ANALÍTICA AVANZADA: CLAVE PARA GESTIONAR Y TOMAR DECISIONES
ANALÍTICA AVANZADA: CLAVE PARA GESTIONAR Y TOMAR DECISIONES CONSUTORÍA TI a analítica avanzada existe desde antes antes del auge de la Inteligencia crtlficlal.
Sin embargo. su evolución ha cobrado n Impulso significativo gracias al desarrollo desarrollo y la Irrupción de una serle de tecnolcglos tecnolcglos emergentes. tina Innovación que está redefiniendo la gestión de los negocias y el modelo a través del cual las empresas tornan decisiones en tiempo real. El subdirector de lo Escuela de Informática y Telecomuntaclcnes de Duoc LIC. Colas González explica que el aporte de esta disciplina para las empresas es transversal y se ha convertido en un habilitador estratégico estratégico que permite optimizar procesos. anticipar anticipar comportamientos y tomar decisiones informadas. “Las organizaciones que logran capitalizar capitalizar sus datos pueden desarrollar nuevos productas y servicios, explorar modelos de negocio Innovadores y generar ventajas competitivas sastenibies. sastenibies. Este Impacto se manifiesta con distinta Intensidad según la Industria.
Sectores como las telecomunicadanes, telecomunicadanes, el retail, lo banca, la logística y la educacIón han sido pioneros para detectar patrones de comportamiento. comportamiento. predecir tendenclos de consumo y persancilzar lo experiencia de sus clientes can una precisión sin precedentes”, enfciliza. Una perspectiva que comparte el director del área dell y ciberseguridad de inacap. Gonzalo Labra. quien destaca que existen varias tipas de procesas del también llamada dato analytts, cama el descriptIvo, el ctagnóstico, ctagnóstico, el predictiva y el prescriptiva. “Las empresas latinoamericanas y chilenos chilenos están adaptando soluciones de dato anolyllcs paro Impulsar su crecimiento y competitividad. Una serle de numerosas Innavoclanes que Incluyen análisis avanzada, integración eficiente, visualización clara y comprensibie. analítica predictiva rnachlne learnlng e Inteligencia crtificlal”. puntudiza.
Según plantea, estas soluciones permrren a la arganizaclanes tomar decisiones cada vez mejor Informadas, automatizar procesos y mejorar significatIvamente la experiencia del cliente. con el afón de obtener ventajas ventajas competitivas y alcanzar un crecimiento sostenibie. Salto evolutivo El aprendizaje automático (machine learning) ha sido una de las principales impulsares del salta evolutiva en materia de dato analytics. Así lo subraya Ganzález. quien orgumenta que gracias a su capacidad capacidad para identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos, esta disciplina ha habIlitada funciones críticas. “En pcrllculor, el aprendizaje prafundo (deep learnlng. una subcategaría del machine learnlng) ha demostrado ser especidmente patente en tareas corno el reconaclmlenta de voz. Imagen y lenguaje natural. Su implenientoción. eso st exige tres condiciones esenciales: grandes volúmenes de datas. tdento especlailzoda y capacidades capacidades de cómputo avanzadas”, advierte.
El experta añade que atas áreas activas son el blg doto (que se reñere al mana de datos masivos can alta velocidad y voriedacf) y la anciítico en tiempo real (que permite actuar can inmediatez frente a eventos del entorno). El desafio. a pcrllr de ahora, es claro y precisa para las empresas: que más olió del valumen de la Información y lo capacidad de procesamiento, los datas se traduzcan en decisiones estratégicas y acciones clave para el negocio. Las firmas que logran capitalizar sus datos pueden desarrollar nuevos productos y servicios, explorar modelos de negocio innovadores y generar ventajas competitivas sostenibles. Aquí, un análisis de cómo lo están haciendo. POR ARMÉN FICA DONOSO Las empresas están adoptando soluciones que incluyen análisis avanzado, integración eficiente, visualización clara, analítica predictiva, machine Iearning e inteligencia artificial, destaca Gonzalo Labro, académico de lnacap.. -