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El aprendizaje automático se utiliza en todas las industrias y comunidades de usuarios para una amplia variedad de necesidades de análisis predictivo. Casos de uso que van desde pronósticos de ventas hasta reducción de rotación, valor de por vida del cliente, optimización de inventario, asignación de capital y más. Qlik AutoML Por lo general, los científicos de datos profesionales solo se enfocan en las principales prioridades, de una manera muy profunda y sofisticada. Pero, ¿qué pasa con el resto? Aquí es donde entra en juego Qlik AutoML. Aporta el poder del análisis predictivo al “otro 90%” de los casos de uso, lo que permite a sus equipos de análisis generar un enorme valor para su organización. Ahora podemos aprovechar la IA para hacer que el análisis empresarial pase de ser puramente histórico a ser de naturaleza predictiva y prescriptiva. Con el análisis tradicional, miraría los datos anteriores y trataría de comprender qué sucedió. Luego buscaría cierto nivel de conocimiento sobre por qué sucedieron las cosas al profundizar más. En última instancia, intentará aplicar estos aprendizajes para tomar mejores decisiones y tomar medidas más efectivas en el futuro. Con Qlik AutoML, sigue la misma lógica. Es solo que utiliza el aprendizaje automático para analizar los datos históricos y construir modelos que puedan predecir resultados futuros. Entonces, en lugar de adivinar, obtienes una forma mucho más concreta y tangible de tomar decisiones. Tanto con las predicciones como con los datos de explicabilidad, puede ver qué es probable que suceda y, lo que es más importante, por qué. Armado con información sobre los posibles resultados y las palancas que los impulsan, puede determinar la mejor manera de actuar. Y luego, puedes desencadenar esa acción. Ahora completamente integrado en Qlik Cloud, Qlik AutoML proporciona una forma simple y sin código para que los usuarios y equipos de análisis aprovechen AutoML: para entrenar modelos de ML, hacer predicciones y planificar decisiones. Puede aprovechar el poder de nuestro exclusivo motor de análisis para explorar datos predictivos y probar escenarios hipotéticos en Qlik Sense. ¡Gracias por leer!

El planteamiento tradicional de la inteligencia empresarial no puede manejar las demandas de datos actuales. En la economía digital, tener agilidad en tiempo real se convirtió en algo esencial. Mientras más rápido pueda responder una organización a medida que evolucionan los eventos, mejor podrá competir. Eso significa equipar a los sistemas y a las personas con información y análisis actualizados en tiempo real, para optimizar cada momento comercial. La inteligencia empresarial tradicional no puede hacer frente a esas demandas. Toma un enfoque pasivo a través de una carga de información preconfigurada, conjunto de datos históricos que se esfuerzan en predecir el futuro. ¿Y qué hay sobre la habilidad de comprensión y toma de acciones informadas en el momento más importante? En simples palabras, las soluciones de la inteligencia empresarial tradicional no fueron diseñadas para optimizar a tiempo real las decisiones y la toma de ellas a tiempo real. /*! elementor – v3.5.5 – 03-02-2022 */ .elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=”.svg”]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block} Hoy en día las organizaciones necesitan tener una relación más dinámica con la información. Donde los datos tengan alto valor comercial y se pueda reflejar al momento actual. Que la información pueda contar constantemente con procesos actualizados día a día, otorgando poder a los usuarios para interactuar con él de manera intuitiva en cualquier momento, creando consciencia sobre cualquier aspecto del negocio y del mercado. ¿Qué es la inteligencia activa? La demanda de la economía digital impulsa un cambio necesario en la visión de la Inteligencia empresarial moderna. El nuevo paradigma establece superar las deficiencias que la BI (Business intelligence) tradicional, a partir de la entrega de una inteligencia continua que contiene información actualizada en tiempo real y diseñada para desencadenar acciones inmediatas. Llamamos inteligencia activa a un estado de continua inteligencia donde la tecnología y el proceso ayuda a crear acciones inmediatas