MENU

| AR

Sedes

Programación

Marketing

Diseño

Datos

Paises

Por qué el análisis de los datos es cada vez más importante

Por qué el análisis de los datos es cada vez más importante
#tecnología
5 de febrero de 2018
  -  
-min de lectura


Son varios los motivos por los cuales las organizaciones valoran cada vez más a los profesionales que desarrollan las habilidades vinculadas al análisis de los datos para poder convertirlos en información de valor. Acá presentamos algunos de las de las principales razones: - Ciclos de innovación más rápidos: El objetivo central de la analítica consiste en apoyar la toma de decisiones ejecutivas, y el contexto actual marca que las decisiones son hoy más importantes que nunca porque los mercados cambian muy rápido, de ahí que el futuro pertenece a las compañías ágiles que puedan adaptarse rápidamente. Definitivamente, tener las ideas correctas en el momento oportuno y poder actuar sobre ellas es un gran diferencial. Para eso, los profesionales deben ser capaces de realizar análisis efectivos. - De un mundo impulsado por procesos a un mundo basado en datos: Si hasta el momento estábamos acostumbrados a los procesos de creación de datos que podemos utilizar para el análisis, ahora los datos se utilizan para crear procesos para la transformación digital. Así es como los diferentes pasos cambian constantemente según la información y los algoritmos en tiempo real.Por ejemplo, si pensamos en los clientes que compran productos. En los viejos tiempos, este era un proceso bastante lineal: veían un anuncio, luego quizás iban a una tienda y hacían una compra. Pero ahora vivimos en un mundo omnicanal mucho más complejo. Las empresas más avanzadas están optimizando el recorrido de los clientes de extremo a extremo utilizando análisis en tiempo real en todos los puntos de interacción, guiando a los clientes hacia los mejores resultados: "¿El cliente es rentable? ¿Deberíamos ofrecer un descuento? ¿En qué otros productos podrían estar interesados? Y así sucesivamente es como se debe trabajar hoy. El resultado es que cada cliente está siguiendo, en esencia, un proceso único y personalizado, impulsado por datos y análisis. Y estos procesos cambian automáticamente a medida que los datos cambian, haciéndolos más ágiles y flexibles, y más adecuados para los mercados en rápido movimiento. Pero no es solo la experiencia del cliente la que está cambiando. Todos los procesos comerciales modernos, incluidos los recursos humanos, la logística, las finanzas y la fabricación, se ajustan y optimizan constantemente, sobre la marcha, en base a datos en tiempo real. De ahí que la Analytics pasa de ser un proceso separado de "operaciones" a ser una parte integral de él. - La analítica es parte de los productos y servicios que vende: Las empresas están pasando de vender productos a crear experiencias, y los datos son una parte esencial de ese proceso. Ya sea una estimación de cuánto tardará un Uber en llegar, o la calidad de una recomendación de Amazon, o la capacidad de analizar sus facturas B2B… en cualquier caso los datos son una parte cada vez más directa de las experiencias de sus clientes, y lo que hace que una empresa se diferencia de sus competidores.Esto significa que los gerentes de sus productos deben poder experimentar con los datos de nuevas formas, probando e iterando estas experiencias basadas en datos para sus clientes.   - Monetización directa de datos: Ahora es más fácil que nunca monetizar la información, convirtiéndola directamente en ingresos ya que esos datos pueden ser de valor para otras organizaciones.  Al agregar, aumentar y anonimizar la información, se puede venderla. Por ejemplo, los datos de los minoristas pueden revelar conocimientos profundos sobre las opciones de marca.Cada una de las tendencias mencionada aumenta la importancia comercial del análisis empresarial. Por eso, es momento de enfocarse en mejorar las prácticas de análisis en cada una de las áreas de la organización.

Otras Noticias

Los lenguajes de programación favoritos, según 15.000 desarrolladores img
#tecnología

Los lenguajes de programación favoritos, según 15.000 desarrolladores

Miles de programadores web full stack de todo el mundo se expresaron en Twitter días atrás para opinar acerca de cuáles son sus lenguajes de programación favoritos, en base a seis criterios:  El primero que aprendieron, el que les causó más dificultades, el que más usan, el que odian, el que más aman y el que recomiendan para principiantes.Tras obtener datos de unos 15.000 desarrolladores,  Victoriano Izquierdo  analizó los tuits con la herramienta de análisis científico de datos Graphext obteniendo, como resultado, que Javascript, Python, Java y C# lideran el ranking de los lenguajes preferidos. Este resultado coincide con otros sondeos realizados en todo el mundo. Por ejemplo, la última encuesta anual de desarrolladores de JetBrains, llevada a cabo a principios de este año, así como los índices TIOBE, el PYPL, entre otros.  Este ranking es ideal para aquellos que quieren aprender a programar, porque da cuenta de las opiniones en primera persona de aquellos que ya están recorriendo su camino dentro del campo de la programación web.

