Para ser un campeón se requiere talento, habilidad, experiencia, horas de práctica, dedicación y un ingrediente secreto: el análisis de datos. Esto es al menos cierto para el equipo italiano de motociclismo Ducati Corse. Cuando el equipo Ducati quiso mejorar las pruebas de configuración de sus motos para hacerlas más eficientes y reveladoras, al mismo tiempo que reducir el tiempo, el costo y el esfuerzo involucrado en el proceso, recurrieron a Accenture. A través de una solución de análisis de datos inteligente que combinaba Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas (IoT), Accenture creó una aplicación móvil que podía simular y monitorear el rendimiento de una motocicleta en diferentes condiciones de pista y clima. Los conocimientos resultantes les están ayudando a mejorar su rendimiento y adelantarse a sus competidores.
Hoy en día, el análisis de datos juega un papel significativo en diferentes sectores porque, como dicen, “la Inteligencia Artificial es tan inteligente como los conocimientos que la alimentan”. Según un informe “AI Momentum, Maturity and Models for Success” de SAS, Accenture Applied Intelligence e Intel con aportes de Forbes, la mayoría de los líderes en Inteligencia Artificial encuestados afirmaron que el análisis de datos y la Inteligencia Artificial son inseparables. Entre los encuestados, el 79 por ciento de las empresas que informaron haber tenido éxito real después de implementar tecnologías basadas en IA, afirmaron que el análisis de datos ha desempeñado un “papel importante” en esto. En un mundo cada vez más conectado, donde las nuevas tecnologías están liderando el camino, el análisis de datos es un ingrediente esencial para hacer que las empresas sean más inteligentes al desbloquear conocimientos valiosos. Ahora más que nunca, las empresas necesitan conocimientos accionables para mejorar su rendimiento, aumentar su eficiencia y obtener una ventaja competitiva. Al aplicar el análisis de datos a los millones de puntos de datos que ya tienen, estas empresas pueden tomar mejores decisiones comerciales a un ritmo más rápido. A su vez, esto ayuda a reducir costos y riesgos.
En términos generales, el análisis de datos se puede clasificar en:
- Análisis Descriptivo: Ofrece puntos de datos similares con una clasificación común que explica lo que sucedió.
- Análisis Diagnóstico: Ejecuta modelos estadísticos o correlaciones para explicar lo que sucedió.
- Análisis Predictivo: Examina datos actuales y pasados para encontrar tendencias y patrones que ayuden a predecir la probabilidad de que la situación ocurra nuevamente en el futuro.
- Análisis Prescriptivo: Sugiere decisiones, acciones e implicaciones a partir de modelos predictivos para mejorar la toma de decisiones.
Todos estos son cada vez más sofisticados y complejos, y con cada paso, el valor entregado por ese tipo de análisis aumenta proporcionalmente.
En resumen, el análisis de datos es una herramienta poderosa que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas. Al aprovechar los conocimientos obtenidos a través del análisis de datos, las empresas pueden mejorar su rendimiento, aumentar su eficiencia y obtener una ventaja competitiva en un mundo empresarial cada vez más competitivo y conectado.
Fuente del artículo: YS
