91 640 41 50 hola@artyco.com
¿Qué es el Data Driven Marketing?

¿Qué es el Data Driven Marketing?

por | Abr 6, 2017 | Business Intelligence (BI), Marketing Online

Según un estudio realizado por IBM, el 80% de los responsables de marketing toman sus decisiones siguiendo su instinto y basándose en su experiencia. En la actualidad vivimos en la sociedad del dato, donde el Big Data y la capacidad de las empresas de ordenar ese exceso de información y poder utilizarlo para tomar decisiones, es una realidad. Precisamente en este sentido, el Data Driven Marketing puede ayudar a tu empresa.

Todos los directores de Marketing saben que las decisiones hay que tomarlas en base a datos y modelos predictivos, sin embargo, el día a día o la imposibilidad de poder gestionar esos datos y conseguir esos análisis predictivos, hace que la mayoría acabe utilizando el recurso de la experiencia y la intuición. Todos caemos en el error de pensar que lo que nosotros solemos hacer es lo que hace la mayoría de las personas, sin embargo, esa opinión está terriblemente sesgada. Si no quieres caer en este error, echa un vistazo al Data Driven Marketing.

 

El Data Driven Marketing, ¿qué es?

que es data driven marketing

El Data Driven Marketing lo podríamos definir como el conjunto de conocimientos y decisiones que emergen del análisis de datos provenientes de fuentes internas y externas, acerca de los consumidores. Es decir, el uso correcto de la información de clientes y potenciales de cara a conocerles mejor, y poder comunicarte con ellos de manera más personalizada. Se trata, en definitiva, de convertir el dato en conocimiento y el conocimiento en rentabilidad.

El problema hasta hoy día, es que las empresas disponen de una gran cantidad de información, la cual sigue aumentando gracias a los medios sociales, la navegación web, etc. Más y más información, la cual muy pocas empresas logran aprovechar.

Hasta ahora, se carecía de herramientas capaces de acceder y recoger información precisa e individualizada acerca de los patrones de comportamiento de los usuarios, así como gran parte de la información recopilada por las empresas ni siquiera se utilizaba para la toma de decisiones, por el hecho de que no se sabe cómo analizarla. Otro de los principales problemas era que buena parte de los responsables de marketing y ventas tienen el hábito adquirido de tomar las decisiones basadas en su instinto y experiencia, tal y como adelantábamos, en lugar de utilizar los datos y evidencias contrastadas.

Con el avance de las nuevas tecnologías, el Data Driven Marketing a través de plataformas destinadas para ello, ha comenzado a cobrar importancia en las empresas que quieren utilizar los datos de que disponen. Las cuatro necesidades básicas que han incitado al despegue definitivo del Data Driven son estas:

1. La búsqueda continua por maximizar el retorno de la inversión. Conociendo la respuesta exacta de nuestro target a nuestros impactos, podremos ser mucho más eficaces y reducir así el coste de inversión.

2. Conseguir una mayor visibilidad. Si conocemos mejor qué resultados nos aporta la publicidad más visual, como el display, podremos perderle el miedo a invertir en ella, al conocer exactamente qué papel juega en nuestra inversión.

3. El poder alinear los objetivos de la empresa con las necesidades reales del público digital. Con Internet, el usuario controla el proceso de compra. La empresa debería intentar encajar su oferta comercial y no justo lo contrario, hacer que el cliente encaje con lo que la empresa intenta vender.

4. Aumentar el volumen de datos que podemos obtener de los canales online. Es importante ser eficaces no sólo en la recogida de datos, sino también en la gestión y tratamiento de ese Big Data. De esa manera, crear modelos que incluyan todas las variables necesarias para sacar provecho a esa información. Siempre disponiendo de un personal preparado.

5. Girar definitivamente hacia una visión customer-centric. El Data Driven Marketing es la máxima expresión del enfoque hacia el usuario. La empresa no debe perder nunca esa visión de colocar al cliente en el centro de su vida. Para ello necesita conocerle, y para conocerle necesita información.

 

Data Driven Marketing y Machine Learning

Con Internet, el volumen de información que manejamos sobre nuestros clientes, crece cada año de forma exponencial. Resulta absurdo que intentemos tomar decisiones basadas en esos datos, si no podemos asimilarlos de manera racional.

