analytique avancée va más allá de los informes y cuadros de mando tradicionales de informatique décisionnelle para descubrir perspectivas más profundas, hacer predicciones y generar recomendaciones.
¿Por qué es importante analytique avancée ?
Las empresas operan en mercados competitivos en los que la capacidad de tomar decisiones con rapidez es fundamental. La parálisis por análisis no es una opción si se quiere seguir siendo competitivo. Una empresa debe ser capaz de prever los posibles resultados a la hora de tomar decisiones. La analítica avanzada utiliza los datos disponibles para tomar decisiones basadas en datos, teniendo en cuenta las complejas dinámicas del mercado que se ajustan a las tendencias emergentes sin riesgos ni sesgos indebidos.
¿Qué tecnología utiliza analytique avancée ?
La analítica avanzada aprovecha tecnologías sofisticadas para predecir el futuro. La inteligencia artificial (IA) puede utilizarse para extraer conocimientos a partir de los datos. A continuación se enumeran algunas de las formas en que la IA puede ayudar:
- La IA puede unir los puntos y deducir un resultado utilizando múltiples fuentes de datos.
- Machine learning (ML) models consume vast amounts of historical data to provide guidance based on an iterative refinement approach that assesses every outcome to predict the future.
- El aprendizaje profundo puede utilizar los resultados de los motores de analytique avancée para encontrar patrones y tendencias ocultos. El aprendizaje profundo puede buscar grupos de predicciones para desarrollar perspectivas aún más profundas.
- Natural Language Processing (NLP) engines can be fed unstructured data, such as audio transcripts and recordings, to look for buying signals or customers who are likely to cancel services. Such engines can also automatically deduce consumer sentiment. For example, was the webchat positive or negative?
Acción de prescripción
Las empresas pueden utilizar analytique avancée para orientar las interacciones. Un gran caso de uso de analytique avancée avancée es asesorar a un equipo de ventas sobre las acciones posteriores que deben emprender basándose en las interacciones históricas con los clientes. Imagine que es un representante de ventas de planes de telefonía móvil que acaba de hacerse cargo de un territorio y no está familiarizado con el estado de los clientes potenciales o las relaciones con los clientes. analytique avancée avancée puede analizar rápidamente cada interacción en aplicaciones empresariales como Salesforce y ServiceNow para calibrar la conversación que debe mantener el representante de renovación. ¿El cliente está a punto de marcharse? Es necesario mantener una conversación basada en la retención. ¿El cliente está satisfecho? Es una oportunidad de venta.
Uso de analytique avancée
Gestión del riesgo
Un proveedor de seguros de automóviles con sede en el Reino Unido utiliza la plataforma de datos Actian para proporcionar cotizaciones de seguros ajustadas al riesgo en unos 20 milisegundos con el fin de garantizar que su oferta aparezca entre las primeras de la lista para los clientes potenciales. El analytique avancée basado en IA tiene en cuenta los datos demográficos de la persona y su dirección para el cálculo de la prima base. La característica clave de reducción del riesgo para el proveedor es que puede revisar cualquier incidencia de averías para las que también ofrece cobertura. Si un posible asegurado tiene demasiadas llamadas por avería, es una señal de alarma que da lugar a una oferta costosa, frente a alguien sin avería que obtiene un presupuesto convincente.
Fraud Detection and Prevention
Los emisores de tarjetas de crédito utilizan analytique avancée para limitar las pérdidas y proteger a los clientes contra el fraude. Cada transacción se controla para detectar posibles fraudes. El lugar de la transacción, un importe inusualmente elevado, una alta frecuencia de transacciones y la compra de artículos fuera de lo común son pistas potenciales. Cuando el riesgo supera los umbrales, se impide la transacción hasta que se verifique con el cliente.
Retención de clientes
Los operadores de telefonía móvil pueden utilizar analytique avancée para detectar indicios de que sus clientes están buscando un nuevo proveedor. Cuando parezca probable la pérdida de un cliente potencial, pueden ofrecerle incentivos proactivos para renovar.