Estudiar en Digital House es una de las mejores cosas que me pasaron en la vida img
#tecnología

Estudiar en Digital House es una de las mejores cosas que me pasaron en la vida

¿Por qué estudiaste en Digital House?Elegí Digital House porque varias personas me recomendaron la institución, y de hecho, estudiar en Digital House fue una de las mejores cosas que me pasaron en la vida porque el campus es genial, aprendí a programar aplicaciones móviles Android y conseguí empleo rápidamente.¿Qué te parecieron los profesores?Los profesores son muy buenos. Cada vez que alguien tiene una duda la resuelven en dos minutos, y el material que ofrecen para trabajar es increíble.¿Cómo fue tu experiencia de búsqueda laboral?Esto fue todo una sorpresa porque tuve una recomendación por parte del profesor, y al otro día me llamaron para una entrevista, y luego de ir a esa cita me pidieron que me realice el examen pre-ocupacional para entrar. Para este proceso, el programa de Desarrollo Profesional de Digital House me ayudó un montón porque me permitió mejorar mi perfil en LinkedIn y a optimizar mi CV.¿Recomendarías estudiar en Digital House?Totalmente, porque los cursos que imparten te dan las herramientas para trabajar en cualquier ámbito en el que uno se quiera desarrollar con respecto a la programación.

Cómo determinar las palabras clave ideales para el contenido web img
mkt

Cómo determinar las palabras clave ideales para el contenido web

Dentro del marketing digital, Las palabras clave (keyword) son un elemento fundamental. De hecho, estos términos deben ser contemplados al redactar contenidos para websites ya que, si utilizamos las palabras correctas, mejorará el posicionamiento del sitio en los buscadores. Además de esto, en lo que respecta al SEO (Search Engine Optimization), identificar las palabras clave correctas también puede ayudar a entender mejor a la audiencia, medir el sentimiento de la marca y hasta monitorear a los competidores.  Para identificar las palabras clave se recomienda efectuar una serie de pasos:  1. Listar los temas relevantes: Acá el objetivo es ponerse en el lugar de un usuario para determinar cuáles son los vocablos relacionados al website. Por ejemplo, si hablamos de ciencia de datos, las palabras clave pueden ser “big data”, “Python”, “visualización” y “data scientist”, entre otras. Esta lista no es específica de palabras clave, sino que servirá para definir las keywords a utilizar para optimizar el SEO.  2. Recurrir a las sugerencias de Google: Luego hay que buscar esos temas en Google para ver qué sugiere este buscador. Por ejemplo, continuando con el tema de la ciencia de datos, si buscamos esta frase en Google aparecerán sugerencias sobre pdfs, cursos, definición, casos y mucho más.  3. Descubre búsquedas relacionadas: Para esto hay que ir a la parte inferior de la página de resultados de búsqueda y consultar los resultados que aparecen en el apartado de “Búsquedas relacionadas con __________ (la palabra clave buscada).Continuando el ejemplo del ciencia de datos, en el apartado de Google es posible encontrar búsquedas relacionadas que integran términos como: “ciencia de datos”, “importancia de la ciencia de datos” y “consultora ciencia de datos”, entre otros.  4. Filtrar la lista de palabras clave: Hay herramientas, como el Keyword Planner de Google u otras similares como Keywordtool.io, Moz Keyword Explore y BuzzSumo.  Para eso hay que cargar las palabras para consultar los volúmenes de búsquedas y tráfico estimado de cada término. Así es posible estimar cuántas impresiones o clics se pueden obtener.Una vez que se tiene toda esta información de las palabras clave, hay que prestar atención a variables tales como promedio más alto de consultas, clics e impresiones y clics.  Terminado este proceso, ya estamos listos para comenzar a redactar con el objetivo de generar contenidos de calidad para la audiencia, pero que al mismo tiempo sirvan para el posicionamiento SEO. Para releer más consejos, solo hay que hacer clic acá.