Para poder hacer frente a tal cantidad de información, necesitamos de los algoritmos en los análisis de datos. Gracias a la tecnología que aplica este tipo de algoritmos, podemos sacar conclusiones y correlacionar la información de una manera más precisa y acertada de lo que podríamos hacer por nuestros propios medios. Utilizando Machine Learning, podremos obtener información que nos ayude a saber cuál de las decisiones a tomar, tiene más probabilidades de generar un impacto positivo en nuestras campañas de marketing.

Según una encuesta de Adweek de 2015, en la cual preguntaba a los responsables de marketing, para qué pensaban utilizar estos datos, las respuestas fueron:

  • 66% para la utilización de contenido personalizado.
  • 40% para aumentar sus habilidades en la gestión y tratamiento del Big Data.
  • 36% para trabajar en la retención y fidelización de clientes.
  • 36% para hacer más eficientes los canales digitales.

Seguro que te encuentras entre al menos una de las opciones…

 

Qué beneficios tiene el Data Driven Marketing

Como habrás podido suponer hasta el momento, es una técnica muy potente, con la cual puedes principalmente:

  1. Reducir el tiempo en la toma de decisiones estratégicas y tácticas.
  2. Te ayuda a probar las campañas de marketing con resultados y métricas en tiempo real que permiten adoptar medidas correctivas de cara a su mejora.
  3. Te permite personalizar los mensajes y ofertas para mejorar la experiencia de cliente y aumentar así su fidelización.
  4. Consigues predecir el comportamiento de los consumidores y te permite responder de forma inmediata a las acciones de los consumidores.
  5. Mejora la selección del target.
  6. Optimiza la integración de canales cruzados.

 

Qué necesitas para aplicar el Data Driven Marketing

como empezar con el data driven marketing

Como estamos viendo, el Data Driven Marketing nos ayudará a crear estrategias digitales basadas en datos. Para ello necesitamos:

1. Un modelo de datos que sea capaz de analizar y registrar gran cantidad de datos (big data).

2. Un equipo preparado para la gestión de las necesidades (análisis de la información, redacción de copy, creación de piezas publicitarias, actualización de contenidos, …).

3. Una prueba de concepto sobre una parte manejable de la información para determinar el nivel de confiabilidad del sistema.

 

Parece sencillo, pero lo cierto es que la mayoría de las empresas hispanohablantes están muy a la cola en la implantación de este tipo de tecnología. ¿Estás aplicando con éxito el Data Driven Marketing en tu empresa? Cuéntanos cómo te va, nos encanta escuchar casos de éxito.

🙂

¿Quieres predecir tus ventas?

Te ayudamos a conocer el comportamiento de tus clientes, a fidelizarlos y a predecir sus compras maximizando tus resultados.

MAS INFORMACIÓN AHORA
Cómo fortalecer la relación con los clientes de forma inteligente

Cómo fortalecer la relación con los clientes de forma inteligente

por | Feb 7, 2017 | Business Intelligence (BI)

Qué perfecto sería poder conocer tanto a nuestros clientes, como el tendero del barrio conoce nuestros gustos, tras años y años de compras. ¿Qué mejor manera de fidelizar a las personas que creando estos fuertes lazos de unión? Sin embargo, cuando nos dirigimos a un número mayor de personas, perdemos ese feedback de relación entre clientes y comerciantes, que caracteriza a los pequeños comercios. No obstante, no estamos tan lejos de tratar de conseguir estos resultados. La manera más inteligente de obtener todo este sabio conocimiento es mediante el análisis de los hábitos del consumidor, saber con qué frecuencia compran, qué compran, etc.

Ya no se basa en segmentar a los clientes, sino en personalizarlos, identificando cuándo tienen una necesidad, pero no sólo eso, lo más importante es determinar bien con qué producto, canal y mensaje debemos impactarle. Por ejemplo, si estudiamos los posibles periodos de renovación de un vehículo, podemos saber qué individuos son susceptibles de compra. Sin embargo, no sirve de nada tener una necesidad, si no se sabe llegar adecuadamente al consumidor.

Imaginemos que sabemos a qué personas nos tenemos que comunicar, pero, decidimos comunicarnos de manera uniforme a todos ellos, sin estudiar qué canales nos acercan más a ellos. Por ejemplo, por email. Quizá el señor García, que está pensando en renovar su vehículo, no utiliza el correo electrónico. Es posible que nuestra competencia tenga esto en cuenta, y sepa que el señor García está disponible únicamente al medio día, porque tiene su descanso laboral. Nuestro competidor acaba satisfaciendo la necesidad del cliente y haciendo que deje de formar parte “de los nuestros”.

