúmenes de datos? ¿También están creciendo? Para muchos, desafortunadamente, la respuesta es ‘NO’.

Los datos fluyen a velocidades y volúmenes nunca antes vistos, y de todas partes. Pero tomar decisiones basadas en hechos no depende de la cantidad de datos que uno tenga. De hecho, tener tantos datos puede ser un obstáculo. ¿Por dónde comenzar? Su éxito dependerá de lo rápido que pueda descubrir conocimientos en todos esos datos y utilizar dichos conocimientos para llevar a cabo mejores acciones dentro de su organización.

Es ahí donde la analítica predictiva, la minería de datos, el machine learning y la gestión de decisiones entran en acción. La analítica predictiva ayuda a evaluar lo que sucederá en el futuro. La minería de datos (Data Mining) busca los patrones ocultos en los datos que pueden utilizarse para predecir el comportamiento futuro. Las empresas, los científicos y los gobiernos han utilizado este enfoque por años para transformar los datos en conocimientos proactivos.

La gestión de decisiones convierte esos conocimientos en acciones que se utilizan en sus procesos operativos. De modo que mientras se puedan seguir aplicando hoy los mismos enfoques, necesitan suceder más rápidamente y a una mayor escala, utilizando las técnicas más modernas disponibles actualmente.

«Debido a su potencial de producir conocimientos predictivos precisos de enormes volúmenes de datos diversos, la minería de datos ha demostrado ser un componente valioso de muchas iniciativas analíticas.»

Descarga a continuación la guía para obtener un mayor conocimiento de tu empresa aplicando técnicas de minería de datos:

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