Para llegar a tener un algoritmo que te dé certeza de 80 a 90 por ciento es necesario iniciar con el ordenamiento de tus datos y buscar tu KPI; ya que, en la actualidad, como todo parece instantáneo, en las empresas aplican modelos matemáticos para la solución a sus problemas. Para tener mayor probabilidad de certeza, hay que considerar las variables que se tienen, considerando los datos que se generan diariamente en tu planta o negocio, ya que a mayor número de registros es posible tener una mayor precisión.

¿Qué es lo importante para avanzar usando tus datos?

Lo más importante para avanzar con agilidad es que la información se obtenga de forma simple y sea accesible al usuario que la requiere. Antes, los usuarios de la información dependían de los ingenieros de minería de datos para obtenerla, pero estos tenían poco conocimiento de la materia y les llevaba demasiado tiempo obtener la información, con lo que se perdía la oportunidad de tomar decisiones oportunas y certeras, y aprovechar oportunidades de negocio o desactivar riesgos

Para solucionar este problema que hace perder dinero a las empresas, están las herramientas de analítica de autoservicio, que permiten la automatización de procesos para obtener y procesar los datos que se generan, lo que da mayor libertad para la resolución de los problemas que afectan al negocio.

Para tener más información sobre herramientas de analítica de datos, contáctenos y amablemente le atenderemos:

México +52 55 5171 0701

Panamá +507 201 72 36

Ecuador +593 97 910 7870

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Recopilación de datos

Cuando se trata de datos, como otros fabricantes, el equipo produce una gran cantidad de datos que deben recopilarse y analizarse. Esto se traduce en 45 terabytes de datos producidos durante el transcurso de una semana de carrera, que consta de 50,000 puntos de datos de más de 300 sensores. Del mismo modo, en una fábrica, las máquinas generan grandes volúmenes de datos que deben analizarse rápidamente. Por ejemplo, una compañía de CPG puede generar 5,000 muestras de datos cada 33 milisegundos. Los fabricantes pueden aprender de la sorprendente capacidad de F1 para recopilar, analizar y actuar sobre esa tremenda cantidad de datos practicamente en tiempo real.

Análisis de los datos

Para el equipo Mercedes-AMG Petronas F1, una de las formas de recopilar los datos es desde un simulador gemelo digital, que prueba el rendimiento general del automóvil. Hay miles de millones de combinaciones de configuraciones de automóviles que son posibles, por lo que el equipo debe utilizar el análisis y la experiencia para descubrir las mejores y probar.

Al igual que F1, en una fábrica, los datos del Internet industrial de las cosas (IIoT) deben analizarse en tiempo real para comprender cómo se está desempeñando un proceso y detectar anomalías. Los gemelos digitales también se usan en las fábricas para reducir el desperdicio y mejorar la calidad de los productos; un producto defectuoso puede generar mayores costos, retrabajo y clientes insatisfechos, además de fuertes multas y cierres comerciales. Los gemelos digitales pueden lograr esto imitando los procesos reales mediante el uso de datos de sensores en tiempo real para perfeccionar y predecir los elementos y atributos clave para optimizar la producción o evitar fallas innecesarias.

Mejoramiento

Cuando todo está optimizado, el equipo Mercedes-AMG Petronas F1 observa el desempeño en la pista. Después de un análisis cuidadoso de los datos, el equipo puede encontrar la configuración óptima del automóvil en circunstancias que cambian rápidamente, lo que lleva a mejoras significativas en el rendimiento. Otros ejemplos incluyen la reducción de las anomalías en los cambios de la caja de cambios, lo que resulta en grandes mejoras en el desempeño en la pista, lo que ayuda a garantizar los mejores tiempos de carrera y clasificación.

Imagina todo el tiempo que tu empresa puede ahorrar con una optimización de este tipo.

De hecho, sin una adecuada optimización de procesos de manufactura los gerentes de operaciones y dueños de las fábricas, corren el riesgo de interrupciones no planificadas, lo que se traduce en una Eficiencia general del equipo (OEE) más baja. Por su parte, cuando se optimizan de forma constante los procesos, los fabricantes ven un mayor rendimiento y productos de mayor calidad.

Mirando hacia el futuro

En la próxima década, muchos fabricantes y líderes industriales cambiarán su estrategia de transformación digital para ser una fábrica inteligente: De una estrategia centrada en la implementación de tecnologías, a una que se centre en la gestión del cambio y optimización del proceso. Esto dará como resultado que los fabricantes traten sus propios activos IIoT como clientes internos, reduciendo el tiempo de inactividad, fallas en los equipos y diagnosticando y resolviendo problemas. Los fabricantes aprovecharán cada vez más los gemelos digitales impulsados ​​por IIoT y el aprendizaje automático para ahorrar gastos operativos y optimizar las cadenas de suministro.

