L'anàlisi de dades és el procés d'inspeccionar, netejar, transformar i modelar dades amb l'objectiu de descobrir informació útil, arribar a conclusions i recolzar la presa de decisions. Implica l'ús de diverses tècniques i eines estadístiques, matemàtiques i computacionals per a identificar patrons, tendències, correlacions i relacions dins d'un conjunt de dades. L'anàlisi de dades s'utilitza en una àmplia varietat de camps, com la ciència, la indústria, el govern i la recerca, per a extreure coneixements significatius que poden ajudar les organitzacions a optimitzar les seves operacions, millorar l'eficiència i obtenir avantatges competitius. Els professionals de l'anàlisi de dades solen emprar programari especialitzat i tècniques avançades per a interpretar grans volums de dades i presentar els resultats de manera comprensible per a les parts interessades.
L'anàlisi de dades és essencial per a les empreses perquè vivim en una era digital en la qual es generen enormes quantitats de dades diàriament. Aquestes dades contenen informació valuosa que pot ajudar les empreses a comprendre millor les seves operacions, clients i mercat. En lloc de dependre de suposicions o intuïcions, les empreses poden utilitzar l'anàlisi de dades per a prendre decisions basades en evidència.
Una de les formes més fonamentals en què les empreses utilitzen l'anàlisi de dades és per a comprendre als seus clients. En recopilar i analitzar dades sobre el comportament dels clients, les preferències i les opinions, les empreses poden crear perfils detallats dels seus clients. Això els permet personalitzar els seus productes i serveis per a satisfer les necessitats específiques dels seus clients, la qual cosa al seu torn millora la satisfacció del client i fomenta la fidelitat a la marca.
A més, l'anàlisi de dades és crucial per a entendre les tendències del mercat i les preferències del consumidor. En analitzar dades sobre les compres passades i les tendències del mercat, les empreses poden anticipar la demanda futura i ajustar les seves estratègies en conseqüència. Això és especialment important en indústries on els gustos i les tendències canvien ràpidament, com la moda o la tecnologia.
Un altre aspecte clau és l'eficiència operativa. Les empreses poden analitzar dades per a identificar àrees on poden millorar l'eficiència, reduir costos i optimitzar els processos. Això pot implicar la identificació de colls d'ampolla en la cadena de subministrament, l'optimització de rutes de lliurament o la gestió eficaç de l'inventari.
L'anàlisi de dades també és essencial per a la prevenció del frau i la seguretat. Les empreses poden utilitzar algorismes avançats per a analitzar patrons i detectar activitats inusuals que podrien indicar fraus. Això és especialment rellevant en sectors financers i de comerç electrònic, on el frau pot ser una amenaça significativa.
Què és l'anàlisis de dades?
L'anàlisi de dades representa el procés essencial mitjançant el qual les dades es transformen en coneixement, intel·ligència i perspicàcia empresarial. En el context empresarial, aquest procés s'utilitza per a comprendre a fons l'estat del negoci, el comportament dels clients, les dinàmiques de la competència i del mercat. A més, s'empra per a identificar problemes, errors o estratègies poc efectives, definir clients objectius i perfils de compradors, així com per a posar a prova i descartar teories. La seva funció primordial radica a recolzar el procés de presa de data-driven decisions, proporcionant una base sòlida, de confiança i creïble sobre la qual fonamentar aquestes decisions.
Perquè els analistes de dades puguin extreure valor de les dades, és crucial que aquestes dades hagin estat sotmesos a un procés exhaustiu. Aquest procés implica recopilació, integració, transformació, normalització, consolidació i assegurament de la qualitat de les dades. És similar a la idea que un fuster mai intentaria construir una taula amb un tronc d'arbre sense preparar; de manera anàloga, els analistes de dades no poden analitzar dades que estiguin desorganitzats, sense format adequat o que continguin errors.
A més, perquè l'anàlisi de dades sigui adequat i eficient, ha de ser realitzat per experts en la matèria, com a científics, analistes i enginyers de dades. Prèviament a l'anàlisi, és essencial formular preguntes de negoci a les quals es busca respondre i establir els objectius empresarials que es pretenen aconseguir. En altres paraules, l'anàlisi de dades ha de ser integrat en el nivell més alt de l'estratègia empresarial.
Avui dia, l'anàlisi de dades ha d'estar en el centre de qualsevol organització. Les dades ja no són únicament competència del departament de IT; estan estretament vinculats a totes les estratègies i accions de business intelligence d'una corporació, així com al procés global de presa de decisions. Igual que un fuster no pot construir una taula sense els materials adequats, un transportista no pot conduir un vehicle sense gasolina i un director d'empresa no pot prendre decisions informades sense dades.
En aquest sentit, les dades no han de ser vists com a simples materials emmagatzemats en un calaix. En l'actualitat, és essencial que les dades siguin part integral de la cultura empresarial global. Això implica que les companyies han de treballar activament per a construir una cultura orientada a les dades i assegurar-se que l'anàlisi de dades s'empri en tots els departaments empresarials, no sols en IT. Aquesta integració completa de les dades en l'estructura de l'empresa és fonamental per a prosperar en l'entorn empresarial contemporani.
Anàlisi de dades en l'entorn empresarial
L'anàlisi de dades, o data analysis, s'ha convertit en un element empresarial essencial per a qualsevol companyia en l'actualitat. Els líders empresarials necessiten comprendre profundament la seva activitat, el mercat, la competència i els clients per a prendre decisions encertades i guiar el seu negoci cap a l'èxit.
Malgrat l'abundància de dades disponibles, moltes empreses no aprofiten el seu veritable potencial. Encara que produïm més dades que mai, segons una recerca de Forbes, les empreses estan tornant-se cada vegada menys orientades a les dades.
"Les dades no són informació, la informació no és coneixement", com va afirmar Clifford Stoll, astrònom i escriptor. Per a convertir dades en informació valuosa, és essencial integrar i consolidar les dades. A més, per a extreure coneixement significatiu, les dades han de sotmetre's a una anàlisi exhaustiva i conscient. Aquest procés ens permet utilitzar-los en les nostres estratègies de business intelligence, desxifrant el que realment necessitem saber i transformant-los en insights empresarials.
L'anàlisi de dades no sols és fonamental per a la presa de decisions, sinó que també recolza nombroses rutines empresarials. Des de millorar l'experiència del client fins a optimitzar processos i descobrir noves oportunitats de negoci, les aplicacions de l'anàlisi de dades són pràcticament il·limitades en l'entorn empresarial. Permet interpretar la realitat empresarial, adquirir una visió global del negoci, fomentar el pensament crític i optimitzar el monitoratge de les activitats.
En un mercat cada vegada més incert i competitiu, les dades són el motor que impulsa qualsevol organització cap endavant. Malgrat aquesta realitat, moltes organitzacions lluiten per aprofitar les seves dades de manera efectiva. Per a aconseguir-ho, és imperatiu comptar amb analistes de dades i desenvolupar una estratègia de dades completa que abasti totes les àrees de l'organització.
En resum, en el món empresarial actual, dependre de les dades no és només una tendència, sinó una necessitat. Les empreses que comprenen i utilitzen eficaçment les seves dades estan més ben equipades per a prosperar en el futur, adaptant-se als canvis i prenent decisions informades que impulsaran el seu èxit a llarg termini.
Quin propòsit compleix l'anàlisi de dades en una empresa?
L'anàlisi de dades en l'entorn empresarial és increïblement versàtil i les seves aplicacions són tan variades que resulta impossible enumerar-les totes. No obstant això, aquí esmentem algunes de les més comunes i essencials:
Interpretació de la Realitat Empresarial: Analitzar dades proporciona una comprensió profunda i precisa de l'estat actual de l'empresa i de totes les seves àrees.
Adquisició d'una Visió Global: Permet obtenir una perspectiva completa i fiable del negoci en el seu conjunt, incloent totes les seves facetes i operacions.
Estimulació del Pensament Crític: Fomenta la reflexió i l'anàlisi profunda, millorant la capacitat d'avaluar situacions i prendre decisions fonamentades.
Generació d'Idees i Valor: Facilita l'obtenció d'idees innovadores i valuoses, oferint una comprensió més profunda de les dades i la seva rellevància per al negoci.
Millora del Monitoratge Empresarial: Permet un seguiment més precís i en temps real de les activitats empresarials, identificant àrees de millora i èxit.
Estímul de la Col·laboració entre Departaments: Facilita la col·laboració interdepartamental en proporcionar dades compartides i comprensibles per a tots els equips.
Optimització de Processos: Identifica ineficiències i àrees de millora en els processos empresarials, permetent la seva optimització per a augmentar la productivitat.
Acceleració del Ritme de Treball: En proporcionar informació rellevant de manera ràpida, ajuda a agilitzar les operacions i les preses de decisions.
Identificació d'Errors i Àrees de Millora: Permet descobrir errors i febleses en els processos, així com àrees on es poden implementar millores significatives.
Predicció d'Escenaris Futurs: Utilitzant tècniques de forecasting, ajuda a preveure possibles escenaris futurs basats en patrons històrics i dades actuals.
Coneixement Profund del Client: Proporciona una comprensió detallada del comportament del client, preferències i necessitats, ajudant a personalitzar les estratègies.
Definició de Clients Objectiu i Buyer Persona: Facilita la identificació i creació de perfils detallats dels clients objectiu i buyer persones per a estratègies de màrqueting més efectives.
Identificació d'Oportunitats de Negoci: Analitza dades de mercat per a identificar nínxols i oportunitats, informant sobre possibles direccions per al creixement empresarial.
