Analítica avançada: el pilar dels negocis

Què és l'analítica avançada i per què és tan important per a les empreses?

Definim l'analítica avançada com un conjunt de tècniques que es serveixen de l'estadística i els models matemàtics per descobrir patrons, obtenir més coneixement sobre aspectes del negoci i prendre millors decisions. En el procés, s'analitzen grans volums d'informació i es processen de tal manera que és possible extreure conclusions pràctiques i de valor.

Per a les empreses, l'analítica avançada és una oportunitat. Proporciona als responsables de cada departament una visió global, àmplia, precisa i profunda de les seves operacions, clients, mercats i competidors. Com a conseqüència, es prenen decisions més efectives que corregeixen i anticipen errors, milloren els processos i aconsegueixen una major rendibilitat.

Hi ha tres àrees que, actualment, són clau en el camp de l'analítica avançada. Són les següents:

• Anàlisi predictiu
• Aprenentatge automàtic
• Models de llenguatge conversacional

Coneguem una mica més a fons quines són les implicacions de cadascuna d'aquestes àrees més específiques relacionades amb l'analítica avançada.

Tres camps per dominar l'analítica avançada

Vegem els detalls de cadascuna de les àrees esmentades en l'apartat anterior i quin impacte poden tenir en el teu negoci.

Anàlisi predictiu

El anàlisi predictiu influeix positivament en la competitivitat. Aquesta és una tècnica que pot optimitzar al màxim l'activitat d'una organització. Per exemple, permet prendre decisions ràpides, però ben informades, gestionar millor els riscos i les incerteses i detectar amb antelació possibles obstacles en el rendiment de l'operativa empresarial.

A més a més, es tracta d'una metodologia que afavoreix la retenció i fidelització de clients. Com ho aconsegueix? Principalment, de tres maneres diferents:

• Identificació de patrons. Analitzant dades de forma predictiva, és possible anticipar-se a les necessitats del client revelant els seus patrons de comportament. D'aquesta manera, és més fàcil posar en marxa campanyes de màrqueting ajustades a les seves preferències que augmentin la seva satisfacció i compromís amb la marca, per exemple.
• Coneixement profund del client. L'analítica avançada en la seva forma predictiva també revela més dades sobre cadascun dels clients de la marca. Com a conseqüència, és més fàcil proporcionar una atenció al client més personalitzada.
• Descobriment del descontentament. Un client pot no estar del tot satisfet i encara no haver considerat canviar de proveïdor o companyia. Amb l'anàlisi predictiu s'aconsegueix detectar senyals que alguna cosa no va bé, com un descens en les comandes o un augment en les queixes interposades al servei d'atenció al client.

Quan l'anàlisi predictiu es treballa al núvol, aquests i altres beneficis s'aconsegueixen sense que sigui necessari invertir i mantenir una gran infraestructura, a més d'obtenir accés a les dades des de qualsevol part del món.

Aprenentatge automàtic

Un altre camp destacable és l'aprenentatge automàtic. Per què és tan necessària aquesta tècnica en el món de l'analítica avançada? Gràcies a la intel·ligència artificial, s'aconsegueix automatitzar i optimitzar processos, a més d'establir models predictius que són impossibles d'obtenir amb el processament humà. I el més important, aconseguim una millora contínua dels processos.

Per aconseguir un sistema d'aprenentatge automàtic realment efectiu, és imprescindible treballar per a l'obtenció de dades de qualitat, la comprensió dels models i la seva implementació eficient en una empresa. De la mateixa manera, es tracta d'una tècnica que requereix recursos de càlcul significatius, per la qual cosa la majoria de les empreses es valen de la infraestructura al núvol, que habilita potència i escalabilitat segons les seves necessitats.

Entre les principals aplicacions de l'aprenentatge automàtic destaquen: el reconeixement d'imatges i vídeos, l'automatització de processos (des de logística fins a producció, passant per controls de qualitat) o els vehicles autònoms. En conjunt, l'aprenentatge automàtic impulsa la innovació i l'eficiència en les organitzacions, permetent a més una major personalització i anticipació a les necessitats del mercat.