Mientras Mercedes-AMG Petronas F1 es pionero en el modelo moderno de optimización de procesos industriales y manufactura, los fabricantes están comenzando a implementar estas prácticas en sus propias fábricas. Desde la recopilación y análisis de datos pasando por la optimización. Ahora los líderes industriales tienen la oportunidad de optimizar sus procesos de forma constante.

¿Te gustaría poder usar herramientas de analítica avanzada para tu organización?  haz clic aquí y conversemos por Whatsapp sobre las posibilidades.

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En México, donde 82 millones de personas están conectadas a Internet generando datos constantemente, y además los centros de datos instalados ocupan más de 250,000 metros cuadrados (1), las organizaciones que utilicen las fortalezas de la analítica y/o inteligencia aumentada, lograran tomar la delantera en el mercado.

El impacto de los límites borrosos en la analítica aumentada

Esta transformación está afectando especialmente la analítica, el BI, la ciencia de datos y aprendizaje automático en el mercado. Combinándolos a través del análisis aumentado, a medida que convergen estas herramientas, las necesidades de los consumidores cambian constantemente junto a la capacidad de los proveedores de satisfacer estas necesidades.

Las capacidades se están fusionando. Estamos viendo capacidades de ciencia de datos para análisis visual y viceversa. Incluso las capacidades de transmisión han borrado los límites tradicionales de los mercados analíticos.

Con estas capacidades unificadas y disponibles en diferentes soluciones de analítica, los científicos de datos y los analistas de datos de hoy pueden usarlas seleccionándolas para realizar el trabajo. Esto puede significar un de trabajo de análisis más fluido y con una experiencia de usuario más amigable y fácil de usar. También significa que las organizaciones ya no necesitan sacrificar fortalezas para adaptarse al cambio.

Maduración analítica: oportunidades y desafíos por delante

Según el reciente e innovador informe de Gartner, Worlds Collide as Augmented Analytics Draws Analytics, BI, and Data Science Together (2) :

“Las organizaciones que aprovechan las oportunidades de la catalización del nuevo mercado, pueden acelerar drásticamente su maduración analítica”.

Si lideras la gestión de datos y análisis, es importante que conozcas:

• Lo que impulsa de esta convergencia en los mercados de análisis y ciencia de datos.
• Funciones y responsabilidades en torno al Blurring analytics.
• Cómo Re imaginar el enfoque tradicional pasó a paso para la analítica.
• Lo que necesitas para repensar tu estrategia para aumentar tus capacidades de análisis y ciencia de datos.

Si bien esta convergencia representa una inmensa oportunidad para que los líderes obtengan una ventaja competitiva, también representa el desafío para esas mismas organizaciones de satisfacer las nuevas demandas de los clientes. La autora del informe, Carlie Idoine, escribe:

“La convergencia de las capacidades de análisis y plataforma de BI y DSML, junto con la colisión más amplia de los mundos de datos y análisis, es inquietante. En consecuencia, los líderes de datos y análisis están luchando por comprender qué capacidades están disponibles y cuál es la mejor manera de satisfacer las necesidades de su cambiante base de usuarios, que incluye cada vez más usuarios técnicos y no técnicos, expertos y ciudadanos”. ¿Te gustaría poder usar herramientas de analítica avanzada para tu organización?  haz clic aquí y conversemos por Whatsapp sobre las posibilidades.

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Un informe reciente de Constellation Research indica que el éxito de tu negocio y su transformación digital, depende del grado de accesibilidad a herramientas de analítica que existe dentro de las aplicaciones que los usuarios comerciales que utilizan. Según Constellation, este enfoque de análisis integrado ayuda a acelerar la toma de decisiones y potenciando el modelo de tu negocio.

Según el informe, el análisis integrado ha evolucionado significativamente: Anteriormente  era utilizado solo por aquellas empresas que podían gestionar la complejidad de TI asociada, ahora el uso de análisis integrado es una práctica estandarizada para empresas innovadoras de todo tipo.

Los análisis integrados se utilizan para satisfacer tu necesidad de:

1. Tomar decisiones de forma más fácil y rápida;
2. Buscar nuevas formas de innovación y nuevos modelos de negocio,
3. Encontrar oportunidades emergentes,
4. Aprovechar modelos predictivos y prospectivos, el aprendizaje automático (ML) y la automatización.

La necesidad de contar con herramientas de inteligencia de negocio y analítica en todas partes significa que el BI tradicional es obsoleto, porque no permiten el análisis integrado.