Lucha contra la ciberdelincuencia
AI-driven analytique avancée puede analizar el tráfico web entrante para buscar signos de ataque a los servidores. Cuando se producen amenazas potenciales como la denegación de servicio (DDoS), la empresa puede bloquear proactivamente las direcciones IP ofensivas asociadas al origen del ataque antes de que los servidores se vean desbordados. Las alertas enviadas a los administradores de red les permiten tomar medidas para aplicar políticas que restan prioridad al tráfico procedente de redes que han albergado amenazas anteriormente.
Mejorar las campañas de marketing
analytique avancée puede utilizarse para mejorar el rendimiento del gasto en campañas de marketing estudiando el rendimiento de cada campaña de difusión por correo electrónico. Las listas de correo electrónico pueden ajustarse en función de quién abre los correos y qué enlaces y ofertas obtienen clics. Cada clic muestra qué producto o servicio les parece más atractivo a los clientes potenciales y puede utilizarse para prescribir de qué debe tratar el siguiente correo electrónico o llamada. De este modo, el marketing puede automatizar el recorrido del comprador hasta el punto en que una persona puede convertir con éxito a un posible cliente en cliente.
Impulsar la personalización
Las plataformas de juego y venta al por menor utilizan análisis avanzados de comportamiento para recomendar a los clientes qué juego o producto comprar a continuación. Si un jugador utiliza el chat del juego para hablar de un determinado equipo o evento con otras personas, la plataforma utilizará ese conocimiento para aumentar la participación e impulsar la repetición de las visitas.
Atención al cliente
Los sistemas digitales de atención al cliente utilizan cada vez más chatbots basados en IA para atraer a los visitantes y hacer algo más que conectarlos con los usuarios. Los proveedores de banda ancha pueden utilizar la IA para diagnosticar fallos y guiar a los clientes a través de procedimientos de restablecimiento para restaurar el servicio sin recurrir a agentes en directo. Esto reduce los costes del servicio y los tiempos de resolución.
analytique avancée Mirando al futuro
Intel, IBM, Nvidia y Tesla están desarrollando hardware optimizado para ejecutar redes neuronales que pueden utilizar análisis avanzados para emitir juicios sobre el pilotaje de vehículos, por ejemplo. Las interacciones con las máquinas se basan cada vez más en los gestos, y el software de los asistentes personales predice dónde colocar los sistemas de navegación en función de los patrones de comportamiento históricos del usuario. La analítica avanzada permite a los ordenadores evolucionar desde la necesidad de que se les diga lo que tienen que hacer, como en los tiempos de la programación procedimental, hasta un nivel en el que ahora pueden sugerir lo que deberíamos hacer.
Actian and the Data Intelligence Platform
Actian Data Intelligence Platform is purpose-built to help organizations unify, manage, and understand their data across hybrid environments. It brings together metadata management, governance, lineage, quality monitoring, and automation in a single platform. This enables teams to see where data comes from, how it’s used, and whether it meets internal and external requirements.
Through its centralized interface, Actian supports real-time insight into data structures and flows, making it easier to apply policies, resolve issues, and collaborate across departments. The platform also helps connect data to business context, enabling teams to use data more effectively and responsibly. Actian’s platform is designed to scale with evolving data ecosystems, supporting consistent, intelligent, and secure data use across the enterprise. Request your personalized demo.
Preguntas frecuentes
Advanced analytics goes beyond traditional business intelligence reporting and dashboards to discover deeper insights, make predictions, and generate recommendations using techniques like AI, machine learning, and natural language processing.
Traditional business intelligence focuses on reporting historical data to explain what happened in the past, while advanced analytics uses sophisticated techniques to forecast future trends and prescribe specific actions to improve outcomes.
Advanced analytics relies on artificial intelligence, machine learning, deep learning, and natural language processing to analyze large volumes of data, uncover hidden patterns, and predict future outcomes.
Predictive analytics uses historical data to estimate what is likely to happen, while prescriptive analytics takes this further by recommending the specific actions an organization should take to achieve the best possible result.
Organizations use advanced analytics for fraud detection, customer retention, cybercrime prevention, personalized marketing, and AI-driven customer service chatbots that can diagnose and resolve issues without live agents.
Yes, natural language processing engines can ingest unstructured data such as audio transcripts and recordings to identify buying signals, detect churn risk, and automatically assess customer sentiment.
La plataforma Actian Data Intelligence ha sido diseñada específicamente para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos, reuniendo en una única plataforma la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, el control de calidad y la automatización.