¿Y si pudiéramos invertir esta situación y adelantarnos a nuestros competidores?, pero ¿cómo se puede hacer esto? Muy simple, sabiendo, por ejemplo, que nuestro cliente no lee los emails, pero sí responde al teléfono. Esto lo averiguamos con un estudio que analice las preferencias de canal de comunicación por cliente. Ya sabemos que su canal preferido de comunicación es la llamada telefónica. Cuando le llamemos por teléfono, si además le invitamos a asistir al concesionario más cercano, porque sabemos por nuestros análisis que ha entrado en su periodo de renovación de vehículo, le daremos un empuje más. ¿Y si justo en ese momento hay una feria del automóvil? Podemos invitarle a dicha feria y que nos visite allí. Pero todavía podemos ir más lejos. El señor García asiste a la feria y allí le ofrecemos un servicio de wifi gratuito logándose a nuestra red. Él podrá usar su Smartphone, y nosotros podremos saber, gracias a herramientas de Marketing wifi, que el señor García es hombre, vive en Barcelona y le interesa la tecnología y el deporte (gracias a sus perfiles sociales) y además, y esto es aún mejor, podemos saber que ha estado mucho tiempo cerca de uno de nuestros preciosos vehículos rojo pasión que tenemos expuesto en la feria. En ese preciso instante podremos impactarle con información relevante sobre ese mismo vehículo que ha estado mirando más de la cuenta, e influir así en su decisión final de compra.

Este es sólo uno de los ejemplos que se pueden hacer para fortalecer nuestra relación con los clientes.

Relación empresa con cliente

Un ejemplo interesante es lo que hace el gigante Amazon con sus recomendaciones personalizadas para cada cliente. Lógicamente los resultados que aparecen no son por pura suerte, existen algoritmos que consiguen obtener los gustos de los consumidores, y además, buscar productos relacionados o complementarios. De esta manera incentivan el crosselling, e incluso a veces, el upselling.

Dentro de todo este mundo que parece adivinar nuestro próximo paso, se encuentra una cantidad masiva de datos, la cual, se necesita almacenar y procesar. Esta parte es lo que se conoce como Big Data. Una vez procesada toda la información, gracias a los nuevos algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, los científicos de datos, o data scientist, nos encargamos de obtener conocimiento de toda esa cantidad de datos, para poder tomar decisiones, cada vez más acertadas.

El siguiente paso, y en lo que estamos trabajando, es en modelos predictivos que nos ayuden, ya no sólo a conocer los deseos y necesidades de los clientes, si no a adelantarnos a ellos. Parece ciencia ficción, pero ¿no lo parecía hace décadas, poder tener acceso a millones de sitios con información de todo tipo, desde tu propia casa?

¿Quieres predecir tus ventas?

Te ayudamos a conocer el comportamiento de tus clientes, a fidelizarlos y a predecir sus compras maximizando tus resultados.

MAS INFORMACIÓN AHORA
Los 5 mejores posts de Marketing del 2016

Los 5 mejores posts de Marketing del 2016

por | Ene 3, 2017 | Big Data, Business Intelligence (BI), CRM y Social CRM, Marketing Online, Recopilatorio 2016

Se nos ha ido un año: un año lleno de retos, proyectos únicos y crecimiento junto a nuestros clientes. En nuestro blog hemos ido reflejando nuestras inquietudes sobre crm, las tendencias del sector, los últimos avances y novedades sobre el marketing digital, así como nuestros últimos descubrimientos sobre customer intelligence.

En el post de hoy os recopilamos “lo mejor del 2016”, ya que no queremos dejar pasar aquellos contenidos que más os han gustado y que más habéis visitado y compartido. Os presentamos nuestros 5 mejores posts sobre marketing del 2016.

 

1. Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data

Diferencias entre Big Data y Business IntelligenceEn los últimos años una de las palabras que más se escucha en el sector es sin duda “Big Data”. Mucha gente la relaciona inmediatamente con el Business Intelligence, pero ¿tienen realmente algo que ver? Nuestra compañera Desiree Martínez nos aclara cualquier duda que pudiéramos tener, sin dejar de lado la gran importancia que tienen ambas para cualquier empresa que quiera servirse de los datos para aumentar sus ventas. Sin duda un “must” para quien quiera ordenar mentalmente conceptos.