Millora de l'Experiència del Client: Ajuda a comprendre les interaccions del client amb el negoci, permetent millores personalitzades per a una experiència del client òptima.
Optimització dels Mercats Existents: Permet ajustar les estratègies de màrqueting i vendes per a maximitzar el rendiment en els mercats on l'empresa ja és present.
Reorientació de les Estratègies de Negoci: Facilita l'adaptació àgil de les estratègies empresarials en resposta a canvis en el mercat o en les demandes dels clients.
Adaptació a un Mercat Incert i Inestable: Ofereix informació vital per a ajustar estratègies en mercats volàtils, assegurant la flexibilitat i adaptabilitat del negoci.
Augment del Retorn de la Inversió (ROI): En permetre estratègies més efectives i eficients, contribueix a maximitzar el retorn de la inversió en totes les operacions empresarials.
Reducció de Riscos: Ajuda a identificar i mitigar possibles riscos empresarials en proporcionar informació sòlida per a la presa de decisions informades.
En última instància, l'anàlisi de dades es converteix en una brúixola inavaluable per a les empreses, guiant-les cap a decisions més intel·ligents, operacions més efectives i un avantatge competitiu sostenible en un món empresarial dinàmic i desafiador.
Business intelligence y data analytics
Es evidente que obtener inteligencia empresarial requiere procesos complejos y estrechamente relacionados con la tecnología y los datos. Hoy en día, no se puede hablar de inteligencia empresarial sin hablar de análisis de datos.
El análisis de datos es la base de la inteligencia empresarial. Los datos se han convertido en el insumo clave para las organizaciones a la hora de generar conocimiento e información valiosa, y el análisis de datos es el proceso mediante el cual las empresas transforman los datos en información y luego en insights.
Sin embargo, el avance tecnológico ha llevado a que la inteligencia empresarial vaya más allá del análisis de datos y ahora incluya procesos más complejos como la minería de datos, ramas de la inteligencia artificial como el machine learning o el deep learning, entre otros. Las posibilidades para las empresas de generar inteligencia son prácticamente infinitas.
En última instancia, todo esto conduce a un objetivo común: utilizar los datos para tomar decisiones más informadas (basadas en datos), optimizar estrategias de negocios, generar oportunidades, impulsar el progreso continuo, solucionar problemas que afectan la productividad y adaptarse lo más rápido posible a los cambios en el mercado y en los clientes.
La inteligencia empresarial es un proyecto de largo plazo que comienza con la recopilación de datos, continúa con el análisis de datos y termina con la visualización de datos y la presentación de información en paneles de control, informes o otros sistemas interactivos de reportes y visualización.
Com extreure valor de les dades?
Transformar dades en valor empresarial és un procés tan meticulós com convertir una pedra en un diamant. Inicialment, les dades són com a pedres crues: posseeixen un valor intrínsec, però aquest valor és mínim en el seu format original i necessita ser desenterrat i poliment per a ser útil.
1. Extracció de Dades: Les dades resideixen en diverses fonts, des de plataformes analítiques fins a correus electrònics i xarxes socials. En Bismart, tenim l'habilitat d'extreure dades de qualsevol font rellevant, incloent-hi bases de dades estructurades i no estructurades, aplicacions corporatives heretades i arxius en diversos formats.
2. Ingesta de Dades i Integració: Una vegada extrets, les dades han de ser unificats i tractats. La integració de dades és essencial, assegurant que les dades siguin comprensibles i utilitzin un llenguatge comú. Aquest procés implica la classificació i neteja de dades inútils, així com l'eliminació de duplicats. Eines com Azure Pureview faciliten aquesta tasca, permetent als científics de dades crear un mapa global en temps real del panorama de dades de l'empresa.
3. Transformació de Dades: Les dades classificades són sotmesos al procés de "data wrangling", on es netegen i transformen per al seu ús en projectes de business intelligence. Eines com Azure Data Factory i Azure Databricks permeten preparar les dades per a la seva anàlisi. Aquestes plataformes faciliten la transformació, organització i anàlisi de dades, preparant-los per al seu ús en estratègies d'intel·ligència empresarial.
4. Exportació i Consum de Dades: Les dades preparades són exportats a destins específics, com data warehouses o eines d'anàlisis com Power BI. També poden ser utilitzats en plataformes d'intel·ligència artificial, machine learning o transformats en diversos formats segons les necessitats. L'exportació de dades implica processos com edge computing, acostant la computació i l'emmagatzematge de dades a la font per a accelerar el procés.
De la Pedra al Diamant: Transformació de Dades en Valor Empresarial:
A Bismart, ens especialitzem en transformar dades en insights de negoci i valor accionable. Cada pas en aquest procés és crucial i adaptem el nostre enfocament per a satisfer les necessitats úniques de cada client. El nostre objectiu és ajudar-te a aprofitar al màxim les teves dades, convertint-los en intel·ligència empresarial i valor tangible.
Data as a Product (DaaP)
El concepte de "Data as a Product (DaaP)" ha guanyat importància en el context de "data mesh", on les dades es consideren un producte essencial. Tractar les dades corporatives com un producte és fonamental per a construir una malla de dades empresarials sòlida, un principi clau en el paradigma de data mesh.
Encara que la idea de considerar conjunts de dades com a productes no és nova i ha estat practicada en els primers magatzems de dades, la rellevància de "Data as a Product (DaaP)" ha augmentat amb la popularitat d'arquitectures de dades flexibles com les data mesh.
Segons IDC, per a 2026, només el 10% de les dades generades anualment seran completament noves, mentre que el 90% restant serà reutilització de dades existents. Aquesta realitat subratlla la necessitat de tractar les dades com un producte en si mateix, no sols com una eina per a construir altres productes de dades.
Encara que el terme "Data as a Product (DaaP)" va ser encunyat per Zhamak Dehghani, existeix confusió entorn de la diferència entre "dades com a producte" (DaaP) i "productes de dades" (data product). Per a aclarir, DaaP es refereix a la perspectiva de considerar les dades com a entitats reutilitzables, proporcionant informació quan és requerida pels processos de negoci o per a anàlisis específiques i presa de decisions estratègiques.
En aquest enfocament, les dades han de complir amb característiques fonamentals: ser fàcilment detectables, segurs, adreçables, comprensibles i de confiança. El Chief Data Officer juga un paper crucial a garantir que els actius de dades compleixin amb aquests criteris.
En resum, "Data as a Product (DaaP)" implica aplicar el pensament de desenvolupament de productes als conjunts de dades, assegurant que aquests compleixin amb estàndards d'alta qualitat, transformant-los en productes valuosos i reutilitzables per a tota l'organització.
Quina és la diferència entre Data as a Product (DaaP) i un producte de dades (data product)?
El terme "Data as a Product (DaaP)" sovint s'ha confós amb "producte de dades", la qual cosa ha portat a una certa confusió entre aquestes dues expressions, a pesar que no signifiquen el mateix.
Si ens referim a la primera definició oficial de "producte de dades", encunyada per DJ Patil en el seu llibre "Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product" (2012), un producte de dades és "un producte que facilita la consecució d'un objectiu final a través de l'ús de dades". En altres paraules, és qualsevol producte que utilitza dades per a aconseguir un objectiu específic. Per exemple, un periòdic en línia podria considerar-se un producte de dades si selecciona dinàmicament notícies basant-se en l'historial de navegació d'un usuari.
En 2018, Simon O'Regan va proporcionar exemples específics de productes de dades en el seu article "Designing Data Products", categoritzant-los en tipus com a dades en brut, dades derivades, algorismes, assistència en la presa de decisions i decisions automatitzades.
En resum, un "producte de dades" és un concepte general que inclou qualsevol producte impulsat per dades. D'altra banda, "Data as a Product (DaaP)" és una mentalitat que implica tractar les dades com un producte.
Exemples concrets de productes de dades per a entendre la diferència són:
Data Warehouse: És un producte de dades que combina dades en brut i derivades, a més de ser un sistema de suport per a la presa de decisions.
Quadre de Comandament Empresarial: Representa visualment els indicadors de rendiment i KPIs d'una empresa, sent un producte de dades del tipus sistema de suport a la presa de decisions. La interfície que proporciona per a accedir a la informació és una visualització.
Llista de Restaurants Recomanats: És un producte de dades que utilitza un sistema automatitzat per a prendre decisions, proporcionant recomanacions específiques per a un usuari en particular.
Cotxe Autònom: Pot considerar-se un producte de dades, ja que pren decisions automàticament basant-se en dades recopilades, sent un producte de dades de presa de decisions automatitzada.
Les característiques clau de "Data as a Product (DaaP)"
Com es materialitza la idea de "dades com a producte"? Una dada en forma de producte comprèn no sols les dades en si, sinó també el codi associat i la infraestructura necessària per a la seva execució.
Les autoritats en l'àmbit de les dades destaquen una sèrie de característiques que han de complir les dades i la seva gestió per a considerar-se "Data as a Product (DaaP)".
Les dades com a producte han de ser:
Accessibles
És crucial comptar amb un motor de cerca que permeti als usuaris registrar els conjunts de dades i sol·licitar accés quan ho necessitin. Inicialment, això podria implicar simplement disposar d'una llista de conjunts de dades internes, construint i millorant progressivament des d'allí.
Adreçables
La disponibilitat de conjunts de dades fàcilment localitzables millora significativament la productivitat. Els analistes i científics de dades poden buscar i utilitzar dades de manera independent, i els enginyers de dades no es veuen interromputs constantment per consultes sobre la ubicació de dades específiques.