en tiempo real, es decir, datos actualizados. BI Tradicional Utiliza conjuntos de datos seleccionados y preconfigurados Funciona canalizando datos de extremo a extremo, aprovechando la automatización listos para producir datos a fin de ser usados en el negocio Diseñado para informar, no crear acciones VS Inteligencia activa Basado en inteligencia continua a partir de información actualizada y en tiempo real Establece una canalización inteligente de datos a un análisis, que permite el reflejo de la lógica y el contenido empresarial dinámico Diseñado para crear acciones inmediatas Guia inteligente sobre el análisis de datos La BI tradicional comprende una serie de soluciones sobre la ingestión, integración, entrega, análisis, colaboración y narrativa de datos que no fueron reunidas correctamente en una parte unificada. La Inteligencia Activa cierra la brecha entre esos componentes, creando un conducto multidireccional para el flujo continuo de datos e información en toda la organización. Este análisis inteligente de datos canalización permite que los datos nuevos lleguen a los usuarios casi tan tan pronto como entran por la puerta. Inteligencia Activa Consolida información de múltiples fuentes de datos La inteligencia activa integra datos de diferentes tipos y formularios, combinando datos actuales e históricos para crear escenarios dinámicos que aumenten la oportunidad de descubrir ideas únicas, sorprendentes y procesables. Crea movimiento de datos y automatiza la transformación Aprovecha la tecnología para el cambio de datos a tiempo real, captura y automatiza el almacenamiento de ellos, la inteligencia activa acelera enormemente el movimiento de datos a través de la organización para automatizar procesos como la integración de datos o transformación de los mismos. Conserva el linaje Para mantener el gobierno de datos, transparentes y confiables, la inteligencia activa utiliza metadatos para preservar los datos linaje a través del canal. Entrega en tiempo real, actualizar información. La inteligencia activa hace que la información más actualizada esté disponible en el momento más importante: ahora. Ya sea impulsando métricas automatizadas e información dentro de los tableros o incrustandolos directamente en procesos. Combina datos en reposo con datos en movimiento, reflejando el pulso de los datos y brindando información en el momento comercial. Integrado, siempre en inteligencia. La Inteligencia Activa es ejecutado momento a momento, las plataformas de análisis de datos admiten un rango completo de casos, donde el uso del análisis puede integrarse directamente en el negocio y en procesos impulsados ​​por máquinas. Análisis aumentado con IA y aprendizaje automático. El análisis de datos está diseñado para mejorar la intuición humana, usando IA y algoritmos de aprendizaje para emerger en tiempo real eventos y predicciones que permiten profundizar el análisis y la colaboración, o simplemente para impulsar acciones inmediatas. Colaboración a través de todo el canal de datos. La brecha histórica entre los datos productores y consumidores está cerrada, permitiendo que una variedad de roles funcionen juntos para definir y mejorar los conjuntos de datos necesarios. Diseñado para generar acciones inmediatas La Inteligencia Empresarial tradicional fue diseñada para informar a las personas, y podría usarse para informar una acción. Aun así, no fue diseñado para obligar a la acción, y ciertamente no para desencadenarse de forma autónoma. La Inteligencia Activa, como su nombre lo indica, se trata tanto de información como de toma de decisiones y acción impulsada. Alertas dinámicas y generadora de eventos En el centro de la Inteligencia Activa, se encuentran los análisis aumentados unidos directamente en los procesos operativos que permiten tomar o desencadenar acciones cuando se cumplen condiciones específicas. Entrega alertas a los usuarios La inteligencia activa también fuerza a la acción en el momento, generando alertas para los usuarios, contextualizadas y personalizadas con acciones sugeridas. Acciones sincronizadas La inteligencia activa permite la sincronización de eventos y acciones basadas en desencadenantes y condiciones que surgen, a medida que emergen. Top 5 beneficios de la Inteligencia Activa La inteligencia activa cierra la brecha entre lo que está sucediendo en el negocio en el momento y la información y conocimientos disponibles. Como resultado, introduce increíbles oportunidades para impulsar la innovación, acelerar el valor y agudizar la ventaja competitiva. Con la Inteligencia Activa, las organizaciones podrán: Ver y responder inmediatamente a las tendencias, conexiones y cambios dentro de la empresa y el mercado. Reinventar estrategia, procesos y productos para el

