Inteligencia de Negocios (BI)

Base sus decisiones en lo que les dicen sus datos.

¿Por qué están cayendo las ventas en esta región? ¿Dónde tenemos exceso de inventario? ¿Qué dicen los clientes en las redes sociales?

En lugar de utilizar conjeturas, la inteligencia de negocios ayuda a responder estas preguntas críticas.

Obtenga aplicaciones tecnológicas que explotan los datos generados por los programas de negocios, para ayudar a que mejore significativamente su control operacional, su monitoreo de procesos, optimice sus recursos claves y descubra los factores que puedan estar afectando el logro de mejores resultados financieros.

El proceso de BI tiene dos fases:

Fase de análisis y diseño

Identificación de requerimientos de negocio y/o GAP análisis.
Diagnóstico de la calidad de los datos.
Diseño de la arquitectura tecnológica.
Diseño lógico del Data Warehouse / Datamarts.
Diseño de la aplicación de BI (Reportes y Cuadros de mando).

Fase de implementación

Selección de la plataforma tecnológica más conveniente.
Diseño & desarrollo del proceso de integración de datos (ETL).
Desarrollo de la aplicación de BI con la plataforma tecnológica.
Puesta en producción (Deployment).
Mantenimiento y crecimiento.

Analítica y ciencia de datos (BA)

De la reactividad a la proactividad.

Deje de actuar de forma reactiva y dedique más tiempo a la innovación, implemente modelos predictivos diseñados para ayudar a su organización a tomar decisiones enfocadas a incrementar los resultados de negocio, para el presente y el futuro.

Business Analytics es un enfoque de análisis de datos dentro de una empresa y comúnmente se identifica como un complemento de Business Intelligence, que se enfoca en datos históricos y actuales para comprender el desempeño que la empresa está experimentando hasta ahora y ayudar en la planificación e identificación de patrones o problemas comerciales.

Business Analytics (BA) puede descubrir patrones y predecir tendencias considerando diferentes factores, ya sean económicos, de mercado, tecnológicos, estacionalidad u otros, tanto internos como externos a la empresa, con el objetivo principal de comprender los posibles resultados futuros de cada acción realizada, en base a datos procesados.

Servicios de Business Analytics:

Minería de datos:

Clasifica grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y Machine Learning para identificar tendencias y establecer relaciones.

Asociaciones y secuencias:

Identifica acciones predecibles que se realizan en asociación con otras acciones o de forma secuencial.

Minería de textos (Procesamiento de lenguaje natural):

Explora y organiza grandes conjuntos de datos de texto no estructurados con el fin de realizar análisis cualitativos y cuantitativos.

Análisis predictivo:

Utiliza una variedad de técnicas estadísticas para crear modelos predictivos, que extraen información de conjuntos de datos, identifican patrones y proporcionan una puntuación predictiva para una serie de resultados organizativos.

Modelos de Simulación:

Una vez identificadas las tendencias y realizadas las predicciones, las empresas pueden utilizar técnicas de simulación para probar los mejores escenarios.

Analítica y ciencia de datos (BA)

De la reactividad a la proactividad.

Deje de actuar de forma reactiva y dedique más tiempo a la innovación, implemente modelos predictivos diseñados para ayudar a su organización a tomar decisiones enfocadas a incrementar los resultados de negocio, para el presente y el futuro.

Business Analytics es un enfoque de análisis de datos dentro de una empresa y comúnmente se identifica como un complemento de Business Intelligence, que se enfoca en datos históricos y actuales para comprender el desempeño que la empresa está experimentando hasta ahora y ayudar en la planificación e identificación de patrones o problemas comerciales.

Business Analytics (BA) puede descubrir patrones y predecir tendencias considerando diferentes factores, ya sean económicos, de mercado, tecnológicos, estacionalidad u otros, tanto internos como externos a la empresa, con el objetivo principal de comprender los posibles resultados futuros de cada acción realizada, en base a datos procesados.

Servicios de Business Analytics:

Minería de datos:

Clasifica grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y Machine Learning para identificar tendencias y establecer relaciones.

Asociaciones y secuencias:

Identifica acciones predecibles que se realizan en asociación con otras acciones o de forma secuencial.

Minería de textos:

Explora y organiza grandes conjuntos de datos de texto no estructurados con el fin de realizar análisis cualitativos y cuantitativos.

Predicción:

Analiza los datos históricos de un periodo específico para hacer estimaciones informadas que son predictivas para determinar eventos o comportamientos futuros.

Análisis predictivo:

Utiliza una variedad de técnicas estadísticas para crear modelos predictivos, que extraen información de conjuntos de datos, identifican patrones y proporcionan una puntuación predictiva para una serie de resultados organizativos.

Optimización:

Una vez identificadas las tendencias y realizadas las predicciones, las empresas pueden utilizar técnicas de simulación para probar los mejores escenarios.

Master Data Management (MDM)

¿Para qué sirve?

Su organización en armonía.

El objetivo básico que busca un MDM es asegurar que una organización no use múltiples (potencialmente inconsistentes) versiones del mismo dato en diferentes partes de sus operaciones.

Ej: El mismo cliente con diferentes datos en dos documentos distintos

¿Qué beneficios me puede ofrecer?

Toda la información en un mismo lugar

- Provee una administración centralizada de las entidades de datos maestras. Tales como: clientes, productos, geografía, etc.

- Asegura una visualización unificada de los datos a través de todos los sistemas de la empresa. Tales como: ERP, CRM, SCM, WMS, SCI, etc.

- Preserva la consistencia de la información que ha de ser utilizada como arista de análisis en las soluciones de business intelligence y DSS.

¿Cuándo necesito MDM?

Las razones más comunes para el uso de un MDM provienen de la expansión de las empresas hacia nuevos negocios y/o la incorporación de nuevos sistemas de apoyo a los procesos de negocio.

Dos organizaciones en un proceso de fusión, también crearan datos maestros duplicados. A partir de esto surge la necesidad de conservar como parte de su crecimiento una definición unificada de sus clientes, así su operación se siga soportando en las aplicaciones de negocio originales.