Metadades
En un món on les empreses acumulen cada vegada més dades, els conjunts de dades han d'incloure metadades clares i seguir pautes uniformes de nomenclatura per a fomentar la interoperabilitat. És fonamental que els conjunts de dades incloguin descripcions detallades, com la ubicació de les dades, la seva procedència, exemples de dades, informació sobre la seva actualització i requisits previs d'entrada.
En Bismart, comptem amb una solució que autodocumenta els datasets de Power BI, proporcionant descripcions funcionals i de negoci. Power BI Data Catalog facilita l'ús adequat de les dades i permet als usuaris generar informes sense assistència tècnica.
Fiables i segurs
Assegurar la qualitat de les dades de manera periòdica i automatitzada és essencial per a complir amb l'expectativa de confiabilitat. Els responsables de les dades han de respondre als resultats de les avaluacions de qualitat, les quals han de realitzar-se tant en ingressar com en consumir les dades. A més, és important proporcionar context sobre la qualitat de les dades als qui els consumeixen.
A Bismart, oferim una solució per a recolzar la qualitat de les dades d'una organització, avaluant, validant i documentant les dades, assegurant un nivell òptim de qualitat.
Finalment, els conjunts de dades registrades i avaluades no han d'estar automàticament disponibles per a tots. És recomanable que els usuaris sol·licitin accés individualment per a cada conjunt de dades i que els responsables de cada conjunt aprovin o deneguin l'accés.
En resum, el concepte de "Data as a Product (DaaP)" és essencial per a construir una malla de dades empresarial sòlida. Tractar les dades com un producte implica entendre el seu valor com a elements reutilitzables i aprofitables per a proveir informació i prendre decisions estratègiques. A diferència dels productes de dades, les dades com a producte se centren en garantir característiques fonamentals com la seva facilitat de detecció, seguretat, direccionabilidad, comprensió i confiabilitat.
Com definir una estratègia d'anàlisi de dades?
En l'actualitat, l'èxit de qualsevol negoci es troba estretament lligat a l'adopció d'una estratègia d'anàlisi de dades moderna i eficaç. Encara que la majoria de les empreses reconeixen el valor de les dades i l'analítica, consolidar una estratègia de dades i realment capitalitzar el seu potencial pot resultar aclaparador al principi. En aquest context, explorarem els quatre passos essencials per a desenvolupar una estratègia de dades que veritablement impulsi el valor empresarial.
Les empreses estan aprofitant completament el valor de les dades?
Malgrat els avanços, no tant com podrien. Segons Forbes, cada vegada menys empreses estan adoptant una mentalitat basada en dades. Sorprenentment, el 62,2% de les empreses encara no han aconseguit instaurar una cultura plenament orientada a les dades, i sorprenentment, el 95% de les dades empresarials segueixen sense utilitzar-se.
En un article previ, analitzem per què les empreses continuen sent reticents a adoptar una mentalitat basada en dades. Subratllem la importància que els líders empresarials comprenguin el valor intrínsec de les dades i desenvolupin una estratègia integral que abasti àrees crucials com a anàlisis de dades, governança de dades i qualitat de dades. A més, és essencial que tots els nivells i empleats de l'empresa puguin treballar amb les dades de manera efectiva, més enllà dels experts en la matèria.
Si desitges descobrir els quatre passos essencials per a crear una estratègia de dades sòlida, et convidem a consultar el nostre llibre electrònic gratuït: "Com crear una estratègia de dades per a aprofitar plenament el valor empresarial de les dades".
Com establir una estratègia de dades per a aprofitar al màxim els recursos de la teva empresa?
La transformació comença des de la cúspide de l'organització. El primer pas per a instaurar una estratègia de dades efectiva i fomentar una cultura orientada a les dades és que els líders comprenguin el valor intrínsec de la informació i es plantegin les preguntes correctes:
Quines dades necessitem per a prendre decisions informades?
Quina informació és crucial per a nosaltres?
Com podem millorar les nostres ofertes per als nostres clients amb aquestes dades?
Com podem optimitzar els nostres processos interns amb la informació disponible?
De quina manera podem utilitzar aquestes dades per a transformar el nostre negoci?
Formular aquestes preguntes és un progrés significatiu, però respondre-les és encara més crucial. El tercer pas implica implementar un sistema analític integral i proporcionar capacitació sobre la comprensió de les dades a tota l'organització.
En última instància, una estratègia de dades ha d'abordar la qualitat de les dades, la governança de dades i l'alfabetització en dades. Aquests tres pilars són essencials per a garantir l'èxit de qualsevol inversió en dades i anàlisis.
Com es crea una estratègia de dades sòlida i ben concebuda? Segons els nostres experts, el més crucial és establir una base estratègica sòlida. Això implica que la tècnica s'adapti a l'estratègia i no al contrari. Si bé decidir en quins sistemes d'informació i anàlisi invertir és crucial, l'enfocament fonamental ha de ser el plantejament estratègic.
Tota estratègia de dades ha de partir de la missió i objectius clau de l'empresa. Els líders empresarials han d'identificar quins resultats són prioritaris i convertir-los en objectius empresarials concrets, que guiaran l'estratègia de dades. Sense un plantejament clar, fins i tot les inversions tecnològiques més avançades poden no generar els resultats desitjats.
A més, les estratègies de dades han de basar-se en quatre premisses fonamentals:
Governança de Dades
Analítica de Dades
Alfabetització en Dades
Qualitat de Dades
En resum, en una empresa moderna i digital, les dades han d'ocupar un lloc central. Desenvolupar una estratègia de dades orientada a objectius i resultats, que inclogui els quatre pilars essencials (estratègia, alfabetització, governança i qualitat de dades), és el camí a seguir per a maximitzar el potencial de les teves dades.
Anàlisi de dades per a consolidar una cultura de dades
En l'actualitat, totes les empreses, sense importar la seva grandària, compten amb dades en la seva disposició. Algunes organitzacions han aprofitat aquestes dades per a obtenir informació valuosa sobre el seu estat intern, les interaccions amb els clients i el rendiment de les seves operacions, millorant així la seva presa de decisions i optimitzant processos. No obstant això, encara existeixen moltes companyies que no estan utilitzant les seves dades de manera efectiva. No es tracta tant que aquestes empreses desconeguin el valor potencial de la intel·ligència de negocis, sinó que els falta una cultura de dades arrelada en l'organització. Aquesta falta de cultura dificulta la implementació de tecnologies analítiques.
El simple fet de tenir dades i reconèixer el seu valor no és suficient. Les empreses han d'utilitzar-los de manera intel·ligent per a prendre decisions informades sobre el seu negoci i processos. En altres paraules, és crucial saber interpretar les dades.
Les empreses innovadores empren les dades per a predir, proporcionant una base sòlida per a la presa de decisions futures. Les dades preparen a l'empresa per a enfrontar el que vindrà. Per a aconseguir-ho, els empleats necessiten tenir coneixements en el maneig de dades per a participar en la presa de decisions en tots els nivells i descobrir noves oportunitats.
Per a fomentar el coneixement sobre dades, les organitzacions han de conrear una cultura laboral que promogui l'ús de dades i doni suport a la presa de decisions basada en evidència. A més, és essencial estimular la curiositat i el pensament crític, especialment en relació amb les dades. Això requereix la combinació adequada de tecnologia i persones. Les dades no sols faciliten el treball diari i recolzen les decisions, sinó que també obren noves possibilitats mitjançant la identificació de tendències. En involucrar a tot l'equip en aquest procés d'innovació, des d'una perspectiva orientada a dades, cada membre pot comprendre el seu impacte i apreciar els avantatges que pot oferir un canvi en la cultura empresarial.
Les millors eines d'anàlisis de dades
En l'actualitat, el camp de les eines d'anàlisi de dades ha crescut de manera exponencial, la qual cosa ha generat una gran diversitat d'opcions. Triar l'eina adequada s'ha tornat una tasca complexa, considerant factors com la seva orientació al rendiment i la seva facilitat d'ús. A més, l'anàlisi de dades ja no es limita a un procés únic; ara està intrínsecament vinculat a la integració de dades, la consolidació de dades i la qualitat d'aquests.
A continuació, es presenten algunes eines d'anàlisis de dades que són invaluablemente útils per a gestionar dades de manera efectiva:
Microsoft Power BI: Power BI, una creació de Microsoft, és una eina analítica summament popular que ofereix visualitzacions interactives i s'integra fàcilment amb altres eines de Microsoft. Permet connectar més de 60 fonts de dades i és accessible fins i tot per a usuaris sense coneixements tècnics.
Programació en R: R és una poderosa eina analítica utilitzada principalment per al modelatge de dades i estadístiques. Ofereix facilitat d'ús i és altament versàtil, superant a moltes altres eines en termes de rendiment i capacitat de dades.
SAS: SAS és un llenguatge de programació que facilita la manipulació de dades. És manejable, accessible i pot analitzar dades independentment de la seva font. S'utilitza àmpliament per a perfilar clients, predir comportaments i optimitzar la comunicació amb ells.
Python: Python, una eina de codi obert, és fàcil d'aprendre i compta amb biblioteques per a machine learning. És compatible amb diverses plataformes i bases de dades, com JSON i MongoDB.
Excel: Excel és una eina bàsica però versàtil utilitzada en pràcticament totes les indústries. Encara que fonamental, també ofereix opcions avançades per a anàlisis de negocis, com a funcions DAX i relació automàtica.
No et perdis la nostra comparativa entre Excel i Power BI
Tableau Public: Tableau Public és un programari gratuït que connecta diverses fonts de dades i crea dashboards i visualitzacions en temps real. És ideal per a analitzar i visualitzar dades d'alta qualitat.