Las herramientas de BI tradicionales pueden ocasionar una “parálisis analítica”: donde existen demasiados paneles e informes en conflicto, y los usuarios tienen que decidir repetidamente en cuál confiar. Las herramientas de BI tradicionales que prometen habilitar el autoservicio al hacer análisis, a menudo son demasiado complejas para lograrlo.

Los informes semanales y diarios que han sido un pilar del BI tradicional son obsoletos ante el soporte requerido para la toma de decisiones modernas, lo que lleva a muchas compañías a recurrir a otros tableros para obtener datos actualizados. Sin embargo, incluso los paneles de control a menudo se alojan en una ubicación diferente de la aplicación donde el usuario de la empresa está gastando su tiempo, lo que ralentiza el tiempo para conocer y actuar.

Por ejemplo, un usuario puede pasar la mayor parte de su día rastreando y organizando facturas, este ejecutivo también necesita información crítica sobre el comportamiento del negocio en tiempo real, para reconocer variables que afecten sus tareas como pagos atrasados, cheques que no cobraron, y similares. Normalmente para conectar estos datos y las facturas, tiene que saltar manualmente de una aplicación con un panel de control a otra, disminuyendo su productividad e introduciendo la posibilidad de errores.

¿Cómo incrustar herramientas de analítica en tus aplicaciones de negocio? 

Para satisfacer las necesidades de tu negocio y su transformación digital, tus ejecutivos necesitan ver información contextualizada, colocando los datos donde tus ejecutivos los necesitan: en las aplicaciones que utilizan todos los días.

Como puedes visualizar, para lograr que tu transformación digital sea realmente exitosa es necesario que logres aplicar el análisis integrado en tus herramientas, permitiendo a tus ejecutivos acceder a herramientas de analítica avanzada, amigables y certeras que permitirán a tu negocio tomar la delantera.  Tú puedes contar con una plataforma de Business Intelligence, cuya flexibilidad te permita incrustar tableros y reportes a tus aplicaciones y softwares brindándoles a tus clientes y ejecutivos herramientas de analítica realmente valiosas. Para acceder conocer la forma de contar con esta tecnología para tu organización: haz clic aquí y conversemos por Whatsapp.

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Para este tipo de negocios dinámicos el contar con una plataforma de BI flexible es una ventaja competitiva. Por eso una de las principales empresas dedicadas al seguimiento y cumplimiento de hipotecas en EEUU: Promontory MortgagePath, ha implementado una herramienta de Business Intelligence cuya flexibilidad permite a sus clientes prestamistas a tomar decisiones crediticias más oportunas y precisas para sus clientes finales.

Promontory MortgagePath proporciona servicios de cumplimiento de hipotecas para prestamistas externos. Impulsados ​​por tecnología innovadora y un espíritu de cliente primero, su objetivo era reducir el costo y el tiempo que sus clientes requerían para originar una nueva hipoteca. Y para ayudar a sus clientes a obtener préstamos más rentables, también era imprescindible obtener datos basados ​​en las decisiones crediticias cruciales junto con el cumplimiento normativo.

La compañía recurrió al software de BI integrado de TIBCO Jaspersoft para:

1. Crear informes.
2. Incorporar visualizaciones.
3. Agregar capacidades de autoservicio.

Como resultado, Promontory MortgagePath pudo conectar más de 5,000 fuentes de datos dispares, analizarlos y mostrarlos de una manera fácil de entender. Además, la entrega de la información a sus prestamistas y sus clientes fue 83% más rápida que antes. Ambas acciones condujeron a un procesamiento de préstamos más eficiente y a una mayor satisfacción de sus clientes.

Promontory MortgagePath también vio una serie de beneficios al adoptar una plataforma más flexible, que incluye:

1. Perspectivas más rápidas, lo que permite a cualquiera que brinde servicios hipotecarios hacer preguntas y obtener las respuestas que necesitan de datos complejos en un corto período de tiempo.
2. Es más fácil para los prestamistas realizar informes de autoservicio, lo que les permite acceder a los datos que necesitan y mostrarlos fácilmente en un informe predefinido intuitivo y fácil de entender
3. Mejorar el terreno para un juego más competitivo, permitiendo que prestamistas de cualquier tamaño puedan ofrecer nuevos productos hipotecarios, a cualquier tipo de cliente final, asegurándose de cumplir las nuevas regulaciones.

Tú puedes contar con una plataforma de Business Intelligence, cuya flexibilidad te permita incrustar tableros y reportes a tus aplicaciones y softwares brindándoles a tus clientes y ejecutivos herramientas de analítica realmente valiosas. Para acceder conocer la forma de contar con esta tecnología para tu organización: haz clic aquí y conversemos por Whatsapp.