Models de llenguatge conversacional

Ara abordem una altra tecnologia revolucionària. La irrupció dels models de llenguatge conversacional està millorant les comunicacions i està reduint la càrrega de treball en alguns departaments clau.

Aquesta tecnologia, materialitzada habitualment en forma de chatbot, s'aplica amb èxit en àrees com l'atenció al client i el servei postvenda, permetent una interacció més fluida i natural. De la mateixa manera, els models de llenguatge conversacional tenen la capacitat de personalitzar l'experiència del client, oferint respostes precises i rellevants a les seves consultes i necessitats.

Finalment, els models de llenguatge natural són capaços d'interpretar el context i mantenir converses coherents. Les empreses que apliquen solucions d'aquest tipus s'adapten millor als seus clients i, al mateix temps, agilitzen els processos corresponents.

Hem vist recentment com models de llenguatge conversacionals com ChatGPT han revolucionat el panorama d'aquests sistemes, arribant fins i tot a sobrepassar les capacitats d'aprenentatge previstes en un primer moment. Estem veient una revolució que està influint ja en la millora i agilitat de qualsevol àrea de l'empresa, no només l'atenció al client.

L'analítica avançada i l'ètica: les dues cares d'una mateixa moneda

L'ètica juga un paper fonamental en el context de l'analítica avançada. A mesura que les organitzacions utilitzen tècniques avançades d'anàlisi de dades per obtenir informació valuosa, es fa necessari establir polítiques i pràctiques que promoguin l'ètica professional en l'ús d'aquestes tecnologies i al mateix temps mitiguen els efectes dels biaixos, sovint inherents en gran varietat de conjunts de dades.

Parlem de tres formes de fer una analítica avançada més ètica:

• Supervisió. L'automatització és molt beneficiosa, però s'han d'inspeccionar els sistemes de manera rigorosa. Com a conseqüència, això fa que els models adoptin qualitats ben valorades, com la justícia o la imparcialitat, i evitin comportaments impropis, com la discriminació.
• Qualitat de dades. Un altre punt clau per aconseguir una analítica avançada ètica és assegurar que les dades siguin precises, completes i fiables, evitant la inclusió d'informació esbiaixada. La transparència en el procés de recopilació i emmagatzematge de les dades és essencial per mantenir la confiança i la integritat durant totes les fases posteriors d'anàlisi i explotació.
• Formació i capacitació. Moltes de les tecnologies esmentades tot just acaben d'aterrar. I, malgrat això, el seu potencial d'impacte és extremadament elevat. Per això, s'han d'implementar amb responsabilitat. La manera d'aconseguir-ho és conscienciar i capacitar el personal intern sobre els aspectes ètics de l'analítica avançada. Els equips han de comprendre quins són els possibles impactes i riscos, així com l'adopció de bones pràctiques en l'ús de les dades i la presa de decisions.

L'analítica avançada amb SEIDOR és la proposta guanyadora

L'analítica avançada s'està convertint en una veritable revolució, especialment després de l'arribada de tecnologies tan sorprenents com els models de llenguatge natural. En l'actualitat, qualsevol empresa serà capaç d'aprofitar al màxim les dades i prendre decisions informades. Ara bé, sempre incorporant una sèrie de millors pràctiques i metodologies de referència, indispensables per assegurar l'èxit durant i després de la posada en marxa d'aquest tipus de solucions innovadores.

L'equip de Data & Analytics de SEIDOR, compta amb professionals preparats per abordar aquestes noves tecnologies i solucions de punta i posar-les al servei del negoci. Comptem amb més de 25 anys d'experiència, en els quals hem ajudat a més de 2.500 clients. Si desitges beneficiar-te dels avantatges de l'analítica avançada i comptar amb el suport d'experts en la matèria, contacta amb nosaltres. Estarem encantats d'ajudar-te a aprofitar al màxim el potencial de les teves dades i portar la teva empresa cap a l'èxit en el competitiu panorama empresarial actual.