Rapid Miner: Rapid Miner és una eina integral per a ciència de dades. Ofereix anàlisis predictives i mineria de dades sense necessitat de programació. Pot integrar-se amb una varietat de fonts de dades i generar anàlisis basades en dades reals.
Apache Spark: Apache Spark és un motor de processament de dades que funciona a gran escala. És molt popular per al desenvolupament de models de machine learning i pipelines de dades. També compta amb una biblioteca anomenada MLib que ofereix una varietat d'algorismes avançats.
Qlik: Qlik és un conjunt integral de plataformes per a anàlisis, integració de dades i programació, que inclou diverses eines notables com QlikSense i QlikView, especialitzades en anàlisis i business intelligence. Aquesta solució es desplega en un núvol híbrid i ofereix una gamma completa de processos d'integració i anàlisi, fins i tot funcions per a l'automatització del data warehouse.
Amb Qlik, pots integrar i transformar dades, crear visualitzacions i panells a partir d'anàlisis, i fins i tot aventurar-te en el camp de l'analítica augmentada. Igual que moltes de les tecnologies esmentades anteriorment, Qlik és una excel·lent opció per a convertir dades en intel·ligència i facilitar la presa de decisions empresarials. Ofereix a les empreses la capacitat d'analitzar múltiples conjunts de dades provinents de diverses fonts, proporcionant una visió global de la informació de l'empresa.
A més, Qlik permet realitzar anàlisis estadístiques detallades a través de les dades, així com crear gràfics dinàmics, presentacions i visualitzacions impactants.
QuickSight: QuickSight és l'eina d'anàlisi i business intelligence de Amazon. Es tracta d'un servei en el núvol que s'integra amb diverses fonts de dades com AWS, SaaS i Excel.
El seu objectiu principal és permetre als prenedors de decisions explorar dades i interpretar informació de manera visual i senzilla. Malgrat el seu enfocament intuïtiu, QuickSight també ofereix capacitats avançades, incloent-hi la possibilitat de realitzar machine learning. Similar a Power BI, permet compartir anàlisi i informes, facilitant així l'anàlisi col·laborativa.
Anàlisi de dades amb Power BI
Microsoft Power BI és una eina líder en anàlisi de dades, business intelligence i reporting, reconeguda tant pel quadrant màgic de Gartner d'enguany com per la seva posició en 2020. Més enllà de l'avaluació d'una destacada empresa de consultoria tecnològica a nivell mundial, Power BI és preferida per professionals a causa del seu enfocament estratègic dissenyat per a satisfer les necessitats empresarials.
Aquesta eina permet a científics i analistes de dades transformar conjunts de dades en informes, panells i visualitzacions atractives i interactives. Això facilita un seguiment precís de l'activitat empresarial i les estratègies de negoci.
Com a socis de Microsoft Power BI, en Bismart hem estat treballant amb aquesta suite de serveis durant molts anys, desenvolupant solucions personalitzades per als nostres clients. L'analítica de dades amb Power BI no sols facilita el descobriment d'informació, sinó també democratitza les dades a través de les seves poderoses capacitats de visualització. Això crea una base informativa interna d'alta qualitat, permetent que els executius prenguin decisions fonamentades en dades.
Power BI simplifica el treball dels consultors i analistes de dades en fer que la connexió, transformació i visualització de dades siguin tasques fàcils i accessibles.
Els avantatges d'utilitzar Power BI per a l'anàlisi de dades:
Connexió i Integració de Dades: Power BI es destaca per la seva àmplia connectivitat de dades. Es connecta a múltiples bases de dades tabulars i s'integra amb diverses eines i sistemes corporatius, facilitant la importació i exportació de dades, quadres de comandament i reportis de manera ràpida i senzilla.
Visualització de Dades: Power BI és una plataforma completa quant a visualització de dades. Ofereix una varietat de Power BI visuals validats per Microsoft, i també permet la creació de visuals personalitzats. L'eina s'actualitza regularment amb nous visuals i pot ampliar les seves capacitats amb eines com Zebra BI, que maximitzen les opcions tant d'Excel com de Power BI.
Analítica Avançada: Power BI va més enllà de l'anàlisi de dades tradicional en eines com Excel, oferint opcions d'analítica avançada. Permet enriquir les dades empresarials mitjançant la ingesta, transformació i integració de serveis de dades incorporades en altres eines de la suite de Microsoft.
Governança de Dades: La governança de dades és essencial per a qualsevol persona que treballi amb dades, especialment en l'entorn empresarial, on les dades són valuoses. Power BI inclou funcionalitats que afavoreixen el control, l'autoritat i la gestió de les dades. No obstant això, per a algunes organitzacions, poden ser necessàries solucions especialitzades de governança de dades que s'integrin amb Power BI.
Exploració de Dades: Power BI ofereix àmplies opcions per a explorar dades en profunditat i automatitzar consultes. Facilita la identificació de insights a partir de les dades i és ideal per a treballar amb la metodologia top-*down, simplificant el procés de descobriment de patrons i tendències.
Experiència de l'Usuari i Disseny: Dissenyada com una eina empresarial, Power BI és accessible per a usuaris amb perfils de negoci. Encara que és fonamental per a analistes de dades i consultors de BI, el seu enfocament empresarial garanteix una excel·lent usabilitat i una interfície d'usuari intuïtiva. A més, Power BI permet personalitzar els reportis perquè s'adaptin a la imatge corporativa de l'organització i automatitzar el procés mitjançant temes predefinits que es poden aplicar a tots els informes.
En resum, Power BI s'ha convertit en una tecnologia líder en el mercat d'anàlisi de dades i BI a causa del seu enfocament empresarial i les seves capacitats robustes. Ajuda a les empreses a transformar les dades en intel·ligència, facilitant la presa de decisions informades i estratègiques.
Anàlisi de dades vs Ciència de dades
En l'àmbit de les dades, hi ha una confusió comuna relacionada amb els termes data science i data analytics. Aquestes dues àrees professionals estan estretament vinculades però generalment tenen funcions diferents.
Tant el data science com el data analytics utilitzen estadístiques, matemàtiques i programació, però amb propòsits diferents. Els professionals en aquestes disciplines tenen habilitats i coneixements diferents.
Què és Data Science? Data science o ciència de dades és una disciplina relacionada amb les dades, la funció principal de les quals és el tractament de grans volums de dades recopilades per les empreses. Els científics de dades transformen dades crues en informació comprensible i utilitzable per a accions empresarials. Això inclou activitats com machine learning, deep learning, integració de dades i desenvolupament d'algorismes matemàtics. També s'ocupen d'assegurar que les dades siguin utilitzables i es transformin en informació útil per a la presa de decisions estratègiques.
La ciència de dades es pot dividir en tres subramas: la preparació de dades, la neteja de dades i l'anàlisi de dades. El data analytics es troba dins de l'àmbit del data science.
Què és Data Analytics? Data analytics és una branca de la ciència de dades centrada en l'anàlisi de dades. Els analistes de dades són experts a analitzar dades utilitzant eines d'anàlisis i business intelligence. La seva tasca és trobar tendències, transformar dades en mètriques i avaluacions de rendiment, identificar aspectes rellevants i treure conclusions.
En l'entorn empresarial actual, l'anàlisi de dades és essencial per al funcionament òptim de les organitzacions. Els analistes de dades transformen dades en informació i aquesta informació en insights de negoci que ajuden en la presa de decisions estratègiques.
La diferència clau entre data analytics i data science radica en el seu enfocament. Mentre que la ciència de dades té una perspectiva global i abasta qualsevol acció relacionada amb el tractament de dades, el data analytics se centra en l'anàlisi de dades per a obtenir insights de negoci i resoldre problemes existents.
En resum, data analytics és una subdisciplina del data science i s'enfoca en l'anàlisi detallada de dades per a ajudar els líders empresarials a prendre decisions informades i estratègiques. Cadascuna d'aquestes disciplines té el seu propi conjunt d'habilitats i rols específics en el món de les dades.
Què és Advanced Analytics?
En el món empresarial actual, l'anàlisi de dades és essencial per a comprendre les operacions i obtenir informació valuosa sobre la competència, així com per a definir estratègies de client més efectives. No obstant això, amb la creixent quantitat de dades generades, sorgeix la necessitat de tècniques d'anàlisis més avançades, la qual cosa porta al concepte de "Advanced Analytics" (Analítica Avançada).
Definició de Advanced Analytics: Advanced Analytics, com el seu nom indica, es refereix a una mena d'anàlisi de dades que incorpora tècniques avançades. Aquestes tècniques van més enllà de l'anàlisi de dades tradicional, permetent descobrir patrons ocults, predir resultats futurs i proporcionar informació estratègica més profunda. Un dels aspectes distintius de Advanced Analytics és l'ús de capacitats d'intel·ligència artificial, com a algorismes sofisticats i models matemàtics complexos, per a la predicció.
Mentre que els mètodes d'anàlisis de dades convencionals se centren en descriure i analitzar esdeveniments passats, Advanced Analytics s'enfoca a comprendre per què van ocórrer uns certs esdeveniments i què és probable que succeeixi en el futur. L'anàlisi predictiva és una branca clau de Advanced Analytics, però no l'única.
Tipus d'Advanced Analytics:
Anàlisi Predictiva: L'anàlisi predictiva utilitza tècniques estadístiques i de machine learning i deep learning per a predir esdeveniments o comportaments futurs basant-se en dades històriques. En aplicar models predictius, les empreses poden anticipar tendències, prendre decisions proactives i estratègiques, i preveure el comportament dels clients.
