Análisis de datos en tiempo real en tiempos de incertidumbre
¿Estamos en recesión? No en Estados Unidos. Según algunos economistas, una recesión se define como dos trimestres consecutivos de crecimiento negativo del producto interior bruto (PIB). Pero la mayoría estará de acuerdo en que vivimos tiempos inciertos con la reciente quiebra de dos grandes bancos, la inflación, los despidos generalizados en el sector tecnológico y la incertidumbre geopolítica. Como resultado, la principal preocupación para la mayoría de los CEO en 2023 es una recesión o una recesión económica, según una encuesta reciente de The Conference Board.
En respuesta a las presiones económicas, muchas empresas están examinando más de cerca su gasto en tecnología, y la analítica de datos no es una excepción. Sin embargo, la analítica ofrece la oportunidad de aportar más valor empresarial del que cuesta, y esto es aún más importante cuando los resultados de una organización están bajo presión. Éstas son sólo algunas de las áreas en las que la analítica de datos tiene un gran impacto al proporcionar información en tiempo real que ayuda a las empresas a optimizar sus operaciones para aumentar los ingresos y reducir los costes.
Optimización de precios y promociones: Mediante el análisis del comportamiento de los clientes, los patrones de compra, las tendencias del mercado y los precios de la competencia, las empresas pueden identificar las mejores estrategias de precios y ofertas promocionales para aumentar las ventas.
Adquirir y retener clientes: El análisis de datos puede ayudar a las empresas a conocer mejor a sus clientes para desarrollar estrategias específicas y ofrecer experiencias de cliente personalizadas que ganen nuevos negocios y eviten la fuga de clientes.
Identifying Process Inefficiencies: Data analytics can help businesses detect areas where processes need to be optimized by identifying bottlenecks and areas where resources are being wasted or where the business is overspending.
Improving Forecasting and Planning: Businesses can use analytics to predict future sales, which leads to better production planning.
Detecting Fraud: Detecting fraud with analytics helps avoid financial losses and reduces the costs of investigating and resolving fraud cases.
Reducción del gasto energético: Las empresas pueden analizar el consumo energético para reducir el derroche de energía, disminuyendo la factura energética.
Increase Employee Productivity: Analyzing employee data can help identify where employees are over or under-utilized to reduce costs and improve productivity.
Evaluación y gestión de riesgos: El análisis de la gestión de riesgos ayuda a detectar tendencias y puntos débiles y a proporcionar información sobre la mejor manera de resolverlos de forma proactiva.
Conecte el valor empresarial con el coste de la analítica empresarial
El coste sí importa. En los tiempos de incertidumbre que corren, las iniciativas de análisis de datos deben alinear los costes con el valor empresarial más que nunca. Sin embargo, hay que centrarse en la optimización de costes más que en su reducción. Una solución óptima en costes no sólo debe procesar tâches analytiques de forma rentable, sino que también debe incluir la integración de datos, la calidad de los datos y otras cargas de trabajo de gestión que añaden más costes y complejidad cuando se obtienen de varios proveedores.
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