Para prosperar en esta era de lo inesperado, las empresas deben aprovechar los datos para generar lealtad de los clientes, automatizar los procesos del negocio e innovar ideas futuras. Sin embargo, la demanda de big data ha superado nuestra capacidad para resolver nuestros problemas de análisis de datos existentes, y el método de copiar y pegar sólo ha empeorado las cosas.
Los negocios grandes y pequeños necesitan una nueva arquitectura (un tejido de datos) que realmente se base en los datos y que ponga a la IA a trabajar para cumplir con sus KPI. Con un enfoque de estructura de datos, las plataformas de business intelligence fáciles de usar pueden conectar a las personas adecuadas con los conjuntos de datos correctos en el momento adecuado para promover la agilidad, predecir resultados y personalizar la experiencia.
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- Ciencia de datos y analytics: La IA se está convirtiendo rápidamente en un componente estratégico crucial para que las organizaciones de todos los sectores aceleren la entrega de productos y servicios innovadores, satisfagan las expectativas de los clientes, reduzcan el riesgo y el fraude e impulsen el crecimiento de los ingresos. La plataforma de analytics adecuada tiene capacidades analíticas automatizadas y respaldadas para optimizar los flujos de trabajo, eliminar errores costosos y ahorrar tiempo a los científicos de datos, analistas de datos y propietarios de líneas de negocios.
- Analytics de texto: Al invertir en analytics de texto, los negocios permiten que sus expertos dediquen más tiempo a crear valor para las partes interesadas y menos tiempo a procesos comerciales engorrosos.
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IBM se nombró como líder en Forrester Wave™: Administración de datos para analytics, primer trimestre de 2023
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