Leer más >>

 

2. Prioridades de tecnología para el CIO en el 2016 según Gartner

Prioridades tecnológicas 2016Abrimos el 2016 con este post, informando a todos nuestros lectores sobre cuáles podrían ser las tendencias tecnológicas más predominantes para ese año. Un año después, nos damos cuenta que nuestras predicciones, basadas en Gartner, tenían mucho fundamento. ¿Quieres comprobarlo? Échale un vistazo.

Leer más >>

 

3. ¿Sabes qué es el Social Profiling? ¿Y el Social Listening?

Social profiling y social listeningOtro artículo de nuestra compañera Desiree Martínez, donde nos ayuda a conocer qué son el Social Profiling y el Social Listenig. En este post nos descubre sus diferencias, y además nos enumera cuáles son las principales ventajas de usar uno u otro, para cualquier empresa. Ambas esenciales para completar el Social CRM de cualquier empresa interesada en sacar provecho a los datos de sus clientes.

Leer más >>

4. El presidente de InfoAdex: “2016 y 2017 van a ser años de recuperación”.

Estudio Infoadex 2016

En este post en el que nos hacemos eco del Estudio Infoadex sobre inversión y consumo en los medios de comunicación durante el año 2015, reflejamos todas las cifras relevantes para el sector de la comunicación publicitaria. Como bien dice el titular del mismo, son el reflejo de una recuperación económica, la cual deja entrever la coexistencia entre los medios convencionales y los digitales, obligando a los departamentos de marketing de las empresas anunciantes, a realizar planes globales de comunicación. Si ya conoces los datos del 2016 y necesitas compararlos con los del año pasado, no dejes de leer nuestro quinto post más visto.

Leer más >>

 

5. Cómo el machine learning está detrás de las cosas más cotidianas

Machine learning y customer intelligenceSi queréis saber qué hay detrás del Business Intelligence, este es el post que estáis buscando. En él os contemos un resumen de la intervención de dos de nuestras especialistas en Customer Intelligence en el curso de la UCM «Matemáticas para el mundo y para la sociedad». En su ponencia hablaron de redes bayesianas, «Machine learning» y las matemáticas que hay detrás, todo con el fin de demostrar como afectar a la toma de decisiones en las empresas que saben utilizarlo. Sin lugar a dudas un post muy técnico, pero que te ayudará a entender todo lo que hay detrás del dato inteligente, y lo importante que es disponer de personal cualificado que sepa traducir estos datos en negocio.

Leer más >>

 

Un año más, nuestro post más leído del año 2016 sigue siendo «Barreras de la comunicación«, escrito en el 2013. No podemos dejar de incluirlo en nuestra lista, a pesar de no estar escrito este pasado año, ya que sigue estando de total actualidad. A la vista está…

Barreras de la comunicación

Barreras de comunicaciónEn este post nuestro compañero Juan Carlos de la Torre, hace un repaso a qué supone la comunicación y el entorno social para el ser humano, y cómo influye en nuestro día a día. Nos acerca al sentido más amplio de lo que es la comunicación, qué tipos de comunicación nos podemos encontrar, así como las barreras más frecuentes que tenemos para comunicarnos. Su conclusión nos acercará a conocer cómo influye en nuestro Social CRM o Social business, y en definitiva, todo lo referente a nuestro Big Data. Un post que merece la pena repasar.

Leer más >>

 

 

Cómo el machine learning está detrás de las cosas más cotidianas

Cómo el machine learning está detrás de las cosas más cotidianas

por | Jul 26, 2016 | Business Intelligence (BI), Recopilatorio 2016

Hace unas semanas compartíamos a través de nuestras redes sociales lo contentos que estábamos porque nuestras compañeras del departamento de Customer Intelligence, Lorena López y Lorena Rodríguez, participaron como ponentes en el curso de la UCM: Matemáticas para el mundo y para la sociedad. Durante su intervención, presentaron la aplicación de las Redes Bayesianas en los análisis de grandes cantidades de datos y, además, tuvieron la oportunidad de formar parte de una mesa redonda, donde explicaron los servicios del departamento y su funcionamiento.

