La Ciencia de Datos en las empresas actuales para lograr mejores resultados de negocio

  • En el último lustro, ha habido un aumento del 344% en la demanda de científicos de datos. Sin embargo, hubo una escasez de casi 150 mil científicos de datos en 2019.
  • Gartner nombró a TIBCO Software como líder en el Cuadrante Mágico de Gartner 2020[1] para plataformas de ciencia de datos y ML por segundo año consecutivo.

Sin lugar a dudas, la ciencia de datos está teniendo un alcance inusual en todas las industrias, sobre todo ahora, a partir de la pandemia de Covid-19. Y es que la ciencia de datos ha demostrado lo eficaz que es para aprovechar de mejor forma el conjunto de información, o nube de datos, que generan las empresas para tomar mejores decisiones comerciales.

Y es que ahora existen en el mercado herramientas tecnológicas de gran poderío que ayudan a los clientes a resolver sus mayores desafíos comerciales con ciencia de datos y aprendizaje automático o Machine Learning (ML). Por ejemplo, en su organización, estas nuevas tecnologías pueden ayudarlo a colaborar de mejor forma y echar a andar la maquinaria de ciencia de datos y el ML.

Al contar con poderosas herramientas que permitan un análisis de punta a punta, o de todo el ciclo, su organización será capaz de permitir a los equipos de trabajo convertir los hallazgos predictivos en mejores resultados comerciales.

Mejores decisiones de negocio

Me viene a la mente el caso de una empresa que necesitaba urgentemente contar con herramientas de vanguardia que no solo conjuntara todo el ecosistema de datos, sino que los procesara rápidamente para tomar mejores decisiones de negocio. Se trata de un operador logístico 3PL para la industria farmacéutica, cuyo principal cliente es un fabricante de material quirúrgico, tan en boga hoy en día.

Este operador logístico necesitaba no solo entregar en tiempo y forma en el norte de México, sino disminuir las constantes pérdidas o mermas de la empresa referida, además de ayudar a su cliente a vender más, para lo cual necesitaba saber todo el recorrido de los productos, desde que salían de la fábrica, hasta su entrega puntual en los diferentes lugares que el cliente precisaba, muchas veces clínicas y hospitales, pasando por el almacén. Contar con toda la data y la interpretación de la misma era una decisión crucial de negocio, que le permitiría seguir contando con ese codiciado cliente. Esto se resolvió con tecnología de ciencia de datos de un proveedor confiable. El cliente del operador logístico eliminó las mermas, cuenta ahora con las entregas en tiempo y forma, además de vender 300% más.

Soluciones innovadoras a problemas complejos

Para la ciencia de datos y el ML, la mayoría de los clientes buscan con frecuencia algoritmos y lenguajes de programación de código abierto, con el fin de crear soluciones innovadoras para sus asuntos que generan más problemas.

Pero el principal desafío surge al momento en que los clientes precisan de los servicios de proveedores de nube, con diferentes lenguajes de programación y diversos ecosistemas, como los siguientes: Google Tensor Flow, Microsoft Azure y Amazon SageMaker, entre otros.

Es importante destacar que con un correcto proveedor de tecnología de ciencia de datos y ML resolverá este reto, y por tanto, permitirá a los clientes manejar con toda tranquilidad ecosistemas complejos, además de trabajar sin sobresaltos desde una plataforma más estable, sólida y consolidada.

Análisis en tiempo real

Hay muchas empresas que refieren que a medida que los volúmenes de datos aumentan, como suele suceder ahora con más frecuencia, por toda la tecnología y apps que interactúan en la nube, el acceso a datos se convierte en una tarea titánica. Y es que, por lo regular, las compañías no pueden esperar para enviar todos los datos a los sistemas empresariales para su análisis, síntesis y evidencia. Por ello, cada vez más, se está usando el Internet de las cosas (IoT) y el Edge Analysis para realizar dicha tarea en tiempo real.

En resumen, el proveedor correcto de ciencia de datos puede ayudarle a su empresa a promover la colaboración, la automatización y la reutilización de los flujos de trabajo analíticos con el fin de optimizar la resolución de los problemas de negocio más complejos, independientemente de en qué industria se encuentre usted.

Hacer realidad los postulados básicos

TIBCO Data Science puede ayudar a las organizaciones a promover la colaboración, la automatización y la reutilización de los flujos de trabajo analíticos, con el fin de solventar sus problemas de negocio más complejos, además de ayudarlo con los desafíos comerciales con ciencia de datos y ML, pues hace realidad varios de los postulados antes referidos: 1) hace de la ciencia de datos un trabajo de equipo, 2) habilita la innovación con código abierto y 3) realiza análisis en tiempo real.

Para concluir, en TIBCO tenemos varios casos de éxito que son testimonio fiel de esta realidad posible. Así, empresas Xactly, ZPower y Hemlock Semiconductores, entre otras muchas, han utilizado nuestra tecnología para innovar, resolver problemas complejos, crecer a nivel comercial, y por supuesto, mantenerse vigente en esta época de pandemia de Covid-19, que se distingue como de transformación profunda, sobrevivencia y grandes retos.

GRÁFICA:

Por: Jorge López, Vicepresidente de Ventas para Latinoamérica de TIBCO.

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Te compartimos el siguiente vídeo

[1] Cuadrante mágico de Gartner 2020 para plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, 13 de febrero de 2020, Peter Krensky, Pieter den Hamer, Erick Brethenoux, Jim Hare, Carlie Idoine, Alexander Linden, Svetlana Sicular y Farhan Choudhary.

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