Mineria de Dades: La mineria de dades consisteix a descobrir patrons i relacions ocultes dins de grans conjunts de dades. Utilitzant algorismes avançats, les organitzacions poden obtenir informació valuosa sobre el comportament del client i optimitzar els seus processos empresarials.
Text Analytics: Amb el creixement de dades no estructurades, com a correus electrònics i xarxes socials, el Text Analytics s'ha tornat crucial. Aquesta tècnica permet analitzar grans quantitats de text, identificant sentiments, opinions i temes rellevants.
Anàlisi de Xarxes Socials: L'anàlisi de xarxes socials se centra en examinar dades de plataformes socials per a descobrir patrons d'interacció i comportament de l'usuari. Ajuda a les organitzacions a comprendre millor a la seva audiència i adaptar estratègies de màrqueting.
Anàlisi de Big Data: L'anàlisi de Big Data s'enfoca a gestionar i analitzar grans volums de dades estructurades i no estructurats. Permet obtenir informació rellevant de diverses fonts i aprofitar-la per a prendre decisions estratègiques i obtenir avantatges competitius.
En resum, Advanced Analytics és un pas endavant en l'anàlisi de dades, emprant tècniques avançades per a proporcionar informació estratègica profunda i preveure esdeveniments futurs, la qual cosa ajuda a les empreses a prendre decisions més informades i estratègiques.
Com Transforma el Advanced Analytics les Empreses?
La implementació efectiva de tècniques avançades d'anàlisis de dades empresarials, conegudes com Advanced Analytics, ofereix una sèrie de beneficis significatius per a les organitzacions.
1. Presa de decisions Basada en Dades:
El Advanced Analytics proporciona informació precisa i rellevant per a prendre decisions informades. En combinar dades estructurades i no estructurats i aplicar tècniques sofisticades d'anàlisis, les empreses poden prendre decisions estratègiques més conscients i precises.
2. Avantatge Competitiu:
En aprofitar les capacitats del Advanced Analytics, les organitzacions obtenen un avantatge competitiu significatiu. En comprendre millor als clients, preveure les tendències del mercat i optimitzar els processos interns, les empreses poden anticipar-se als canvis i adaptar-se ràpidament a les demandes del mercat.
3. Optimització de Recursos:
El Advanced Analytics ajuda a les empreses a optimitzar l'ús dels seus recursos. En identificar ineficiències i àrees de millora, les organitzacions poden reduir costos, millorar l'eficiència operativa i maximitzar el seu rendiment.
4. Innovació i Descobriment d'Oportunitats:
El Advanced Analytics permet descobrir noves oportunitats de negoci i fomenta la innovació. En analitzar grans volums de dades i trobar patrons no evidents, les empreses poden identificar nínxols de mercat, anticipar les necessitats del client i desenvolupar noves solucions.
5. Anàlisi Predictiva i Pronòstics:
La predicció de tendències és un dels majors beneficis del Advanced Analytics per a les empreses. Gràcies a aquesta anàlisi, les organitzacions poden anticipar-se als canvis del mercat i adaptar-se ràpidament a les demandes del client. L'analítica predictiva no sols ajuda a les empreses a prendre decisions informades a llarg termini, sinó que també els permet avançar-se a la competència i desenvolupar noves solucions a mesura que sorgeixen les necessitats del mercat.
En un entorn empresarial cada vegada més impulsat per les dades, el Advanced Analytics s'ha convertit en un component crucial de l'analítica de dades empresarials. En permetre una anàlisi més profunda, la predicció d'esdeveniments futurs i la generació de insights estratègics, el Advanced Analytics capacita a les organitzacions per a prendre decisions informades i obtenir un avantatge competitiu significatiu. En un context on l'analítica de dades juga un paper cada vegada més protagonista en l'entorn corporatiu, l'analítica avançada és crucial perquè les empreses puguin desbloquejar el veritable valor de les seves dades i obrir noves oportunitats de negoci.
Revolucionant l'anàlisi de dades amb Text Analytics
Les tecnologies de Text Analytics han transformat la forma en què les empreses manegen dades no estructurades, específicament text escrit. Aquests sistemes són part integral de la intel·ligència artificial, utilitzant algorismes complexos per a desxifrar patrons en textos que, d'una altra manera, serien difícils d'entendre.
La rellevància d'aquesta capacitat és innegable, considerant que aproximadament el 80% de la informació crucial per a les organitzacions s'oculta en dades no estructurades, predominantment en forma de text. Afortunadament, avui dia existeixen nombrosos sistemes de Text Analytics en el mercat. No obstant això, no tots són iguals. Comprendre els seus funcionaments i diferències és essencial.
Aquests sistemes operen principalment baix dos mètodes: taxonomia i folksonomía. La taxonomia requereix una organització prèvia de la informació mitjançant etiquetes predefinides per a classificar el contingut. D'altra banda, la folksonomía es basa en l'etiquetatge en llenguatge natural, la qual cosa permet una adaptabilitat i flexibilitat significatives en el procés de classificació.
Ara, explorarem algunes de les aplicacions més comunes d'aquestes tecnologies de Text Analytics, destacant la seva versatilitat en diversos camps empresarials.
Què implica el Processament del Llenguatge Natural (PLN)?
El Processament del Llenguatge Natural (PLN) constitueix una branca de la intel·ligència artificial (IA) que s'enfoca en la relació entre les computadores i el llenguatge humà. La seva principal tasca radica a ensenyar a les computadores a comprendre, interpretar i generar llenguatge humà de manera significativa i útil.
El propòsit fonamental del PLN és actuar com un pont entre la comunicació humana, la qual sovint implica un llenguatge no estructurat i ambigu, i la naturalesa estructurada i precisa dels llenguatges informàtics. Gràcies al PLN, les màquines poden processar, analitzar i extreure informació de vastes quantitats de dades textuals, emulant les habilitats humanes en aquest aspecte.
Què són els Models Lingüístics a gran escala (LLM)?
Els Models Lingüístics a gran escala (LLM) representen una categoria de models d'intel·ligència artificial capaces de comprendre i generar llenguatge humà. Aquests models es fonamenten en tècniques d'aprenentatge profund i són entrenats amb extensos conjunts de dades textuals per a desenvolupar una comprensió profunda dels patrons i estructures del llenguatge.
Quina és la diferència entre Taxonomia i Folksonomía?
La Taxonomia és un sistema de classificació jeràrquica on els continguts són categoritzats en un conjunt estructurat i predefinit de categories. Segueix un enfocament descendent, amb categories i subcategories determinades per experts o administradors.
La Folksonomía, en contrast, és un sistema de classificació generat pels usuaris, on els continguts són etiquetats i categoritzats pels propis usuaris. Es basa en un enfocament ascendent, ja que els usuaris assignen les seves pròpies etiquetes basant-se en la seva comprensió i context, sense una estructura predefinida.
Exemples de Text Analytics
Els sistemes de Text Analytics exerceixen un paper crucial en diversos aspectes de la nostra vida digital, revelant patrons i organitzant informació de manera significativa. Aquí hi ha cinc exemples reals de com aquesta tecnologia revoluciona la nostra interacció amb les dades:
Etiquetes i Etiquetes en Xarxes Socials: Alguna vegada has usat etiquetes en xarxes socials? Aquests simples símbols, com #DataAnalytics, són reconeguts per algorismes de Text Analytics. Aquests algorismes organitzen contingut, ja siguin textos, imatges o vídeos, segons aquestes etiquetes, facilitant la cerca i classificació del contingut en plataformes digitals.
Google i el seu Algoritme de Cerca: Google, el gegant dels motors de cerca, utilitza algoritmes de Text Analytics per a trobar i organitzar contingut basat en paraules clau. No sols interpreta text directament de llocs web, sinó també text en arxius, vídeos i documents, proporcionant resultats precisos i rellevants a les consultes dels usuaris.
Flickr i la Folksonomía: Flickr, una plataforma popular per a compartir fotos, aprofita els sistemes de Text Analytics basats en la folksonomía. Els usuaris etiqueten les seves imatges amb descripcions i ubicacions. Aquestes etiquetes no sols organitzen les imatges, sinó que també revelen tendències i etiquetes rellevants en un moment donat.
Bismart Folksonomy Text Analytics en el Camp Mèdic: En el sector de la salut, la informació és abundant però sovint desorganitzada. La solució de Bismart Folksonomy Text Analytics utilitza la intel·ligència artificial per a processar dades mèdiques no estructurades, com a històries clíniques i símptomes de pacients. Aquest sistema genera etiquetes basades en la freqüència de les paraules en el text, permetent la classificació i anàlisis eficients de dades mèdiques massives.
Optimització per a Motors de Cerca (SEO): Les eines d'anàlisis SEU utilitzen Text Analytics per a analitzar el contingut de les pàgines web. Avaluen patrons en el text, com a etiquetes i descripcions, per a millorar el posicionament d'una pàgina en els motors de cerca.
En resum, els sistemes de Text Analytics estan transformant la forma en què interactuem amb les dades, des de les nostres xarxes socials fins a la recerca mèdica i l'optimització web. Aquests exemples il·lustren com aquesta tecnologia és fonamental en l'organització i comprensió de dades en un món digital cada vegada més complex.
Les millors eines de Text Analytics
SAS
SAS és una potent eina de programari dissenyada per a extreure informació valuosa de dades no estructurades, incloent-hi contingut en línia com a llibres i formularis de comentaris. A més de facilitar el procés d'aprenentatge automàtic, aquest programari té la capacitat d'automatitzar la reducció de temes i normes generats, permetent-te observar com evolucionen amb el temps i ajustar el teu enfocament per a obtenir millors resultats.