Os lo resumimos en los siguientes párrafos:

Primera parte. Redes Bayesianas

Debido a la necesidad de tomar decisiones rápidamente en un mundo que está en continua transformación, es fundamental disponer de herramientas que nos ayuden a extraer el valor real de los datos que reside en la información que podamos obtener de ellos. Información que nos ayude a mejorar nuestra comprensión de los fenómenos que nos rodean. Se trata de interpretar grandes cantidades de datos y encontrar relaciones o patrones. Para ello, harán falta técnicas de aprendizaje automático, Machine Learning, a partir de las cuales seremos capaces de aprender reglas a partir de los datos.

Nuestra compañera Lorena López Valdivia junto con su tutora de Doctorado Paloma Maín Yaque proponen las Redes Bayesianas (RBs) como método para la realización de este análisis, como tuvieron ocasión de explicar en los recientes Cursos de Verano de El Escorial.

¿Qué son las Redes Bayesianas?

Las RBs son un modelo de representación de conocimiento. Modelos que describen las relaciones de dependencia/independencia entre las variables, expresando además de forma numérica la fuerza de dichas relaciones.

Lo que hace que su uso sea verdaderamente atractivo es el hecho de utilizar una representación gráfica para la explicación de la información. A parte de su habilidad de organizar un problema de una forma sencilla y secuencial a través del conjunto de variables y de las relaciones de dependencia existente entre ellas. Abordan dos problemas importantes como son la incertidumbre y la complejidad permitiéndonos aprender sobre las relaciones de dependencia y causalidad ya mencionadas, así como evaluar todas las historias posibles. Con este modelo, además, vamos a poder predecir o estimar valores de interés en situaciones o casos aún no observados.

 

Formalmente, una RB se define como un grafo acíclico dirigido (DAG) donde los nodos representan variables aleatorias que pueden ser continuas o discretas y los arcos representan las relaciones de dependencia directa entre las variables.  redes-bayesianas
Ejemplo de Red Bayesiana Nodos/Variables = {A, B, C, D, E, F, G, H, I}
Arcos = La unión entre cada nodo.

En definitiva, una red puede considerarse como una representación gráfica compacta de una evolución de todas las posibles historias relacionadas con un escenario. Por tanto, la estructura de la red nos da información sobre las dependencias probabilísticas entre las variables pero también sobre las independencias condicionadas de una variable (o conjunto de variables) dada otra u otras variables.

De esta manera, destacamos que las RBs son una herramienta innovadora que nos posibilita, entre otras cosas:

  • Diseñar el valor del ciclo de vida del cliente
  • Prevenir el riesgo de abandono de los clientes
  • Segmentar a los clientes
  • Construir una relación sólida con el consumidor

Y en definitiva tomar mejores decisiones.

 

Segunda parte. Mesa redonda «Machine learning y las matemáticas que hay detrás»

Durante la segunda parte de la jornada se realizó una mesa redonda dónde junto con la representación de Artyco (Lorena López Valdivia y Lorena Rodríguez Chamorro), estuvieron Paloma Maín Yaque y Javier Yáñez Gestoso, ambos profesores titulares en la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid y Lucas García Rodríguez que actualmente trabaja en Mathworks desarrollando algoritmos de identificación de imágenes.

En ella dimos a conocer quiénes somos, cuáles son nuestros servicios y hacia dónde queremos dirigirnos, poniendo así en antecedentes a los alumnos para posteriormente detallar cómo desde Artyco integramos el Machine Learning en el entorno del Marketing. Cómo, con tanto flujo de información y fuentes de datos tan diversas resulta necesario disponer de una buena capacidad de análisis, así como formación en Matemáticas/Estadística para desarrollar las distintas técnicas que nos brinda el Machine Learning, con las que obtenemos ese conocimiento a partir del cual, somos capaces de medir de forma más efectiva nuestras campañas, haciéndolas más rentables, optimizar la atención de los clientes, mejorar la adquisición de los mismos y su conversión mediante el uso de la segmentación, crear nuevas oportunidades, anticiparnos al comportamiento del cliente… nos reporta un sinfín de beneficios, haciendo mención especial a la mejora en la toma de decisiones.

Se les explicó como los conocimientos que están adquiriendo en la Universidad pueden ser llevados a la práctica, y en un ámbito aparentemente tan distinto como puede ser el Marketing, en el que se hace indispensable tener un buen análisis de los datos para una correcta gestión y un buen enfoque de cada proyecto, y por lo tanto, el marketing se nutre de resultados y análisis matemáticos.

