Mejora la toma de decisiones
Datos y analítica para obtener información práctica
Con la estructura de datos adecuada, procesos robustos y herramientas de analítica, tu empresa identifica lo que necesita mejorar y/u optimizar y toma decisiones mucho mejor informadas.
El éxito de una estrategia de gestión de datos se basa en tres pilares
¿Qué es una compañía Data Driven?
Una empresa impulsada por los datos los valora como un activo que emplea como punto central en todos sus procesos de toma de decisiones y comprende su importancia. Las compañías que dan prioridad a los datos los cuidarán, trabajarán con ellos y los difundirán por toda la organización de forma regulada.
Gestión de datos en la actual era de transformación digital
Cómo garantizar la explotación de todos los datos para que tu organización se convierta en una compañía digital
Estandarización de los datos
Una plataforma clave para analizar, conectar y optimizar todos los datos de tu compañía.
Los datos son el núcleo de la transformación digital, la facilidad de configuración y mantenimiento de los datos almacenados en la nube sin limitaciones es clave. La integración de plataformas permite la independencia de los sistemas, pero la centralización de todos los datos en todas las plataformas en la nube potencia la capacidad de tomar decisiones en toda la organización. La gestión de datos basada en la nube permite reunir los activos de datos (tanto internos como externos) para almacenarlos, mezclarlos y utilizarlos según sea necesario de forma escalable.
Democratización de los datos
Datos al alcance de todos para potenciar la toma de decisiones en tu organización.
Los datos son el componente necesario para tomar decisiones y emprender acciones y todas las personas de una organización deben tener los datos a su disposición, donde y cuando los necesiten. En la era actual de la IA, las decisiones rápidas e inteligentes y los análisis automáticos se están convirtiendo en una ventaja competitiva clave de la democratización de los datos.
Conocimientos sólidos para mejorar el rendimiento
Detección instantánea de los retos empresariales y cómo reaccionar ante ellos.
Confiar en las decisiones que se toman en la compañía es un factor de riesgo, ¿hasta qué punto se confía en el «instinto»? Al cambiar la mentalidad de la organización hacia una cultura de toma de decisiones basada en datos, aumenta la seguridad, ya que se pueden tomar decisiones basadas en hechos. Las decisiones, predicciones y algoritmos impulsados por la IA van más allá para ayudar a las organizaciones a ser más precisas y rápidas.
El análisis de datos en tiempo real abarca una amplia gama de ámbitos y escenarios de negocio
| Marketing | Ventas | Operaciones | Recursos humanos | Finanzas |
|---|---|---|---|---|
| Mejorar el análisis, la segmentación y la planificación | Identificar mejores oportunidades de up-selling y cross-selling | Optimizar los procesos de producción, identificar cualquier problema y reducir los cuellos de botella | Aumentar la visibilidad de la contratación y retención para reducir la rotación de empleados | Mediante el análisis de tendencias y patrones, los equipos pueden prever los resultados financieros futuros y controlar el flujo de caja |
| Optimizar la inversión en medios de pago | Mejorar el análisis del rendimiento de las ventas | Mejorar la planificación y el rendimiento del inventario | Apoyar la planificación de la demanda de mano de obra | La recopilación y el análisis automatizados de datos reducen al mínimo los errores humanos, lo que garantiza unos informes financieros más precisos |
| Mejorar el sitio web, las redes sociales y el correo electrónico | Adaptar ofertas y precios personalizados | Optimizar la planificación y alineación de ventas y operaciones | Supervisar las prestaciones, compensaciones y recompensas | La automatización de tareas rutinarias como la introducción de datos y la elaboración de informes libera tiempo para actividades más estratégicas |
| Apoyar el análisis del Customer Journey | Obtener recomendaciones sobre las próximas mejores acciones para clientes y clientes potenciales | Predecir la producción y el consumo en toda la cadena de suministro | Predecir las tendencias sanitarias de la organización | La supervisión continua puede detectar transacciones inusuales o patrones que pueden indicar fraude |
| Captar las tendencias de comportamiento de compra de los consumidores para mejorar la experiencia de cliente y optimizar las ofertas y la cadena de suministro | Racionalizar el cumplimiento y la distribución en toda la cadena de suministro |
Cómo Prodware puede ayudarte en tu estrategia de datos
La visualización de datos con herramientas como Microsoft Power BI es la punta del iceberg
Los expertos en datos y análisis de Prodware pueden ayudarte con un enfoque de 360° para cubrir el 100% de tu recorrido de datos con una gestión centralizada.
Tecnologías básicas de gestión de datos, del almacenamiento al análisis
AZURE DATA LAKE
Azure Data Lake es un servicio de almacenamiento y análisis de datos escalable y seguro proporcionado por Microsoft Azure. Está diseñado para gestionar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes y hacerlos accesibles para su análisis y procesamiento. Azure Data Lake es compatible con los requisitos de almacenamiento de datos, aprendizaje automático y análisis de Big Data.
- Azure Data Lake puede almacenar petabytes de datos, por lo que es adecuado para aplicaciones de Big Data
- Puede ampliarse o reducirse en función de tus necesidades, lo que te garantiza que solo pagarás por uso
- Se integra bien con otros servicios de Azure, como Azure Data Factory, Azure Databricks y Azure Synapse Analytics, proporcionando una solución de datos completa
- Admite datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, incluidos JSON, CSV y Parquet
- Los datos se cifran tanto en reposo como en tránsito, lo que garantiza altos niveles de seguridad
- Permite gestionar quién puede acceder a los datos y manipularlos
- Puede ejecutar análisis complejos y modelos de aprendizaje automático en los datos almacenados en Azure Data Lake
- Admite el procesamiento de datos en tiempo real, lo que permite una visión y toma de decisiones oportunas
MICROSOFT FABRIC
Microsoft Fabric es una plataforma integral de análisis y datos diseñada para unificar diversas tareas y servicios relacionados con los datos para simplificar su gestión, procesamiento y visualización. Funciona con un cómodo modelo SaaS para un control de costes predecible y simplificado.
