Resolver cosas difíciles: cómo Medifé construyó servicios de telesalud estables en medio de una crisis global
Etiqueta: big data
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Resiliencia, eficiencia y sustentabilidad: tres ejes de transformación digital para el sector agrícola
El sector agrícola tiene la oportunidad de avanzar hacia la eficiencia y la sostenibilidad aprovechando las tecnologías digitales. El uso de Big Data, procesamiento de datos en la nube, imágenes satelitales y tecnologías IoT como sensores, vehículos autónomos y drones, pueden mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia en el riego y la gestión del ganado, reducir los desechos y contribuir a la sustentabilidad. Las tecnologías digitales también permiten monitorear las emisiones de gases y proporcionar transparencia en la cadena de suministro a través de Blockchain. La adopción de estas tecnologías brinda ventajas competitivas en el mercado agrícola.
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Industria 4.0: larga vida al reinado de los datos
Las Revoluciones Industriales han transformado la sociedad y la economía a lo largo de la historia. La Cuarta Revolución Industrial se caracteriza por el uso de datos y la inteligencia artificial, con un alto nivel de intercambio de información. Las empresas deben migrar hacia un modelo de relación centrado en los datos, organizando y comprendiendo la información para satisfacer las necesidades del cliente y optimizar los flujos de información. Antes de digitalizar, es necesario organizar los datos.
Big data y las trampas de las correlaciones espurias
En España, se estima que alrededor del 68% de las empresas industriales son consideradas «novatos digitales» o «seguidores digitales», lo que indica que aún no han adoptado completamente la digitalización en sus negocios y necesitan hacerlo para mejorar su competitividad. Al analizar grandes conjuntos de datos, se advierte sobre el peligro de encontrar correlaciones espurias, donde variables pueden parecer relacionadas sin tener un sentido real o donde una tercera variable podría estar influyendo. Por lo tanto, es fundamental interpretar los datos con cautela, recordando que la correlación no implica causalidad, y ser conscientes de cómo se construyen los gráficos y visualizaciones para evitar conclusiones erróneas.
PyMEs y Big Data: 4 ejes para comenzar 2023 con una sólida estrategia de datos
La mayoría de las pymes españolas confían en la digitalización y planean invertir en ella en los próximos tres años, sin embargo, aún necesitan realizar una transformación digital centrada en la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos. El uso de estrategias de Big Data puede ayudar a estas empresas a abordar problemas de manera proactiva, generar nuevas oportunidades, mejorar la eficiencia operativa y fidelizar a los clientes. Sin embargo, las pymes se enfrentan a desafíos como la integración de diferentes fuentes y tipos de datos, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos rápidamente y la selección y preparación adecuada de los datos. Para tener éxito en una estrategia de Big Data, las pymes deben definir claramente los problemas de negocio, seleccionar y preparar los datos adecuados, almacenarlos de manera segura y realizar un análisis exhaustivo para tomar decisiones basadas en datos. El inicio de un nuevo año es un momento oportuno para implementar estrategias de transformación digital y Big Data, lo que requiere un cambio de mentalidad y enfoque estratégico en estas empresas.
Los datos como motor para una nueva robótica
En comparación con otros campos, la robótica tiene características particulares, porque tiene como objetivo permitir que un agente físico interactúe con el mundo concreto.
¿Hay diferencias entre un CRM y un CDP?
Ambas tecnologías, CRM y CDP, son herramientas valiosas, pero con propósitos diferentes. Mientras que los CRM se centran en la gestión de las interacciones con los clientes, los CDP se enfocan en recopilar y comprender los datos de comportamiento del cliente. La elección depende de las necesidades específicas de cada empresa y los roles orientados a las ventas y servicios pueden beneficiarse más de un CRM, mientras que los roles orientados a la estrategia de gestión del cliente pueden aprovechar mejor un CDP. En última instancia, es importante evaluar qué tipo de información se necesita y cómo se utilizará para tomar decisiones comerciales más informadas y brindar experiencias personalizadas a los clientes.
