Esta tecnología de análisis de datos permite que las empresas tomen decisiones un 30 % más eficientes, automatizando hasta el 60 % de tareas repetitivas, lo que reduce costos en un 25 % y aumenta la productividad en un 40 %.

Según Federico Hernández, CPO y cofundador de la academia de tecnología Henry,  la IA aplicada a áreas como marketing, recursos humanos, manufactura y cadena de suministro es fundamental. En marketing, la personalización de campañas mejora en un 50 %, gracias a la segmentación precisa y el análisis de comportamiento de los clientes.  

Por otro lado, en recursos humanos, la IA optimiza en un 70 % los procesos de selección y retención de talento mediante el análisis de grandes volúmenes de datos. La manufactura también se beneficia con un mantenimiento predictivo que reduce los tiempos de inactividad y los costos de reparación hasta en un 40 %. Finalmente, en la cadena de suministro, la IA permite una predicción más exacta de la demanda, mejorando la eficiencia en un 30 %.

Hérnandez nos compartió las siete herramientas de IA que te ayudarán a potenciar la data analytics de tu empresa:

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Las siete herramientas de IA para potenciar la data analytics

H2O.ai: con capacidades avanzadas de machine learning, H2O.ai predice comportamientos y tendencias en grandes volúmenes de datos.

DataRobot: automatiza la creación de modelos predictivos, lo que facilita el análisis de datos a usuarios no técnicos.

MonkeyLearn: utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para transformar textos en datos procesables, ayudando en la toma de decisiones.

Trifacta: especializada en la limpieza de datos, Trifacta agiliza el trabajo de preparación para los analistas, garantizando precisión en el análisis.

Tableau: con IA integrada, Tableau recomienda representaciones visuales óptimas para los datos, mejorando su interpretación.

Knime: permite a los usuarios crear flujos de trabajo de análisis sin necesidad de programar, lo que democratiza el acceso al análisis de datos.

Google Cloud AI: sus modelos de IA preentrenados procesan grandes volúmenes de datos de manera eficiente, ideal para empresas que manejan big data.

Esta integración de herramientas de IA representa un cambio estratégico para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas en un entorno donde el análisis de datos es clave para el éxito empresarial.

Imagen: Luke Chesser

Es casi imposible que no estés relacionado, de alguna manera u otra, con una página web. Ya sea porque tienes un blog, un negocio pequeño, trabajas en una empresa que tiene un sitio o sencillamente porque quieres aprender analítica, es muy importante saber utilizar Google Analytics. Con esta herramienta podrás obtener información muy útil relacionada con el tráfico web y la audiencia de tu página. Bienvenid@ a una nueva versión de #HoyAprendí.

Coach2Coach

La verdad es que, como les hemos dicho en pasadas ocasiones, este tipo de conocimientos se pueden adoptar con herramientas distintas, aunque con contenido similar. Si quieres aprender los conceptos básicos de Google Analytics y un poco de interpretación de sus datos, Coach2Coach ofrece tutoriales sustanciosos y en español que están relacionados con dichos temas.

Timosfera

Por otro lado, es probable que desees aprender todo lo que Google Analytics tiene para ofrecerte de una forma más concisa. Si es así, el timosfera cuenta con un único video – de 26 minutos – en el que abarca de forma general todo lo que debes saber de la plataforma. Es un clip totalmente en español, perfecto para los principiantes en el tema de analítica:

Google para tu negocio

Si estás buscando cuestiones más puntuales sobre características de Google Analytics, y además quieres abordar el contenido de forma más pausada, el canal Google para tu negocio agrupó en una lista de reproducción varios videos que te serán muy útiles para potenciar la página de tu negocio. Aprenderás sobre palabras clave, Google Adwords, segmentos y reportes entre otras cosas.

https://youtu.be/CuCqC_d9QcA?list=PL0XajxDZhC5Z3DMZm0coqPsBZOIrPvTz3

Jimdo en Español

Ahora, si dispones del tiempo y además tienes el deseo de aprender realmente cómo puedes mejorar tu página web a través de los datos que aporta Google Analytics, te invitamos a ver el seminario que Jimdo en Español tiene sobre el tema.

Imagen: montaje ENTER.CO.

Los negocios ya se están dando cuenta de la necesidad de recoger la mayor cantidad de datos posibles. Entre más información tenga un negocio, se podrán tomar mejores decisiones. Para los CIO es una obligación proporcionar las mejores herramientas para recoger, almacenar y analizar los datos. Según Gartner, las soluciones de Business Intelligence y analítica serán claves en los próximos cinco años.

“Se vienen grandes cambios en BI y analítica que incluyen nuevas técnicas para descubrir los datos, mayor uso de datos en tiempo real y la eventual aceleración de BI y analítica cuando Big Data termine de madurar”, dijo Roy Schulte, vicepresidente y analista de Gartner. “A medida que los costos de conseguir, almacenar y gestionar los datos bajen, las compañías encontrarán más maneras prácticas de implementar soluciones”, agregó.

Además de la disminución de costos, también se dará un cambio en el paradigma. Actualmente, las inversiones en TI son para sistemas que recolectan datos y los almacenan. A medida que vaya pasando el tiempo, la oferta –y en consecuencia, las inversiones– se concentrará en analizar los datos y darle las herramientas al negocio para tomar mejores decisiones.

Hoy en día, los sistemas están centralizados y el departamento de TI genera reportes estáticos para las otras unidades de negocio. Las soluciones evolucionarán a ofrecer datos en tiempo real y permitir que las personas fuera de la esfera de TI puedan configurar sus propios reportes y usar los datos como mejor crean. Cada unidad de negocio seguramente conoce sus necesidades y requerimientos mejor que TI.

Esto estará atado a las nuevas formas de recolectar los datos. La tecnología introducirá nuevos sensores y la personas generarán más datos que necesitan ser tratados antes de llegar a un analista. La evolución de BI tendrá que llegar a un punto donde la información generada sea analizada y digerida antes de ser utilizada. “Los gerentes de TI tiene que asegurar que la información recolectada esté maximizada para tener un mejor desempeño”, explicó Schulte.

Paradójicamente, el gran obstáculo para la implementación de BI y de la analítica es el Big Data. La palabra todavía confunde a muchos gerentes de TI, que no saben bien cómo aprovecharlo; y además es demasiado caro y las primeras inversiones en él hasta ahora se están desplegando.