- Esta plataforma unificada combina servicios como Power BI, Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory en un único entorno
- Microsoft Fabric incluye Data Engineering, Data Factory, Data Science, Real-Time Analytics, Data Warehouse y bases de datos
- Utiliza OneLake para el almacenamiento centralizado de datos, para la gestión de datos sin fisuras a través de diferentes herramientas de análisis
- Incorpora capacidades de IA para agilizar el procesamiento y el análisis de datos.
- Fabric admite la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real
- La administración y gobernanza centralizadas respaldan las necesidades de seguridad y cumplimiento de datos
- Las experiencias personalizadas para diferentes funciones, como ingenieros de datos, científicos y usuarios empresariales, facilitan el uso de Microsoft Fabric.
Microsoft Power BI
Power BI es un servicio de análisis de negocio basado en la nube que proporciona visualizaciones de datos interactivas y funciones de inteligencia de negocio con una interfaz lo suficientemente sencilla para que los usuarios finales puedan crear y compartir sus propios informes y cuadros de mando.
- Crea cuadros de mando visualmente atractivos e interactivos que puedan compartirse en toda tu organización
- Tus usuarios pueden tomar una amplia gama de visuales incorporados o crear visuales personalizados
- Power BI se conecta a varias fuentes de datos, como Excel, SQL Server, Azure, etc.
- Accede a datos en tiempo real para tomar decisiones oportunas e informadas
- Elabora informes y cuadros de mando con facilidad mediante la función de arrastrar y soltar
- Ofrece capacidades de IA y aprendizaje automático para obtener una visión más profunda y automatizada, incluso podrás utilizar el lenguaje natural para hacer preguntas sobre tus datos
- Accede a tus informes y cuadros de mando estés donde estés con las aplicaciones móviles de Power BI
- Implementa políticas de gobierno de datos para garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo y controla el acceso a los datos e informes en función de las funciones de los usuarios
Pasos prácticos en la gestión de datos
Paso 1
Poner los cimientos
Evaluar los activos, herramientas y procesos de datos
Definir los objetivos y perspectivas empresariales
Crear la configuración de la infraestructura de datos (almacenamiento, procesamiento, integración, seguridad).
Paso 2
Construir el motor de datos
Asegurar la adquisición de datos y la correcta integración: fuentes de datos, procesos de extracción de datos, transformación de datos, carga de datos en un sistema centralizado
Análisis de datos y generación de insights: establecer las capacidades de análisis de los datos integrados en el sistema centralizado
Establecer la visualización de datos adecuada para cada consumidor de datos de la organización.
Paso 3
Establecer la gobernanza de los datos
Garantizar que los datos se gestionan de forma eficaz y segura dentro de una organización: definir el marco, el alcance de la gobernanza de datos, los procesos y las métricas para la gestión de la calidad de los datos con vistas a su normalización e integridad
Garantizar la integridad de los datos con registros de auditoría y trazabilidad
Implantar medidas de seguridad de los datos y controles de acceso
Establecer procesos de gobernanza de datos y gestión de cambios
Impartir programas de formación y concienciación a los empleados sobre las políticas de gobernanza de datos y las mejores prácticas
Supervisar continuamente la calidad, integridad y seguridad de los datos con un circuito de retroalimentación.
Step four
Convertirse en una organización impulsada por los datos y potenciada por la IA
Implementar análisis avanzados y modelos predictivos (aprendizaje automático, previsión, etc.)
Integrar aplicaciones y tecnologías innovadoras de Inteligencia Artificial en tu software de negocio, como Microsoft Copilot y Prodware AI Apps, para obtener información de forma automática en tu trabajo diario.
Transformación del proceso de toma de decisiones: Big Data e IA
Las soluciones de almacenamiento innovadoras, como la computación en nube, combinadas con software que utilizan sofisticados algoritmos, permiten analizar grandes volúmenes de datos digitales. Estas herramientas están diseñadas para capturar y correlacionar información relevante con el fin de sacar a la luz patrones, correlaciones y perspectivas. La minería de datos, es decir, el descubrimiento y análisis de los datos recopilados mediante técnicas estadísticas, matemáticas y computacionales, utiliza herramientas para procesar, clasificar, visualizar y analizar mejor los flujos de datos.
Descubre más sobre análisis predictivo, IoT, Machine Learning y tecnologías de IA en nuestra página dedicada a Big Data.
Por qué elegir Prodware
Llevamos 30 años en el mercado y hemos adquirido los conocimientos y la experiencia necesarios para ayudar a las empresas a impulsar proyectos de transformación digital. El enfoque holístico que ofrece Prodware para la gestión de datos garantiza soluciones seguras, integradas y escalables. Nuestra experiencia y orientación en tecnologías disruptivas e innovadoras nos ayudan a proporcionar las soluciones y servicios que necesitas para afrontar los retos de gestionar tus datos y obtener la mayor información, al tiempo que consigues esa ventaja competitiva sostenible para tu empresa.