Mencionamos diversos casos reales dónde se han utilizado distintas técnicas de Machine Learning cómo, por ejemplo, la ya mencionada Redes Bayesianas, y otros procedimientos tales como, Algoritmos de agrupamiento, Árboles de decisión, Reglas de asociación, Series Temporales, aplicadas a diferentes estudios, como son: Segmentación de Clientes, Probabilidad de compra, Predicción de Ventas, Análisis del Comportamiento del Cliente, entre otros.

Finalmente, los cinco integrantes de la mesa redonda tuvimos la ocasión de valorar la importancia de las matemáticas para el Mundo y para la Sociedad, así como resolver las cuestiones que a lo largo de la jornada fueron planteadas.

 

Para concluir, nos gustaría reflejar lo enriquecedor que ha sido poder ser partícipes de esta jornada, tanto a nivel profesional como personal. Agradecer a la Universidad la oportunidad de dar a conocer la investigación que estamos realizando a través del Doctorado sobre las Redes Bayesianas cómo técnica de apoyo a la toma decisiones, acción que cada vez se hace más difícil por el desbordamiento de información y que en Artyco estamos aplicando en diversos proyectos, proporcionándonos tan buenos resultados.

Dedicamos una parte a conversar sobre cómo las matemáticas han evolucionado en el tiempo y cómo este hecho ha provocado a la Sociedad a seguir evolucionando, adaptándose a los continuos cambios, pudiendo comprobar como el machine learning está detrás de las cosas más cotidianas.

Por último, no podíamos irnos sin transmitir el auge actual del perfil técnico, Matemáticos/Estadísticos y lo importante que es actualmente disponer dentro de la organización de estos perfiles capaces de explotar la gran cantidad de información que generamos diariamente y convertirla en conocimiento.

¿Quieres predecir tus ventas?

Te ayudamos a conocer el comportamiento de tus clientes, a fidelizarlos y a predecir sus compras maximizando tus resultados.

MAS INFORMACIÓN AHORA
Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data

Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data

por | Jul 8, 2015 | Big Data, Business Intelligence (BI), Recopilatorio 2015

En un mundo corporativo que presenta cada vez más variables para cada decisión que se toma, con los más diversos desdoblamientos posibles, lograr reunir datos y explorar de manera eficiente la información es fundamental para que una empresa mantenga su competitividad. Por ello, el Big Data y el Business Intelligence ocupan un lugar muy importante en la estrategia de cualquier compañía que fundamente sus decisiones en el conocimiento.

Aunque Big Data y BI son dos tecnologías que sirven para analizar datos, existen diferencias, y es que difieren tanto en el modo en el que lo hacen, como en el tipo de datos que analizan.

Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data:

El BI tiene como objetivo analizar datos consolidados en un entorno denominado Data Warehouse. Y se estructuran en una base de datos relacional convencional con un conjunto adicional de índices y formas de acceso a las tablas, vistas, cubos multidimensionales o modelo tabular.

En un entorno de Big Data, los datos se almacenan en un sistema de ficheros distribuido, en lugar de en un servidor central. Las soluciones de Big Data llevan las funciones de proceso a los datos  en lugar de los datos a las funciones. Al estar el análisis centrado en torno al dato, esto permite manejar cantidades más grandes de información de forma más ágil.

Es importante que tengamos presente que el objetivo último del concepto BigData es encontrar el conocimiento que encierran los datos para luego aplicarlo en la mejora de cualquier tipo de proceso. Por lo tanto BigData no es un concepto sustitutivo del concepto Business Intelligence, BigData es una herramienta más, que ayudará a desarrollar mejores procedimientos de Inteligencia de Negocio.

El Big Data y el BI son perfectamente complementarios, ya que mientras la primera ofrece un análisis profundo y una visión global de los datos, el Business Intelligence aporta al usuario una experiencia más estructurada. Elementos del BI como los Dashboards, los reportes o las métricas de rendimiento pueden ser muy importantes a la hora de ofrecer fiables análisis avanzados, que además formen una solución visualmente atractiva.

¿Quieres saber más sobre Business Intelligence?
El entorno económico tan cambiante donde disponer de información fiable y a tiempo resulta fundamental para la toma de decisiones. En ARTYCO te acompañamos en tus proyectos de Business Intelligence.