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Platicanos tus sueños, nosotros los hacemos realidad
En la actualidad, la realidad de los negocios exige que las compañías y la tecnología estén unidas y alineadas para incrementar ganancias, ser más competitivas y lograr mayores oportunidades de negocios. El business intelligence (BI) facilita la obtención de información oportuna, transformándola en conocimiento y, luego, en acción, para que las decisiones adoptadas sean las correctas y en el tiempo adecuado.
En sus inicios, la tecnología fue incorporada por las grandes organizaciones, pero en la actualidad es utilizada también por empresas medianas y pequeñas. Además, BI es tenido en cuenta por los responsables de Sistemas de Información a la hora de elaborar las estrategias de realización de proyectos.
Las herramientas de business intelligence utilizan a los sistemas transaccionales de la organización como fuente principal de datos y, luego de aplicar procesos ETL (extracción, limpieza, transformación y carga), incorporan estos a un datawarehouse, que favorece el análisis de información en lapsos muy reducidos de tiempo, con alto valor estratégico.
Nuestras recomendaciones son las siguientes:
Soluciones orientadas a los requerimientos de negocio.
Asegurar la disponibilidad, calidad e integridad de los datos.
Garantizar el performance de la solución.
Implementar herramientas adecuadas a cada usuario.
Capacitar a los usuarios en el uso y en el análisis de la información.
Es nuestra prioridad implementar las metodologías necesarias para asegurar que las organizaciones respondan oportunamente al negocio, y así, tomar decisiones óptimas utilizando información completa, consistente y oportuna, es crítico para asegurar que las organizaciones puedan responder efectivamente en un entorno tan exigente como el actual.
Hay que tener en cuenta que el contar con la mejor infraestructura de TI no garantiza los resultados. Para lograrlos es necesario desarrollar una estrategia adecuada del manejo de la información.
Analisis de Datos
El análisis de datos es usado en varias industrias para permitir que las compañías y las organizaciones tomen mejores decisiones empresariales y también es usado en las ciencias para verificar o reprobar modelos o teorías existentes. El análisis de datos se distingue de la extracción de datos por su alcance, su propósito y su enfoque sobre el análisis. Los extractores de datos clasifican inmensos conjuntos de datos usando software sofisticado para identificar patrones no descubiertos y establecer relaciones escondidas. El análisis de datos se centra en la inferencia, el proceso de derivar una conclusión basándose solamente en lo que conoce el investigador.
El nuevo panorama, lleno de retos y oportunidades, exige tipos de análisis de datos adaptados a las nuevas necesidades, con el fin de facilitar la toma de decisiones orientadas al dato. En suma, se trata de responder a las exigencias que plantean los distintos tipos de datos, los distintos planteamientos y, de forma especial, la necesidad del real time, decisiva en muchos casos.