La inteligencia artificial si es una oportunidad para México

La inteligencia artificial (IA) , también conocida como “inteligencia computacional”, se refiere básicamente la inteligencia de las maquinas. IA es una idea no tan nueva pero con mucho futuro por delante. Más que nada se trata de resolver problemas a través de las matemáticas y las computadoras.

Puede ser considera como una ciencia ya que se enfoca a la elaboración de programas que, al compararse con la eficiencia humana, contribuyen a un mayor entendimiento de nuestro propio conocimiento.

Aprenda como el análisis predictivo lo lleva al éxito

El uso del análisis predictivo en el sector retail no es nuevo, debe rondar ya una década desde la primera vez que leímos o escuchamos la anécdota de los pañales y la cerveza, uno de los clásicos de predictive analytics, igual que el de las tres Vs lo es del imaginario de Big Data; pero lo que sí puede considerarse como novedad es lo que sucede cuando la inteligencia artificial participa en el proceso… de forma activa.

Cómo incrementar la rentabilidad del punto de venta a través del análisis de datos

Hoy en día la cantidad de datos que puede llegar a gestionar un punto de venta o cadena comercial es enorme. No obstante, si los datos no van acompañados de un análisis, no valen nada. En este sentido, los retailers tienen a su disposición actualmente distintas soluciones tecnológicas que les ayudan a recopilar, organizar y analizar ese volumen ingente de datos.

Gracias a la incorporación de estas herramientas de analítica, los retailers obtienen información fiable para planificar sus campañas y gestionar de forma correcta su stock, maximizando sus beneficios y rentabilidad. Además, estas soluciones permiten recopilar datos desde múltiples ubicaciones y en tiempo real, lo que agiliza el proceso y posibilita la toma rápida de decisiones ante eventuales problemas en el inventario o alteraciones en los patrones de tráfico de los clientes.

Analítica predictiva, descriptiva o prescriptiva: ¿cuál elegir?

En los tiempos digitales que corren, analizar los trillones de gigabytes que se producen diariamente no es una labor sencilla. De hecho, se estima que en la actualidad, por diversas causas, se estudia y aprovecha menos del 0.5% de la información generada.

Una de las dificultades principales radica en un factor humano: existe un déficit de especialistas, en principio hacen falta individuos cuya formación académica esté orientada a las disciplinas del análisis de datos, especialidades –como estadística, ciencias de datos, matemáticas avanzadas, entre otras– que son esenciales para diseñar estrategias basadas en la analítica. Y si hablamos de desarrollar la capacidad para aprovechar al máximo las innovaciones tecnológicas, es evidente la larga curva de aprendizaje que hay que recorrer.

Claves para sacarle provecho a la analítica predictiva

analitica-predictivaToda organización aspira hoy en día sacar partido de sus procesos y de las relaciones con sus clientes. Una de las principales vías para conseguirlo pasa por acceder y analizar la información valiosa que radica en sus sistemas, para así obtener conclusiones y ponerlas en práctica.

Los datos revelan hechos sobre nuestros clientes. Por ejemplo, nos permiten identificar quiénes cancelan sus contratos y se marchan a la competencia, en qué área geográfica se mueven o en qué fuente de ingresos se sitúan aquellas personas que han contactado con nuestro call center tres o más veces en los últimos seis meses.

Inteligencia de negocios ayuda a la empresa familiar a sobrevivir

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Para que un negocio familiar tenga posibilidad de sobrevivir no basta el instinto, la toma de decisiones debe estar sustentada en evidencia, es decir, en datos confiables, consideró el académico de la Escuela de Negocios ITESO, Sergio Rodea.

Manifestó que cuando se tienen evidencias, “la posibilidad de éxito aumenta, nada es seguro, pero la probabilidad de riesgo disminuye, se pueden hacer negocios más rentables y eso también es un beneficio social”.

Ciencia de Datos | La tendencia que está incrementando los márgenes de las empresas

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Directora de Matrix Data Labs

¿Sabes cuanta información se acumula año con año tras la era digital? Antes de la era digital la manera en la que las compañías almacenaban información era a través de archiveros, documentan prácticamente todo su conocimiento y operación en papel.

La evolución tecnológica y la era digital abrieron nuevas posibilidades, ahora todo estaría almacenado en electrónico, bases de datos y formatos que son susceptibles de integración y análisis.