¿Qué es la alfabetización de datos? La alfabetización de datos es la capacidad de leer, trabajar, analizar y comunicarse con datos. Es una habilidad que permite a los trabajadores de todos los niveles hacer las preguntas correctas sobre datos y máquinas, generar conocimientos, tomar decisiones y comunicar el significado a los demás. ¿Por qué es importante la alfabetización de datos para su negocio? El proveedor global de inteligencia de mercado, pronostica un aumento de diez veces en los datos mundiales para 2025. Cada vez más, las organizaciones basadas en datos producirán empleados alfabetizados en datos que contribuirán más a sus roles y ayudarán a las empresas a mejorar su ventaja competitiva en una economía global agresiva. Es una estrategia que puede transformar el negocio, mientras crea lealtad con una fuerza laboral que está energizada y fortalecida por la inversión en su desarrollo profesional. “Las grandes empresas con una sólida alfabetización de datos corporativos han mostrado un valor empresarial hasta un 5 % más alto: $ 320 – $ 534 millones”. /*! elementor – v3.5.5 – 03-02-2022 */ .elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=”.svg”]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block} Los responsables de la toma de decisiones empresariales confían en su capacidad para utilizar los datos Los líderes de C-suite son vistos como alfabetizados en datos Jóvenes de 16 a 24 años que califican como alfabetizados en datos Líderes del negocio Gartner promueve los datos y la información como el segundo idioma de los negocios. Sin embargo, una nueva investigación muestra que los líderes empresariales tienen dificultades para comprender y trabajar con los datos por sí mismos. Y eso está conduciendo a una deficiencia generalizada en la confianza de los datos. “En una encuesta reciente de Censuswide en nombre de Qlik, más de 7300 tomadores de decisiones comerciales, solo el 24 % se considera alfabetizado en datos”. Sin la alfabetización de datos, los líderes no pueden prosperar en la economía analítica actual ni pueden impulsar ningún cambio cultural para liderar con datos en sus organizaciones. Empleados Los empleados sin las habilidades para trabajar con datos luchan por igualar el rendimiento de sus colegas expertos en datos. Esto no es sorprendente dada la gran cantidad de información que se produce todos los días. “A pesar de que el 92 % de los tomadores de decisiones comerciales cree que es importante que sus empleados conozcan los datos, solo el 17 % informa que su negocio alienta significativamente a los empleados a tener más confianza con los datos”. Comenzar un movimiento de alfabetización de datos puede parecer una tarea gigantesca. Trabajar para garantizar que todos puedan tener éxito con los datos e intentar impulsar un cambio cultural en su organización no es tarea fácil. Eso es a través de muchos trabajadores y departamentos. Pero no desesperes. Y hagas lo que hagas, no esperes. Alfabetización de datos: la evolución de las habilidades Basado en los conocimientos de expertos influyentes de la industria y una encuesta global de más de 1200 ejecutivos y 6000 empleados, el último estudio de alfabetización de datos encontró que la crisis de la alfabetización de datos no muestra signos de desaceleración a medida que la brecha entre la expectativa y la realidad continúa ampliándose. Al revelar las presiones sobre las organizaciones y los empleados individuales a medida que avanzamos hacia un lugar de trabajo automatizado y orientado a los datos, el estudio lo ayuda a comprender los requisitos de capacitación necesarios para aprovechar al máximo los datos, ahora y en el futuro. Casi todas las empresas manejan una cantidad de datos increible. Pero recopilarlo no es lo mismo que comprenderlo, y nos enfrentamos a una brecha de habilidades crítica. La baja alfabetización