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Automatización Inteligente, complemento ideal para la Inteligencia de Negocios

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Ejecutivos de negocios interesados en mejorar o recuperar competitividad entienden, que más allá de su intuición, requieren de información actualizada de las operaciones, clientes y prospectos, necesidades, preferencias, tendencias etc para la toma de decisiones oportunas y fundamentadas. Las herramientas de Inteligencia del Negocio, (Business Intelligence, BI), suplen esta necesidad, lo importante es que se disponga de la data, histórica y actual, correcta y limpia en volúmenes representativos para que la BI puedan ser más certeras en sus análisis.

Inteligencia de Negocio pasiva

La recolección de la data es fundamental para que los algoritmos e inteligencia de la BI puedan reportar resultados más cercanos a la realidad y que el negocio pueda tomar decisiones sobre bases sólidas.  Estos grandes volúmenes de datos residen, generalmente, en fuentes distintas, llámense Base de Datos, Big Data, Data Lake o en aplicaciones empresariales. Si cada vez que se requiere realizar un estudio de BI hay que primero realizar la extracción de data desde las diferentes fuentes con procesos de depuración y organización para luego alimentar a la BI, se puede estar incurriendo en una gran cantidad de tiempo que pudiera retrasar la toma de decisiones y acciones necesarias

Inteligencia de Negocio activa

Herramientas de BI de más alto nivel automatizan la captura de la data desde múltiples fuentes, depuran y analizan de manera constante y pueden desplegar la información casi en tiempo real, pudiéndose tomar acciones al instante, por ejemplo, cuando se tiene un contacto con un cliente se le podría ofrecer una solución a su situación específica.

Procesos Extracción, Transformación y Carga de la data

Independientemente de cuál tecnología de BI se seleccione para el negocio, el factor más importante para que una BI pueda realizar sus análisis, es la data de la cual se alimenta, la cual debe ser extraída desde las distintas fuentes, depurada y transformada para que esté lista en el formato que mejor se adecue para los análisis y cargada en los repositorios de la BI para su posterior análisis.  Este preprocesamiento de la data se conoce en el mundo tecnológico como ETL (Extract, Transform and Load)

Retos comunes en la gestión de la data para la BI
  • Silos de información, en la mayoría de las empresas las estructuras de datos fueron concebidas de manera aislada y especifica para soportar una función, por lo cual es común encontrar redundancias e inconsistencias de datos que deben ser resueltas antes para una mejor BI
  • Integración de datos provenientes de diferentes fuentes on-premises y en la nube y en diferentes formatos
  • Calidad de los datos, la data que la alimenta la BI debe ofrecer exactitud, completitud, integridad, actualización, coherencia, relevancia, accesibilidad y confiabilidad necesarias para que los análisis de la BI aporten real valor

Automatización Inteligente

Algunas herramientas de automatización inteligente incorporan capacidades ETL con la posibilidad de aplicar inteligencia en todo el proceso de extracción y transformación de los datos y son ideales para solventar los retos mencionados antes.

Combinando la automatización inteligente con la BI puede acelerar la recolección de datos, así como su depuración y transformación e incluso aplicando inteligencia artificial puede realizar clasificaciones y análisis adicionales para facilitar el trabajo de los analistas con información preprocesada, ahorrando un tiempo precioso para que éstos se concentren en lo más importante.

ETL sin sesgo

Si los datos se manejan manualmente, siempre existe la posibilidad de errores humanos, involuntarios o no. Durante la extracción de información, diferentes factores, incluidas las observaciones defectuosas o las decisiones unilaterales, pueden generar sesgos en la interpretación de los datos. La automatización supera estos obstáculos y reduce significativamente las posibilidades de cometer errores durante todo el proceso de extracción.

Automatización Inteligente para BI pasiva o activa

La automatización inteligente puede trabajar de manera pasiva o activa. Pasiva cuando un usuario requiere realizar un estudio primero debe mandar a ejecutar los procesos de extracción de data. Activa donde continuamente está descubriendo data nueva para ser procesada y al momento que el analista requiere realizar un análisis no necesita esperar porque la data estará ya cargada en la aplicación de BI, el analista será mucho más productivo sin conocer los pormenores de la tecnología que existe para la extracción de la data.

Acciones pasivas o activas luego de presentar el análisis

Con los resultados de la BI pueden alimentarse otros procesos, igualmente, estos pasos posteriores pueden ser ejecutados de manera manual, pasiva, o pueden ser automatizados para entregar los resultados a otras aplicaciones o plataformas y/o activar otros procesos automatizados inmediatamente una vez que los resultados de la BI estén disponibles.

En conclusión

Tanto lasherramientas de Inteligencia de Negocio como las plataformas de AutomatizaciónInteligente ofrecen, individualmente, beneficios importantes al negocio.Combinándolas se logra un efecto multiplicador al tener la posibilidad de crearestudios instantáneos con poca intervención humana y actuar autónomamente deacuerdo con la información resultante que presenta la BI.‍

DJCS es una empresa que apoya a las organizaciones en su camino a la automatización inteligente, identificando los procesos cuya automatización ofrecerá resultados tangibles al negocio y diseñando y construyendo con tecnología de avanzada las soluciones automatizadas específicas para que cada cliente obtenga los beneficios esperados.

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