Analytics and data science
Cuando los empleados dicen que «mi verdad es mejor que la suya», es señal de que se hace pasar por basado en datos. Puede que cada equipo actúe en función de los datos, pero si tienen información diferente, es probable que no estén de acuerdo y algunos incluso se dejen
Analytics and data science
Ahora se acepta ampliamente que las enormes cantidades de datos que generan las empresas representan un enorme depósito de valor potencial. Este valor es monetario y también social; tiene un enorme potencial de afectar al bien público. Pero, ¿las organizaciones —y nosotros, como sociedad— saben cómo aprovechar este valor? ¿Sabemos
Analytics and data science
Los principios de Marie Kondo para ordenar pueden ayudar a establecer un marco sorprendentemente sólido para la limpieza de los datos de las empresas. Cuando se trata de ordenar, lo crea o no, las empresas se enfrentan a un desafío similar al de los propietarios de viviendas, aunque a una
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Si bien los datos pueden ser el nuevo petróleo, las empresas ya no pueden verlos como un activo que extraer y explotar. La realidad es que ninguna empresa es propietaria de los datos de los clientes, sino que los clientes se los confían. En lugar de pensar como «propietarios de
Analytics and data science
Las empresas deben centrarse más en los datos patentados, datos que son exclusivos de una empresa y que se pueden utilizar para crear una ventaja competitiva sostenible. La necesidad de estrategias de datos propias aumenta con los nuevos tipos de datos y el crecimiento de la inteligencia artificial (IA). La
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Los vendedores de consumo gastan mucho dinero en comprar los nombres de los posibles clientes que pertenecen a un grupo determinado al que intentan llegar (hombres interesados en los deportes, por ejemplo, o personas de mediana edad interesadas en viajar. Sin embargo, los agentes de datos que venden esos datos
Analytics and data science
Crear una ontología es una inversión esencial para preparar a su empresa para que se dé cuenta de las ventajas de la IA y el aprendizaje automático. Atrás quedaron los días en que las empresas simplemente permitían que varios pequeños proyectos de IA prosperaran de forma independiente: para que estos
Analytics and data science
La crisis de la COVID-19 nos recuerda que los problemas del análisis de datos nunca son sencillos. Los analistas suelen tener que hacer juicios difíciles y, hasta cierto punto, subjetivos sobre la cantidad de datos que recopilar (y del tamaño del universo), el peso relativo que se debe dar a
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Ahora mismo, durante la pandemia mundial, la terrible elección parece ser entre salvar vidas o salvar los medios de subsistencia. Los autores —uno especialista en robótica e investigador de la IA, otro investigador de salud pública y médico— creen que es imperativo realizar una inversión masiva en datos, análisis y
Analytics and data science
Lo que solo los expertos suelen saber es que los científicos de datos, una vez contratados, dedican más tiempo a crear y mantener las herramientas de los sistemas de IA que a crear los propios sistemas de IA. Sin embargo, ahora están surgiendo nuevas herramientas para facilitar la entrada en
Analytics and data science
Al observar los diferentes enfoques del análisis de datos adoptados por una amplia gama de empresas, podemos ver algunas de las mejores prácticas para conectar los datos con el valor empresarial real. La ciencia de datos no puede ocurrir en un silo. Debe estar perfectamente integrado en la organización, las
Analytics and data science
Algunos sectores no son los más conocidos por utilizar los datos de forma eficaz. Pensemos en la industria de la construcción, donde gran parte del trabajo lo realizan sobre el terreno, por trabajadores con cascos, no delante de un ordenador. Pero, ¿por qué debería hacerlo esta industria? no ¿beneficiarse de