QDA Miner's WordStat
QDA Miner ofereix diverses capacitats per a analitzar dades qualitatives. Utilitzant el seu mòdul WordStat, el programa pot analitzar textos, realitzar anàlisis de contingut i de sentiments, així com analitzar pàgines web i xarxes socials per a intel·ligència empresarial. Aquest mòdul inclou eines de visualització que ajuden a interpretar els resultats, i l'anàlisi de correspondència de WordStat permet identificar conceptes i categories clau en el text analitzat.
Suite de Cognitive Services de Microsoft
Cognitive Services proporciona un conjunt robust d'eines d'intel·ligència artificial per a crear aplicacions intel·ligents amb interaccions naturals i contextualitzades. Encara que no és exclusivament un programa d'anàlisi de text, integra elements d'anàlisi textual en el seu enfocament per a entendre discursos i llenguatge. Un d'aquests elements és el servei intel·ligent d'enteniment del llenguatge, dissenyat per a ajudar a bots i aplicacions a comprendre les entrades humanes i comunicar-se amb les persones de manera natural.
Search and Text Analytics de Rocket Enterprise
La seguretat és una preocupació principal per a les empreses que manegen grans volums de dades (Big Data), i l'eina de Rocket ho té en compte en la seva solució d'anàlisi de text. A més del seu enfocament en la seguretat, aquesta eina es destaca per la seva facilitat d'ús, la qual cosa permet als equips trobar informació de manera ràpida i senzilla, especialment útil per a aquells amb experiència tecnològica limitada.
Voyant Tools
Voyant Tools és una aplicació accessible per a anàlisi de text en pàgines web, sent especialment popular entre acadèmics que treballen en humanitats digitals a tot el món. Encara que no aprofundeix massa en l'anàlisi textual, ofereix una interfície senzilla i fa diverses tasques d'anàlisis. Pot analitzar ràpidament una pàgina web i proporcionar-te visualitzacions de les dades en el text en qüestió de segons.
Watson
Watson, el famós sistema d'IBM que va guanyar en el concurs Jeopardy!, compta amb Watson Natural Language Understanding. Aquesta tecnologia utilitza intel·ligència cognitiva per a analitzar text, incloent-hi l'avaluació de sentiments i emocions, mostrant que és una opció destacada en l'anàlisi de text d'alta qualitat.
Open Calais
Open Calais és una eina basada en el núvol que se centra en etiquetar contingut. La seva capacitat per a reconèixer relacions entre diferents entitats en dades no estructurades i organitzar-los en conseqüència és el seu punt fort. Encara que no s'endinsa en l'anàlisi de sentiments complexos, és efectiva per a gestionar dades no estructurades i convertir-los en una base de coneixements organitzada.
Folksonomy Text Analytics
L'intel·ligent programari Folksonomy de Bismart utilitza etiquetes basades en intel·ligència artificial generativa (IAG) i en models d'aprenentatge automàtic Large Language Model (LLM) per a filtrar arxius de dades no estructurades i trobar informació específica. El notable és que no necessites definir etiquetes i categories manualment; el sistema es pot programar i reestructurar en temps real per a diferents usos, sent versàtil i ràpid, ideal per a projectes col·laboratius.
Anàlisi de dades predictiva
L'anàlisi de dades predictiu és una branca de l'anàlisi de dades que utilitza algoritmes, tècniques estadístiques i models de machine learning per a identificar patrons i tendències en dades històriques i predir esdeveniments futurs o resultats. En altres paraules, l'anàlisi de dades predictiu utilitza dades passades per a fer prediccions sobre esdeveniments futurs.
Aquest enfocament implica l'ús de dades històriques per a desenvolupar models predictius que poden ajudar a prendre decisions informades i anticipar-se als resultats probables. En aplicar algorismes i tècniques avançades, l'anàlisi de dades predictiu pot preveure comportaments, identificar riscos, trobar oportunitats i optimitzar processos.
Per exemple, en el camp del màrqueting, l'anàlisi de dades predictiu pot utilitzar-se per a predir el comportament del client i personalitzar estratègies de màrqueting en conseqüència. En l'àmbit financer, es pot utilitzar per a preveure tendències del mercat i prendre decisions d'inversió més informades. En el sector de la salut, l'anàlisi de dades predictiu pot ajudar a preveure brots de malalties i assignar recursos de manera més eficient.
Les empreses necessiten eines d'anàlisi predictiva per a anticipar situacions futures, adaptar-se al mercat i optimitzar les seves estratègies a llarg termini. Dins de l'anàlisi predictiva, hi ha dos enfocaments principals: models de classificació i models de regressió. Això no és ciència-ficció, és intel·ligència empresarial. Els models i algorismes d'anàlisi predictiva s'han convertit en una part fonamental de la intel·ligència artificial i són àmpliament utilitzats per les empreses.
En un món cada vegada més complex i saturat d'informació, la capacitat de preveure esdeveniments futurs es torna crucial. En els negocis, l'anàlisi predictiva s'ha convertit en una necessitat, encara que moltes empreses l'utilitzen diàriament sense adonar-se. Els algorismes d'intel·ligència artificial, aprenentatge automàtic i aprenentatge profund s'han convertit en eines de negocis indispensables.
Les aplicacions de l'anàlisi predictiva són diverses: des de predir el comportament del client i la competència fins a pronosticar inventaris i més. Les prediccions a curt, mitjà i llarg termini són fonamentals en les estratègies d'anàlisis de dades i en la intel·ligència empresarial.
Tipus d'anàlisi predictiva
Existeixen dos enfocaments fonamentals en l'anàlisi predictiva: models de classificació i models de regressió, tots dos integrats en l'aprenentatge supervisat del machine learning.
Els models de classificació s'utilitzen per a assignar una categoria o classe a una variable nova, com predir si un client comprarà un producte novament. Aquests models són especialment útils en situacions binàries, com preveure si la producció disminuirà o si el preu de la llum augmentarà.
Els models de regressió, en canvi, són més complexos i s'empren per a preveure valors continus, com la inflació en un país o els beneficis generats per una empresa en l'any vinent. A diferència dels models de classificació que ofereixen respostes categòriques, els models de regressió prediuen resultats numèrics i tenen la capacitat de manejar un ampli espectre de possibilitats.
A més d'aquests enfocaments bàsics, existeixen diverses tècniques aplicades en l'anàlisi predictiva. Per exemple, l'anàlisi de regressió relaciona variables entre si, podent ser logístiques (per a variables categòriques) o lineals (considerant variables dependents i independents). Els arbres de decisió, d'altra banda, són estructures de múltiples branques que es bifurquen en diferents variables, i les xarxes neuronals imiten l'estructura del cervell humà, connectant elements simples en múltiples capes.
Encara que aquestes metodologies poden semblar complexes, s'han tornat eines comunes en el món empresarial per a anticipar esdeveniments i prendre decisions informades, fins i tot si no es comprèn completament el seu funcionament intern.
En resum, l'anàlisi de dades predictiu és una eina poderosa per a convertir dades històriques en informació útil per a fer prediccions precises sobre esdeveniments futurs i prendre decisions basades en aquestes prediccions.
Classificació vs Clusterització
Tant la classificació com la clusterització són mètodes emprats en el camp del machine learning (també conegut com a "aprenentatge automàtic") per a identificar patrons. Malgrat les seves similituds, difereixen en el seu enfocament: la classificació es basa en categories predefinides per a assignar objectes, mentre que la clusterització agrupa objectes segons similituds, creant conjunts diferents d'altres grups. Aquests conjunts es denominen "clústers" o "clústers". En l'àmbit del machine learning, la clusterización es classifica com a aprenentatge no supervisat, la qual cosa implica que només tenim dades d'entrada (no etiquetats) i hem d'extreure informació sense conèixer prèviament la sortida esperada.
La clusterització s'utilitza en projectes empresarials per a identificar característiques comunes entre clients i així orientar productes o serveis, similar a la segmentació de clients. Per exemple, si un percentatge significatiu de clients comparteix unes certes característiques (edat, tipus de família, etc.), es poden justificar campanyes específiques, serveis o productes.
D'altra banda, la classificació es troba dins de l'aprenentatge supervisat. Això implica que coneixem les dades d'entrada (etiquetatges en aquest cas) i les possibles sortides de l'algorisme. Existeixen classificacions binàries per a problemes amb respostes categòriques (com "sí" o "no") i classificacions multicategòriques per a problemes amb més de dues classes, on les respostes són més variades, com a "estupend", "regular" o "insuficient".
La classificació té diverses aplicacions, des de biologia fins a la classificació decimal de Dewey per a llibres, així com en la detecció de correus electrònics no desitjats (spam). Aquestes tècniques permeten a les empreses comprendre millor les seves dades i prendre decisions informades.
Exemples
Un exemple destacat de l'aplicació d'algoritmes de clusterització és el sistema de recomanació de Netflix. Encara que l'empresa guarda silenci sobre els detalls específics, se sap que existeixen al voltant de 2,000 clústers o comunitats amb gustos audiovisuals similars. Per exemple, el Clúster 290 inclou a persones que gaudeixen de sèries com "Lost", "Black Mirror" i "Groundhog Day". Netflix utilitza aquests clústers per a afinar la seva comprensió de les preferències dels espectadors, la qual cosa els permet prendre decisions més encertades en crear noves sèries originals.
En el sector financer, la classificació s'empra àmpliament per a garantir la seguretat de les transaccions. En l'era de les transaccions en línia i el declivi de l'ús de l'efectiu, és crucial determinar la seguretat dels moviments realitzats mitjançant targetes. Les entitats financeres poden classificar les transaccions com a correctes o fraudulentes utilitzant dades històriques del comportament dels clients. Aquesta classificació precisa els permet detectar fraus amb gran precisió.