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Actualmente, este fenómeno todavía está en incremento porque estamos ahora conectando cosas al ecosistema digital. 

Según un estudio reciente realizado por Forrester Research, se estima un incremento del 300% en la inversión en tecnología para inteligencia artificial.

Para el 2021, estudios recientes proyectan que el 40% de las nuevas aplicaciones empresariales implementadas por proveedores de servicios incluirán tecnologías IA. Estas aplicaciones, en conjunto con los modelos de integración empresarial como la Arquitectura Orientada a Servicios, están preparadas para cumplir un papel transformativo en la potenciación de la productividad de los empleados y en la reducción de costo, mientras los modelos de operaciones y procesos de negocios son optimizados.

Inevitablemente, las aplicaciones que han aprovechado los datos históricos y en tiempo real para enriquecer y personalizar la experiencia de usuario siempre han sido vistas como centradas a los clientes, por eso es importante combinar una integración de software con enfoque SOA junto con los beneficios de las aplicaciones e incluso con una gestión de APIs para intercambiar información entre servidores de forma segura.

Hacer uso de aplicaciones sin tomar en cuenta una plataforma de integración funcional como base, genera que pueda ser sumamente fácil perder de vista los beneficios y la criticidad de aplicar una inversión similar a la fuerza de trabajo que juega un papel clave en la entrega de la experiencia al cliente.

La inteligencia empresarial radica en tener un manejo adecuado de la integración provista por la arquitectura SOA para obtener agilidad en la gestión de procesos de negocio, además de saber utilizar de forma conjunta diferentes herramientas que puedan contribuir al incremento de la productividad de los empleados. En definitiva, el empoderamiento de los empleados a través de aplicaciones inteligentes que puedan simplificar su papel, además de potenciar su desempeño, la optimización de las comunicaciones, la colaboración y el compromiso pueden añadir valor empresarial significativo e impactar el estándar del servicio provisto.

Las cosas han avanzado mucho desde el comienzo de la automatización de tareas en el área de trabajo al comienzo de los años 90, cuando el procesamiento de facturas o la reconciliación de órdenes de compra eran la suma total de las capacidades.

Ahora, la nueva generación tecnológica puede desempeñar tareas más complejas en menos tiempo, equipándose con aprendizaje automático para generar perspectivas más profundas provenientes de los datos integrados en una plataforma de Arquitectura Orientada a Servicios. Estas son el tipo de tareas de las que se pueden minar la energía y la atención, consecuentemente socavando la productividad del trabajador.

La búsqueda de información específica en correos electrónicos es un caso específico. Un estudio descubrió que los ejecutivos de alto nivel pasan un promedio del 38% de su tiempo en esta tarea. El aprovechamiento de aplicaciones con inteligencia artificial diseñadas para descifrar que correspondencia tiene prioridad tiene repercusiones significativas, ya que se libera tiempo para enfocarse en el trabajo vital y en más proyectos creativos.

Con una integración total de tus datos y servicios, agregando agilidad al software que manejas, se resuelven una cantidad de problemas en la interoperabilidad de tus negocios que no podría hacer un software genérico, y todo esto puede ser un éxito rotundo contando con una mejoría en el desempeño de todo el personal de la organización, mientras  sea posible automatizar más procesos de negocio, lo que compete únicamente a labores humanas funcionará eficientemente, permitiendo a la empresa reducir costes para invertir en beneficios para la industria y  las mentes humanas tengan más tiempo de pensar en nuevas formas de innovación que generen ganancia.

De forma similar, la explosión de la realidad virtual y las experiencias envolventes coincidirán con el fin de los días cuando las presentaciones de PowerPoint eran el único apoyo virtual en las reuniones. El uso de pantallas de realidad virtual para permitirles a los equipos internos explorar y discutir estrategias de manufacturación y marketing usando prototipos digitales es solo una forma en la que los procesos alrededor de la investigación y el desarrollo serán significativamente incrementados, y la colaboración será igualmente potenciada.

Crucialmente, es importante no visualizar las aplicaciones con inteligencia artificial como parte de un ecosistema más amplio de aplicaciones inteligentes, sino como entidades distintas, ya que estas deben tener soporte de bases estructurales ágiles e integradas que manejen procesos de negocios autónomos y adaptables. La integración empresarial de SOA, los microservicios y la habilidad de configurar y ejecutar diferentes modelos y servicios automáticos de aprendizaje y servicios para entregar una funcionalidad específica se vuelve una propuesta más relevante.

Teniendo esto en cuenta, si deseas obtener una visión más amplia de todo lo que una integración de enfoque SOA es capaz de hacer para potenciar tu negocio, contáctenos y le antenderemos amablemente:

México +52 55 5171 0701

Panamá +507 201 72 36

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