Data Analytics
Descubra patrones ocultos en sus datos
Mejore la eficiencia operativa, identifique oportunidades de crecimiento y obtenga ventaja competitiva para su negocio
Caso de éxito
Bayer Pro Carbón:
ST IT Cloud y AWS son aliados en la batalla por reducir las emisiones de carbono.
Desafío:
Ayudar a los agricultores brasileños a adoptar prácticas agrícolas inteligentes y reducir las emisiones de carbono en sus consecuencias con el objetivo de lograr el compromiso de reducir la emisión de Gases de Efecto Invernadero (GEI) en el sector agrícola por 30% para 2030, el proyecto Pro Carbono tiene como objetivo central es agricultura neutra en carbono.
La Importancia de la Gestión Eficiente de Datos para el Mercado
El secreto para destacarse en cualquier sector del mercado reside en la habilidad de gestionar grandes volúmenes de datos variados a alta velocidad
El gran desafío a superar es encontrar la inteligencia en los datos y aplicar los tratamientos y procesos esenciales para presentar información en informes web o dispositivos móviles de manera ágil, segura y confiable.
Con la experiencia de ST IT Cloud y su equipo especializado, se puede extraer el potencial máximo de los datos. Un análisis inteligente de tus datos potenciará la toma de decisiones estratégicas y logrará resultados sorprendentes para tu negocio.
Crescimiento Sustentável de Empresas con Perspectivas Estratégicas y Soluciones Innovadoras
Ingressos Financieros
Adoptar una estrategia de Data Analytics permite aprovechar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información valiosa para la toma de decisiones estratégicas
Además, también es posible generar nuevas fuentes de ingresos, como identificar nuevos mercados, crear nuevos productos y mejorar la eficiencia operativa. Invierta en análisis de datos para impulsar su negocio y aumentar sus ingresos de forma inteligente y estratégica.
Data Analytics
Decodificando el futuro y revolucionando el éxito empresarial
Con el mundo de los negocios cada vez más competitivo, las empresas que utilizan Data Analytics tienen una ventaja diferenciada para tomar decisiones más inteligentes y precisas. Desde la identificación de patrones en grandes conjuntos de datos hasta la generación de ideas valiosas, es decir, Data Analytics permite que las empresas de todos los sectores impulsen el éxito de su negocio y se mantengan por delante de la competencia.
Encuentra la inteligencia de sus datos y descubra el verdadero potencial de su negocio.
Comprender los tipos de análisis de Data Analytics y cómo aplicarlos
Análisis descriptivo
Proporciona una visión general de lo que sucedió en el pasado, lo que ayuda a comprender cómo se comportó el negocio en un período de tiempo determinado.
Análisis de diagnóstico
Busca entender las causas de ciertos eventos o situaciones para identificar posibles problemas y soluciones.
Análisis predictivo
Utiliza datos históricos y técnicas de Machine Learning para predecir eventos futuros, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.
Analítica prescriptiva
Va más allá del Análisis Descriptivo y Predictivo, describe el pasado y predice lo que puede suceder en el futuro, y sugiere acciones específicas para lograr un objetivo determinado en el futuro.
Desarrollo de productos
El análisis descriptivo busca describir y resumir datos para comprender tendencias y patrones. Identificar las tendencias de los consumidores y las preferencias de los clientes, evaluar la viabilidad del producto y ajustar la estrategia de marketing para lograr mejores resultados y el éxito del lanzamiento.
Multidisciplinar y Multisectorial
El Análisis Predictivo puede ser utilizado en una variedad de campos y sectores, incluyendo negocios, finanzas, salud, deportes, tecnología y mucho más. A través de este análisis es posible identificar y prever patrones de comportamientos que pueden detectar tendencias, fraudes, evaluar desempeño y personalizar la experiencia del usuario. Estos son algunos ejemplos de cómo un análisis inteligente de sus datos puede agregar valor y optimizar procesos para su empresa, independientemente de su negocio.
Por lo tanto, el mantenimiento predictivo permite implementar un plan de acción económico y maximizar la vida útil y el uso del equipo.
Retención de clientes
El Análisis Diagnóstico identifica las causas raíz de los problemas y fallas en sus procesos, permitiendo que se tomen medidas correctivas para mejorar la eficiencia, calidad y satisfacción del cliente.
Eficiencia Financiera
El Análisis Prescriptivo utiliza datos para mejorar la eficiencia operativa y reducir costos, asegurando que el producto esté disponible cuando se necesite, previniendo fallas, brindando agilidad y mayor satisfacción a los clientes.
Preguntas frecuentes
El primer paso es definir qué datos se recopilarán y cómo se organizarán para que sean útiles.
para la toma de decisiones. Es importante tener claros los objetivos del análisis de datos y
identificar qué datos son relevantes para lograr estos objetivos. La recopilación de estos datos debe
estar automatizado cuando sea posible y estar en línea con las políticas de privacidad de la empresa y
las leyes de protección de datos vigentes.
Los datos recopilados deben ser relevantes para su negocio, es decir, deben ser directamente
relacionados con los procesos y actividades de la empresa. Deben organizarse en una plantilla.
datos estructurados, con campos bien definidos y valores consistentes. Esto facilitará el análisis y
creación de informes y cuadros de mando.
La elección del software o herramienta de análisis de datos ideal dependerá de las necesidades y
objetivos específicos de la empresa. Es importante evaluar cada opción en función de las características, costos,
facilidad de uso e integración con otras herramientas utilizadas por la empresa.
Para garantizar la seguridad de los datos durante todo el proceso, es importante seguir algunas buenas
prácticas tales como Cifrado, Control de Acceso, Autenticación y Autorización,
acceso, Copia de seguridad y recuperación, Políticas de privacidad, Cumplimiento de las leyes de protección de datos
datos.
Es importante que la seguridad de los datos se considere en todas las etapas del proceso de datos.
Analítica, desde la recopilación hasta el análisis y el intercambio de resultados. garantizar la privacidad
de datos es fundamental para mantener la confianza del cliente y evitar posibles sanciones legales.
Para asegurarse de que el equipo esté preparado para usar la solución Data Analytics en un
eficiente y aprovechar al máximo los insights generados, es importante seguir algunas prácticas como:
● Capacitación adecuada
● Cultura de datos
● Fácil acceso a los datos
● Soporte continuo
● Intercambio de conocimientos
● Métricas de rendimiento
Spanish 
Portuguese 
English