de datos está frenando a muchos equipos y estancando el análisis de datos y las iniciativas de transformación digital en toda la empresa. El 94 % de las personas que usan datos en su puesto de trabajo actual está de acuerdo en que los datos les ayudan a hacer mejor su trabajo. El 82% cree que un mayor conocimiento de los datos les daría más credibilidad en el lugar de trabajo. El 78% estaría dispuesto a invertir más tiempo y energía para mejorar sus habilidades de datos si tuviera la oportunidad. Descubra cómo Qlik puede ayudar a impulsar la alfabetización de datos en su organización La misión es de proporcionar la educación, la tecnología y las estrategias comerciales que crean un mundo alfabetizado en datos, donde todos pueden hablar el idioma de los datos y usarlos con confianza para hacer descubrimientos que cambien el juego. Un plan para la alfabetización de datos Independientemente del tamaño o el enfoque de su negocio, puede desarrollar un programa interno siguiendo nuestro enfoque de 6 pasos. A medida que los equipos recorren el programa, la alfabetización se profundizará en toda la organización y disfrutará de una fuerza laboral energizada, empoderada y leal. Paso 1. Planificación y visión Un programa sólido comienza con una discusión formal para definir los participantes, la financiación y el plazo de adopción. Paso 2: Comunicación Elaborará un plan de comunicación reflexivo que describa por qué está implementando el programa y transmita el compromiso de su liderazgo con él. Paso 3: Evaluación Presentará a los participantes nuestra herramienta de evaluación de alfabetización de datos para ayudar a determinar su nivel de comodidad con los datos. Paso 4: Desarrollo cultural Su programa mejorará la alfabetización de datos a través del aprendizaje que se entrelaza con la cultura existente a lo largo del tiempo a medida que continúa demostrando su valor. Paso 5: Aprendizaje prescriptivo Nuestras hojas de ruta de aprendizaje prescriptivas ofrecen un “buffet” de recursos para que las personas elijan de acuerdo con su estilo de aprendizaje y el tiempo disponible. Paso 6: Evaluar y reiterar Usted decide los tipos de métricas que se utilizarán para evaluar el programa y con qué frecuencia se debe medir y celebrar el progreso. Personalidades de datos para administrar en toda la empresa Las organizaciones son diferentes porque las personas son diferentes. Sin embargo, para que una empresa se familiarice

Las organizaciones necesitan consumir para sobrevivir; los datos son mejores si fluyen continuamente; Cuando se trata de un volumen muy grande, puede ser abrumador, un gran volumen de datos puede contener mucha información por descubrir, ocultos debajo de la superficie que simplemente no se verá o ni siquiera se dará cuenta de que están allí sin el equipo adecuado. Las implementaciones en la nube tienden a ser públicas o privadas. Definamos primero la diferencia entre una nube pública y una nube privada. Public Cloud Una nube pública es esencialmente un servicio administrado, compartido por muchas organizaciones (piense en Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud). Todos los servicios que brindan, desde infraestructura hasta almacenamiento de datos y aplicaciones como Office 365, no tiene que saber lo que sucede detrás de escena. Solo tienes que saber que trabajan para ti. Private Cloud Las nubes privadas, por otro lado, son entornos autogestionados, generalmente por el cliente que los usa. Esto podría ser un centro de datos o un servicio de infraestructura. Lo que hay que recordar es que estas cosas son privadas para ellos. Nuevamente, todos los proveedores de nube ya mencionados (recuerde: Amazon, Microsoft y Google) brindan algún tipo de nube privada. Así también, IBM y otros proveedores de nube. /*! elementor – v3.5.5 – 03-02-2022 */ .elementor-widget-divider{–divider-border-style:none;–divider-border-width:1px;–divider-color:#2c2c2c;–divider-icon-size:20px;–divider-element-spacing:10px;–divider-pattern-height:24px;–divider-pattern-size:20px;–divider-pattern-url:none;–divider-pattern-repeat:repeat-x}.elementor-widget-divider .elementor-divider{display:-webkit-box;display:-ms-flexbox;display:flex}.elementor-widget-divider .elementor-divider__text{font-size:15px;line-height:1;max-width:95%}.elementor-widget-divider .elementor-divider__element{margin:0 var(–divider-element-spacing);-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0}.elementor-widget-divider .elementor-icon{font-size:var(–divider-icon-size)}.elementor-widget-divider .elementor-divider-separator{display:-webkit-box;display:-ms-flexbox;display:flex;margin:0;direction:ltr}.elementor-widget-divider–view-line_icon .elementor-divider-separator,.elementor-widget-divider–view-line_text .elementor-divider-separator{-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center}.elementor-widget-divider–view-line_icon .elementor-divider-separator:after,.elementor-widget-divider–view-line_icon .elementor-divider-separator:before,.elementor-widget-divider–view-line_text .elementor-divider-separator:after,.elementor-widget-divider–view-line_text .elementor-divider-separator:before{display:block;content:””;border-bottom:0;-webkit-box-flex:1;-ms-flex-positive:1;flex-grow:1;border-top:var(–divider-border-width) var(–divider-border-style) var(–divider-color)}.elementor-widget-divider–element-align-left .elementor-divider .elementor-divider-separator>.elementor-divider__svg:first-of-type{-webkit-box-flex:0;-ms-flex-positive:0;flex-grow:0;-ms-flex-negative:100;flex-shrink:100}.elementor-widget-divider–element-align-left .elementor-divider-separator:before{content:none}.elementor-widget-divider–element-align-left .elementor-divider__element{margin-left:0}.elementor-widget-divider–element-align-right .elementor-divider .elementor-divider-separator>.elementor-divider__svg:last-of-type{-webkit-box-flex:0;-ms-flex-positive:0;flex-grow:0;-ms-flex-negative:100;flex-shrink:100}.elementor-widget-divider–element-align-right .elementor-divider-separator:after{content:none}.elementor-widget-divider–element-align-right .elementor-divider__element{margin-right:0}.elementor-widget-divider:not(.elementor-widget-divider–view-line_text):not(.elementor-widget-divider–view-line_icon) .elementor-divider-separator{border-top:var(–divider-border-width) var(–divider-border-style) var(–divider-color)}.elementor-widget-divider–separator-type-pattern{–divider-border-style:none}.elementor-widget-divider–separator-type-pattern.elementor-widget-divider–view-line .elementor-divider-separator,.elementor-widget-divider–separator-type-pattern:not(.elementor-widget-divider–view-line) .elementor-divider-separator:after,.elementor-widget-divider–separator-type-pattern:not(.elementor-widget-divider–view-line) .elementor-divider-separator:before,.elementor-widget-divider–separator-type-pattern:not([class*=elementor-widget-divider–view]) .elementor-divider-separator{width:100%;min-height:var(–divider-pattern-height);-webkit-mask-size:var(–divider-pattern-size) 100%;mask-size:var(–divider-pattern-size) 100%;-webkit-mask-repeat:var(–divider-pattern-repeat);mask-repeat:var(–divider-pattern-repeat);background-color:var(–divider-color);-webkit-mask-image:var(–divider-pattern-url);mask-image:var(–divider-pattern-url)}.elementor-widget-divider–no-spacing{–divider-pattern-size:auto}.elementor-widget-divider–bg-round{–divider-pattern-repeat:round}.rtl .elementor-widget-divider .elementor-divider__text{direction:rtl} Hay dos formas diferentes de obtener esa información, mediante un ejemplo relacionado con la obtención de agua para mejor entendimiento: De un pozo que usted posee en su propiedad. Es posible que hayas cavado el pozo tú mismo, y depende de ti cómo te las arregles para tener acceso al agua. Podría ser recolectado en un cubo en pequeños lotes a la vez o tal vez construya su propia infraestructura de plomería que luego debe mantener. De un grifo que recibe agua de infraestructuras masivas que las compañías de agua poseen y mantienen. Les paga por sus servicios para mantener el flujo de agua, por lo que no tiene que hacer nada más que abrir el grifo cuando lo necesite. El primero es más parecido a una nube privada que administra usted mismo. El segundo tiene las ventajas de una nube pública, con los servicios que se le brindan a usted. Entonces, ¿dónde encaja la nube híbrida? Puede variar entre los proveedores de la nube según su oferta y no existe una definición estándar de la industria. Sin embargo, el consenso es que se trata de una fusión de dos implementaciones de tecnología, que funcionan juntas a la perfección, con al menos una de