El proceso de toma de decisiones basadas en datos implica colectar datos "crudos" basados en objetivos o indicadores medibles, procesas y analizar estos datos minuciosamente, para encontrar patrones y construir modelos concretos, con el fin último de volcar esta "sabiduría" en estrategias y acciones que benefician su empresa. Este proceso permite a las empresas a disminuir el riesgo inherente de cada decisión.
Este proceso de decisiones basadas en datos está fundamentado en el modelo DIKW. Este modelo consiste fundamentalmente en transformar datos crudos en algo que pueda ser útil para tomar decisiones. Estos datos crudos y sin sentido son transformados en información, luego en cocimiento y sabiduría, y finalmente se traducen en acciones y/o estrategias bien definidas.
Obtenga informacion certera de las tendencias de mercado, para mejorar la rentabilidad de las transacciones o implementar algún bot de trading para automatizar las operacioens diarias.
Obtenga informacion clara y precisa para tomar decisiones acertadas. Conglomerar, limpiar y consolidar todos los datos que se encuentran distribuidos entre todas las instituciones.
Mejore el tiempo de respuesta y entrega de I+D. Especifique objetivos de innovación en funcion de datos concretos. Personalize su ambiente digital de investigación.
Mejore la Calidad de procesos y productos, reduciendo costos y automatizando tareas repetitivas. Optimice los indicadores de calidad.
Descubra nuevas rutas, hubs o conexiones para su red de distribución. Disminuya el tiempo de entrega, mejorando la satisfacción del cliente.
Recomiende mejores productos a sus clientes, o prediga que nuevo producto será el mas rentable. Entrege reportes presolaizados a cada cliente.
Logre claras predicciones de consumo y habitos de uso de sus clientes, para focalizar las campañas de marketing y obtener mejores resultados.
Obtenga claras predicciones de los indices de victoria/derrota de equipos. Siplifique el diseño de videojuegos integrando AI (Inteligencia Artificial) al mismo.
Obtenga información precisa de las terminales de distribucion, integrando sistemas de colección de datos in-situ. Anticipese a potenciales fallas en las redes de distribución con un detallado analisis de redes.