Aquests exemples il·lustren com els algorismes de clusterización i classificació tenen un impacte significatiu en la nostra vida diària. Si aquest tema t'ha interessat, et recomanem descarregar el nostre llibre blanc sobre Big Data, on trobaràs informació detallada sobre anàlisi de dades, intel·ligència artificial i molt més.
Com dur a terme una anàlisi de dades?
Quan explorem el món de l'anàlisi de dades, sovint ens enfoquem en les eines i coneixements tecnològics que són fonamentals en aquest camp científic. Malgrat la seva importància, aquests aspectes estan supeditats a la metodologia del procés d'anàlisi de dades.
A continuació ens submergim en els 6 passos essencials d'un procés d'anàlisi de dades, proporcionant exemples i examinand els punts clau del procés. S'explora com establir objectius clars per a l'anàlisi, com reunir dades rellevants i com dur a terme l'anàlisi en si. Cadascun d'aquests passos requereix habilitats i coneixements específics. No obstant això, entendre la totalitat del procés resulta crucial per a derivar conclusions significatives.
És vital reconèixer que l'èxit d'un procés d'anàlisi de dades empresarial està estretament relacionat amb el nivell de maduresa de l'estratègia de dades de l'empresa. Les companyies amb una cultura data-driven més avançada poden realitzar anàlisi de dades més profundes, complexos i eficaços.
Pas 1: Definir un Objectiu Específic
La primera fase de qualsevol anàlisi de dades implica definir un objectiu específic per a la recerca. Això es tradueix a establir clarament què es busca aconseguir amb l'anàlisi. En el context empresarial, l'objectiu està intrínsecament lligat a metes i, com a resultat, a indicadors clau de rendiment (KPI, per les seves sigles en anglès).
Una forma efectiva de definir l'objectiu és formular una hipòtesi i desenvolupar una estratègia per a provar-la. No obstant això, aquest pas és més complex del que sembla inicialment. La pregunta fonamental que sempre ha de guiar aquest procés és:
Quin objectiu de negoci estem tractant d'aconseguir? o
Quin desafiament empresarial estem abordant?
Aquest procés, encara que sembli simple, requereix un profund enteniment del negoci i les seves metes per a ser veritablement efectiu. És crucial que l'analista de dades comprengui en profunditat el funcionament i els objectius de l'empresa.
Una vegada que s'ha definit l'objectiu o el problema a resoldre, el següent pas implica identificar les dades i les fonts necessaris. Aquí és on la visió empresarial de l'analista entra en joc novament. Identificar les fonts de dades rellevants per a respondre a la pregunta plantejada implica un coneixement extens de l'empresa i la seva operació.
Consell de Bismart: Com Plantejar un Objectiu d'Anàlisi Adequada? Definir un objectiu d'anàlisi es basa en la nostra creativitat per a resoldre problemes i en el nostre coneixement del camp d'estudi. En el context de l'anàlisi de dades empresarials, és més eficaç parar esment als indicadors de rendiment i mètriques empresarials establertes en el camp que estem explorant. Examinar els informes i taulers de control de l'empresa pot proporcionar informació valuosa sobre les àrees clau d'interès de l'organització.
Pas 2: Recopilació de Dades en el Procés d'Anàlisi de Dades
Una vegada que s'ha definit l'objectiu, és fonamental crear un pla meticulós per a adquirir i consolidar les dades necessàries. En aquest punt, és crucial identificar els tipus específics de dades requerides, que poden ser tant quantitatius (com a xifres de vendes) com a qualitatius (com a opinions de clients).
A més, és essencial considerar la tipologia de les dades segons la seva font:
Dades d'Origen: Aquestes dades comprenen la informació recopilada directament per la teva organització o aquells que recopilaràs específicament per a l'anàlisi en qüestió. Inclouen dades de transaccions, obtinguts del sistema CRM (Customer Relationship Management) o d'una Plataforma de Dades del Client (CDP). Aquestes dades solen estar estructurats i organitzats. Altres fonts poden incloure enquestes de satisfacció, opinions de grups focals, entrevistes i dades observacionals directes.
Dades Secundàries: Aquestes dades provenen d'altres organitzacions però són de primera mà, recol·lectats amb propòsits diferents als de la teva anàlisi. L'avantatge principal d'aquestes dades radica en la seva estructura organitzada, facilitant així el treball. També tendeixen a ser altament de confiança. Exemples inclouen activitats en llocs web, aplicacions o xarxes socials, historials de compres en línia i dades d'enviament.
Dades de Tercers: Aquestes dades són recopilades i consolidades des de diverses fonts per entitats externes. Sovint, aquestes dades contenen una varietat d'informació no estructurada. Moltes organitzacions utilitzen dades de tercers per a crear informes sectorials o dur a terme recerques de mercat.
Un cas específic de recopilació i ús de dades de tercers el proporciona la consultoria Gartner, que recol·lecta i distribueix dades empresarials valuoses a altres empreses.
Pas 3: Depuració i Preparació de Dades en el Procés d'Anàlisi
Una vegada que hem reunit les dades necessàries, és crucial preparar-los per a l'anàlisi a través d'un procés conegut com a depuració o "neteja" de dades. Aquesta etapa és fonamental per a assegurar la qualitat de les dades amb els quals treballarem.
Les tasques comunes en aquesta fase inclouen:
Eliminació d'Errors i Duplicats: S'eliminen errors significatius, dades duplicades i valors atípics, problemes comuns en combinar dades de diverses fonts.
Descarti de Dades Irrellevants: S'exclouen observacions que no són pertinents per a l'anàlisi planejada.
Organització i Estructuració: Es realitzen ajustos generals per a rectificar errors tipogràfics i discrepàncies en el disseny, facilitant així la manipulació i mapatge de les dades.
Correcció de Llacunes en les Dades: Les llacunes importants identificades durant la depuració s'aborden immediatament.
És important destacar que aquesta fase és la més laboriosa del procés, consumint aproximadament el 70-90% del temps de l'analista de dades. Per a conèixer detalladament els passos específics d'aquesta etapa, et convidem a llegir la nostra guia sobre processament de dades.
Consell Bismart: Per a agilitzar aquest procés, existeixen eines com OpenRefine que simplifiquen la neteja bàsica de dades, fins i tot oferint funcions avançades. No obstant això, per a conjunts de dades extenses, les biblioteques de Python com a Colles i uns certs paquets de R són més adequats per a una depuració de dades robusta, encara que requereixen coneixements sòlids en programació per al seu ús efectiu.
Pas 4: Anàlisi de Dades en el Procés d'Anàlisi
Una vegada que les dades han estat depurats i preparats, arribem a la fase més emocionant del procés: l'anàlisi de dades.
És important tenir en compte que existeixen diversos tipus d'anàlisis de dades, i l'elecció depèn en gran manera de l'objectiu de l'anàlisi. A més, hi ha múltiples tècniques per a dur a terme l'anàlisi, com l'anàlisi univariant, bivariant, de sèries temporals i de regressió.
En un context més ampli, totes les formes d'anàlisis de dades poden classificar-se en una de les següents categories:
Anàlisi Descriptiva: Aquest tipus d'anàlisi explora esdeveniments passats i és el primer pas que solen donar les empreses abans d'aprofundir en recerques més complexes.
Anàlisi Diagnòstica: S'enfoca a descobrir el "per què" d'alguna cosa, buscant les causes o motius darrere d'un esdeveniment d'interès per a l'empresa.
Anàlisi Predictiva: Aquest tipus d'anàlisi se centra en preveure tendències futures basant-se en dades històriques. És especialment rellevant en l'àmbit empresarial i està vinculat a la intel·ligència artificial, el machine learning i el deep learning. Permet a les empreses prendre mesures proactives, com resoldre problemes abans que ocorrin o anticipar les tendències del mercat.
Anàlisi Prescriptiva: És una evolució de les anàlisi descriptiva, diagnòstic i predictiu. Combina aquestes metodologies per a formular recomanacions per al futur, anant més enllà de simplement explicar què ocorrerà. Proporciona les accions més adequades en funció de les prediccions. En l'àmbit empresarial, l'anàlisi prescriptiva és inavaluable per a determinar nous projectes de productes o àrees d'inversió, utilitzant informació sintetitzada d'altres tipus d'anàlisis.
Un exemple d'anàlisi prescriptiva són els algorismes que guien els cotxes autoconduïts de Google. Aquests algorismes prenen decisions en temps real basades en dades històriques i actuals per a garantir un viatge segur i sense problemes.
Pas 5 del Procés d'Anàlisi de Dades: Comunicació de Resultats
Una vegada finalitzats les anàlisis i extretes les conclusions, l'última etapa del procés d'anàlisi de dades consisteix a difondre aquests descobriments a un públic més ampli, especialment a les parts interessades en el cas d'una anàlisi empresarial.
Aquest pas implica interpretar els resultats i presentar-los de manera fàcilment comprensible perquè els líders puguin prendre decisions basades en les dades obtingudes (decisions basades en dades). Per tant, és crucial transmetre idees clares i concises, sense deixar lloc a ambigüitats. La visualització de dades exerceix un paper fonamental en aquest procés, i els analistes de dades solen utilitzar eines d'informes com Power BI per a transformar les dades en informes i panells interactius que reforcin les seves conclusions.
La interpretació i presentació dels resultats tenen un impacte significatiu en la direcció d'una empresa. Per això, és essencial proporcionar una visió general completa, clara i concisa que demostri el rigor científic i la base factual de les conclusions extretes. A més, també és crucial ser honest i transparent, compartint qualsevol dubte o conclusió poc clara que pugui sorgir durant l'anàlisi i respecte als seus resultats amb les parts interessades.