esas implementaciones en un entorno de nube. Ejemplos Algunos ejemplos a través de una empresa inventada que se llamará “Imagine That”. El ejemplo más común de nube híbrida utilizada es que es una combinación de implementación de tecnología local (piense en su propiedad, que posee y administra) y la nube. En ImagineThat, hay algunos datos que absolutamente, no pueden salir de la habitación y deben permanecer en las instalaciones. También aprovechan el cómputo (piense en la potencia de una CPU) y la escalabilidad (piense en el tamaño que se puede ajustar únicamente a lo que se necesita) de un proveedor de nube pública para otros datos menos confidenciales. /*! elementor – v3.5.5 – 03-02-2022 */ .elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=”.svg”]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block} Otro ejemplo de nube híbrida es una implementación en varios proveedores de nube. (Nota: esto también se conoce como multinube). En ImagineThat, son una casa de Microsoft para la mayor parte de su TI. Usan Office365 para aplicaciones de productividad como correo electrónico y uso compartido de archivos, pero también usan Google Cloud para su almacenamiento de datos. El último ejemplo es una mezcla más compleja de ambos ejemplos, que abarca diferentes países y regiones. En ImagineThat, ahora tienen oficinas en todo el mundo a través de adquisiciones de dos empresas, LeastExpected y Well.i.Never. Tanto ImagineThat como Well.i.Never tienen sus propios centros de datos locales y en una nube privada, en varios países. Además, Well.i.Never almacena sus datos con Amazon AWS, mientras que LeastExpected construye su almacenamiento de datos en Microsoft Azure. Para muchos, adoptar un enfoque de nube híbrida puede generar dividendos con la estrategia y las herramientas adecuadas, brindando flexibilidad y evitando la trampa del bloqueo del proveedor, donde todo debe estar con el mismo proveedor. Sin embargo, por lo general, adoptar una estrategia de nube híbrida es una transición, pasar de entornos y sistemas heredados a una modernización de arquitecturas e implementaciones que pueden escalar y funcionar más rápido que antes. , manteniéndote a ti y a tu organización a la vanguardia de lo que hacen mejor. Espero que eso le dé algo de claridad sobre el término Nube Híbrida. /*! elementor – v3.5.5 – 03-02-2022 */ @media (min-width:768px){.elementor-widget-icon-box.elementor-position-left .elementor-icon-box-wrapper,.elementor-widget-icon-box.elementor-position-right .elementor-icon-box-wrapper{display:-webkit-box;display:-ms-flexbox;display:flex}.elementor-widget-icon-box.elementor-position-left .elementor-icon-box-icon,.elementor-widget-icon-box.elementor-position-right .elementor-icon-box-icon{display:-webkit-inline-box;display:-ms-inline-flexbox;display:inline-flex;-webkit-box-flex:0;-ms-flex:0 0 auto;flex:0 0 auto}.elementor-widget-icon-box.elementor-position-right .elementor-icon-box-wrapper{text-align:right;-webkit-box-orient:horizontal;-webkit-box-direction:reverse;-ms-flex-direction:row-reverse;flex-direction:row-reverse}.elementor-widget-icon-box.elementor-position-left .elementor-icon-box-wrapper{text-align:left;-webkit-box-orient:horizontal;-webkit-box-direction:normal;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row}.elementor-widget-icon-box.elementor-position-top .elementor-icon-box-img{margin:auto}.elementor-widget-icon-box.elementor-vertical-align-top .elementor-icon-box-wrapper{-webkit-box-align:start;-ms-flex-align:start;align-items:flex-start}.elementor-widget-icon-box.elementor-vertical-align-middle .elementor-icon-box-wrapper{-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center}.elementor-widget-icon-box.elementor-vertical-align-bottom .elementor-icon-box-wrapper{-webkit-box-align:end;-ms-flex-align:end;align-items:flex-end}}@media (max-width:767px){.elementor-widget-icon-box .elementor-icon-box-icon{margin-left:auto!important;margin-right:auto!important;margin-bottom:15px}}.elementor-widget-icon-box .elementor-icon-box-wrapper{text-align:center}.elementor-widget-icon-box .elementor-icon-box-title a{color:inherit}.elementor-widget-icon-box .elementor-icon-box-content{-webkit-box-flex:1;-ms-flex-positive:1;flex-grow:1}.elementor-widget-icon-box .elementor-icon-box-description{margin:0} ¡Gracias por leer!