Estamos en una etapa donde las herramientas que generan datos estructurados y no estructurados crecen prácticamente cada día, se dice que actualmente el volumen de información  que genera el sector Retail incrementa año tras año entre un 60% y un 80% y todo esto tiene sentido, ¿Cierto? Este sector genera información del comportamiento de consumidor, de las transacciones realizadas en los cientos de miles de puntos de venta todos los días, de las operaciones que llevan a cabo las tiendas Departamentales y de Autoservicio, de los movimientos generados dentro en la cadena de suministro, de la enorme infraestructura logística edificada para abastecer todas las tiendas de todo el país, de aquellos elementos encargados de garantizar que el producto esté disponible y visible en el punto de venta, etc.

De acuerdo a un artículo publicado en 2016 por Mc Kinsey, las empresas del sector Retail que están usando Big Data al 100% están incrementando sus márgenes operativos en hasta un 60%. Los “insights” encontrados en todos estos volúmenes inmensos de información ayudan a las empresas a detectar áreas de oportunidad donde están perdiendo grandes cantidades de dinero, a adaptar sus productos y servicios a las necesidades tan cambiantes de los consumidores y a predecir con mayor exactitud sus ventas futuras y niveles de inventarios.

Hemos hablado hasta ahora de la era digital, de como esto abrió paso a la Inteligencia de Negocios, a el Big Data y a los beneficios que las empresas del sector Retail están comenzado a obtener como resultado de explotar su información pero ¿Qué sigue?, ¿Cuál es la tendencia que está guiando al mundo en términos de análisis? Sin duda alguna la respuesta es la CIENCIA DE DATOS, cuando hablamos de este término nos adentramos en temas de analítica predictiva.

Ciertamente la Inteligencia de Negocios y el Big Data nos dan la posibilidad de encontrar grandes oportunidades operativas y estratégicas para las empresas pero el objetivo también debe de ser antelarnos o prevenir que muchas fallas sucedan con intención de no desperdiciar recursos que se pueden convertir fácilmente en utilidades; y esto no quiere decir que la Ciencia de Datos suple o elimina el Big Data, se complementan.

Tener una visión del presente a partir de eventos pasado y a su vez tener la capacidad de prevenir o visualizar eventos futuros a través de la explotación de información digital será lo que marcará la diferencia entre vencer o decrecer ciertamente en los siguientes años.

El contenido de esta conferencia patrocinada por Websinergia no debe ser indiferente para nadie, esta información es relevante para todos los elementos que forman parte del mundo Retail; para las Cadenas Comerciales, para los proveedores de las Cadenas Comerciales, para las agencias de Promotoria y Degustación, para las agencias de  mercadotecnia que se encargan de construir las estrategias de comunicación al consumidor final y para todos los proveedores de servicios del sector.


Fuente: Carenne Ludeña

Por qué el análisis de autoservicio está remplazando a la inteligencia de negocios tradicional

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En el mundo actual de los negocios, es común que las organizaciones utilicen diversas herramientas para monitorear sus aplicaciones, redes y otros componentes de TI en tiempo real. Desafortunadamente para estas organizaciones, estructurar sus tecnologías de información de esta manera, comúnmente genera la formación de islas de datos independientes, que a su vez pueden crear una visión unidimensional de las TI en general.

Pero con el fin de tomar decisiones estratégicas informadas, las organizaciones deben adquirir una herramienta de análisis operacional de TI que pueda analizar los datos de múltiples fuentes de manera efectiva y rápidamente detectar tendencias para permitir a los usuarios tomar las decisiones correctas sin demoras.

4 razones para construir análisis predictivo en su negocio retail

big-data-retailLa ciencia de datos está jugando un papel cada vez más importante en cómo las empresas utilizan la tecnología en la estrategia, planificación y operaciones. Todo el mundo está tratando de recopilar datos, analizar y aplicar la inteligencia en las actividades del negocio.

Una de las áreas donde el valor de los datos – en particular en el análisis predictivo – ha estado haciendo su marca es en el comercio minorista. Este es un sector difícil, sobre todo por el comercio electrónico. Con un récord de $ 3 billón en ingresos de ventas digitales, el más reciente evento de ventas del Viernes Negro indica que los clientes les gusta evitar la fiebre de compras, optando en su lugar ordenar a través de la web y sus dispositivos móviles.

10 decisiones de negocio que pueden mejorar su rentabilidad para 2017

ejecutivos-noticia-831514Debe saber que la intuición y el “olfato para los negocios” ya no son las mejores consejeras a la hora de tomar importantes decisiones de negocio. Los empresarios abrían un nuevo local después de contar manualmente cuántas personas transitaban por el frente del local, y decidían explorar un nuevo mercado basados en lo que familiares y amigos opinaban. Hoy no es tiempo de arriesgar.