Pas 6: Implementació de Resultats en el Procés d'Anàlisi de Dades
La fase final d'un procés d'anàlisi de dades implica convertir la intel·ligència adquirida en accions i oportunitats de negoci concretes.
És crucial entendre que l'anàlisi de dades no segueix un camí lineal, sinó que és un procés complex ple de desafiaments. Per exemple, durant la neteja de dades, podries descobrir patrons inesperats que generen noves preguntes, portant-te de tornada al primer pas per a redefinir els teus objectius. Una anàlisi exploratòria podria revelar dades que prèviament no havies considerat. Fins i tot podries trobar-te que els resultats de les teves anàlisis principals semblen enganyosos o incorrectes, possiblement a causa d'errors en les dades o fallades humanes en etapes anteriors del procés.
A pesar que aquests obstacles puguin semblar contratemps, és fonamental no desanimar-se. L'anàlisi de dades és intricat i els desafiaments són part natural del procés.
En resum, les etapes fonamentals d'un procés d'anàlisi de dades són:
Definició de l'objectiu: Establir el problema empresarial que es desitja abordar. Formular-ho com una pregunta proporciona un enfocament estructurat per a buscar una solució clara.
Recopilació de dades: Elaborar una estratègia per a reunir les dades necessàries i identificar les fonts més prometedores que puguin proporcionar la informació necessària.
Neteja de dades: Aprofundir en les dades, depurar-los, organitzar-los i estructurar-los segons sigui necessari.
Anàlisi de dades: Utilitzar un dels quatre tipus principals d'anàlisis de dades: descriptiu, diagnòstic, predictiu o prescriptiu.
Comunicació de resultats: Triar mitjans eficaços per a difondre idees de manera clara i fomentar la presa de decisions intel·ligents.
Aprendre dels desafiaments: Reconèixer i aprendre dels errors com a part del procés. Els desafiaments que sorgeixen durant el procés són oportunitats d'aprenentatge que poden transformar l'anàlisi en una estratègia més eficaç.
Tendències en anàlisi de dades
L'any 2020 va marcar un punt d'inflexió en molts aspectes i va transformar la nostra percepció del món. En l'àmbit empresarial, un dels canvis més notables provocats per la pandèmia de COVID-19 va ser la ràpida adopció del teletreball, impulsant a les empreses que abans es mostraven poc inclinades a digitalitzar-se.
Segons la consultora estratègica McKinsey & Company, la pandèmia va accelerar significativament el procés de digitalització i desenvolupament tecnològic empresarial. Abans de la crisi sanitària, el 92% dels líders empresarials enquestats per McKinsey ja consideraven que els seus models de negoci no serien viables amb la velocitat a la qual avançava la digitalització. La pandèmia només va intensificar aquesta urgència. McKinsey va destacar que simplement accelerar el procés no és la solució; en canvi, les empreses reeixides estan invertint en tecnologia, dades, processos i talent per a permetre l'agilitat a través de decisions més informades.
A més, la pandèmia va motivar a les organitzacions a deixar enrere les tendències tradicionals d'anàlisis i dades, que depenien en gran manera de grans conjunts de dades històriques. Molts d'aquestes dades ja no són rellevants i el context de canvi actual es percep com una oportunitat per a impulsar la transformació.
Segons Gartner, les principals tendències d'anàlisis i dades en el sector empresarial s'agrupen en tres àrees: integracions de dades més àgils i un major ús de la intel·ligència artificial en l'anàlisi de dades, la implementació d'operacions empresarials eficients (XOps) i l'augment en la distribució, flux i flexibilitat dels actius de dades. Aquestes tendències reflecteixen la necessitat d'adaptació i la cerca d'enfocaments més flexibles i àgils en el món empresarial modern.
Intel·ligència Artificial Avançada i Ètica: La intel·ligència artificial (IA) continua sent una aposta clau en l'àmbit empresarial. La tendència en IA s'enfoca a augmentar la seva escalabilitat, responsabilitat i intel·ligència per a millorar els algorismes d'aprenentatge i accelerar els temps d'avaluació. Gartner assenyala que la IA haurà d'operar amb menys dades, ja que les dades històriques poden tornar-se irrellevants. A més, s'intensificaran les mesures de seguretat i compliment de dades per a promoure una IA ètica en tots els aspectes.
Dades i Anàlisis Componibles: Amb la migració de les dades cap a entorns en el núvol, la idea de dades i anàlisis componibles guanya importància com a enfocament principal per a crear aplicacions analítiques. Això implica l'ús de múltiples solucions de dades, anàlisis i intel·ligència artificial per a augmentar la connectivitat entre dades i accions empresarials, creant experiències més flexibles i utilitzables. Segons Gartner, aquesta estratègia impulsa la productivitat, la velocitat, la col·laboració i les capacitats analítiques.
L'Auge del "Data Fabric": El concepte de "data fabric" o teixit de dades representa una arquitectura que engloba diversos serveis de dades en entorns que van des de locals fins al núvol. Aquest enfocament integra i combina la gestió de dades en diferents llocs, la qual cosa redueix significativament els temps d'integració, desplegament i manteniment.
Enfocament en Dades Petites i Variades: Gartner anticipa que el futur de les dades es basarà en l'ús progressiu de dades més petites i diversos. A diferència dels "big data," aquestes dades més petites i variats permeten anàlisis i ús complementari de múltiples fonts de dades, ja siguin estructurats o no estructurats. Les dades petites són valuosos perquè requereixen menys informació per a obtenir resultats útils, la qual cosa permet a les organitzacions reduir els seus actius de dades.
L'Era de XOps: Cada vegada més empreses adopten XOps, un conjunt d'operacions empresarials que inclou dades, aprenentatge automàtic, models i plataformes. Això optimitza les pràctiques de DevOps, escalant prototips i brindant dissenys més flexibles. Les tecnologies XOps automatitzen les operacions i permeten la construcció de sistemes de presa de decisions basats en dades per a impulsar el valor comercial.
Intel·ligència de Decisions Dissenyada: La intel·ligència de decisions implica l'ús de tecnologies com a anàlisis de dades, intel·ligència artificial i APIs de sistemes complexos per a prendre decisions empresarials informades. Aquesta arquitectura accelera l'obtenció d'informació necessària per a impulsar accions comercials. Combinada amb la componibilidad i un data fabric comú, la intel·ligència de decisions dissenyada obre noves oportunitats per a optimitzar decisions i fer-les més precises, repetibles i traçables.
Enfocament Data-Centric: La implementació d'una cultura data-driven és essencial per a la productivitat empresarial a llarg termini. La tendència és col·locar les dades en el centre de les accions, estratègies i decisions empresarials, en lloc de ser un enfocament secundari. La incorporació d'un Chief Data Officer en la definició d'estratègies i decisions pot augmentar significativament la producció de valor comercial.
Importància Creixent de la Visualització de Dades: La visualització de dades i els gràfics continuen sent essencials per a trobar relacions entre els actius de dades, democratitzar la informació i millorar la presa de decisions. Gartner preveu que en 2025 el 80% de les innovacions en dades i anàlisis utilitzaran tecnologies de gràfics i visualització.
Del Consumidor Passiu al "Consumidor Augmentat": Els quadres de comandament predefinits i l'exploració manual de dades seran reemplaçats per informació automatitzada, mòbil i de generació dinàmica. Els empresaris deixaran de ser consumidors passius de dades, gràcies a nous formats d'informació adaptats a les seves necessitats.
Auge del Edge Computing: El edge computing continua expandint-se, portant dades, anàlisis i tecnologies de dades més prop del món real. Gartner pronostica que en 2023, més del 50% de les dades utilitzades per analistes i científics de dades seran creats, processaments i analitzats en entorns de edge computing.
En resum, la transformació empresarial és constant i la pandèmia de COVID-19 ha accelerat aquesta evolució. Els canvis presentats poden considerar-se oportunitats per a la digitalització i la innovació empresarial.
Model de Maduresa de Dades
En l'era digital, gestionar adequadament les dades és crucial per a les empreses que busquen mantenir la seva competitivitat. La maduresa de dades reflecteix la capacitat d'una organització per manejar i utilitzar les seves dades de manera efectiva, impactant directament en la presa de decisions i en l'eficiència operativa.
Què és el Model de Maduresa de Dades?
El model de maduresa de dades és una eina que permet a les organitzacions avaluar i millorar la seva capacitat de gestió de dades. Aquest model es basa en l'avaluació de diferents àrees clau, proporcionant un full de ruta per avançar des de nivells bàsics de gestió de dades fins a una integració i optimització avançada.
Beneficis d'Avaluar la Maduresa de Dades
Avaluar el nivell de maduresa de dades d'una empresa permet identificar àrees de millora i establir un pla d'acció concret per avançar. Això no només millora la qualitat i accessibilitat de les dades, sinó que també facilita la implementació de tecnologies avançades com la intel·ligència artificial i l'anàlisi predictiu.
Guia Pràctica: Model de Maduresa de Dades
Bismart ofereix una guia descarregable que ajuda les empreses a avaluar el seu nivell de maduresa de dades. Aquesta eina proporciona un diagnòstic detallat i recomanacions específiques per a cada etapa del model de maduresa.
En entendre i millorar la maduresa de dades, les empreses poden optimitzar les seves operacions, prendre decisions més informades i mantenir-se competitives en un entorn digital en constant evolució.
Guia: Model de maduresa de dades
Descobreix en quin nivell de maduresa de dades es troba la teva empresa amb la nostra guia per a CDOs i responsables de dades.