El desarrollo de productos y servicios debe basarse en planteamientos vanguardistas que marquen una diferencia. Y, dentro de esto, la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� es la pieza clave para incorporar la innovación como valor añadido.

¿Qué es la innovación empresarial?

Dar una respuesta rápida y eficaz para satisfacer las expectativas de los consumidores implica anticiparse para descubrir qué está por venir. En este sentido, la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� favorece esta evolución, puesto que proporciona las herramientas necesarias para hiperpersonalizar los servicios y productos y descubrir nuevos nichos de mercado.��

Básicamente, en esto consiste la innovación en una empresa. Ahondando más en este concepto, podemos decir que la innovación es la transformación de una idea en un producto o un servicio. Este producto o servicio puede ser totalmente nuevo o la mejora de otro existente.

La innovación no solo está relacionada con los procesos tecnológicos. También es posible hablar de innovación en otros sectores, como las finanzas, el comercio electrónico, las aseguradoras, etc.

Panorama de la innovación empresarial en España

La , elaborada por PwC, recoge las opiniones de ejecutivos de empresas de más de 25 países de todo el mundo, incluida España. Prácticamente, la mitad de los entrevistados reconoce que la innovación es una necesidad competitiva.

Las empresas españolas comienzan a tomar conciencia de que la innovación es el camino para recuperar el crecimiento y para alcanzar el éxito. Sin embargo, la inversión en innovación continúa siendo baja en nuestro país, a pesar de que el interés por implantar estrategias vanguardistas es evidente.

Menos de la mitad de las empresas españolas dedica una parte de sus beneficios a innovar, por debajo del 61 % de Alemania o el 54 % de Francia. Y ese porcentaje del tejido empresarial español que reinvierte en innovación apenas dedica entre el 1 % y el 5 % de sus ingresos para este fin.����

Este es, sin duda, uno de los factores de riesgo en la innovación empresarial: no afrontarla como una necesidad sino como un gasto no gestionado.

Tipos de innovación como valor empresarial

En el mundo actual, resulta complicado inventar un producto o servicio realmente nuevo, al menos en las compañías que no tienen una capacidad inversora fuerte.��

¿Significa esto que las empresas más pequeñas no tienen nada que hacer frente a la innovación? Todo lo contrario. Innovar es también mejorar un producto o servicio anticipándose a las tendencias de consumo y buscando nuevos nichos de mercado.

En realidad, todas las empresas innovan. El problema es que muchas no son conscientes de ello. Según los estudios más recientes del , solo un tercio de las compañías controla y gestiona este proceso.

Algunas empresas son conscientes de que innovan, pero no ejercen el control sobre el proceso. Únicamente, acometen mejoras puntuales o empujadas por la demanda del mercado.��

El término “innovación” se puede entender de dos formas diferentes:

• Innovación como proceso. La innovación como proceso consiste en transformar una idea en un producto o servicio singular. También se puede considerar capacidad de innovación el hecho de incorporar procesos vanguardistas en la fabricación, organización o comercialización.
• Innovación como actividad. La innovación como actividad es el resultado de la inversión en I+D+i para desarrollar prototipos que se conviertan en nuevos productos, servicios o procesos.

La creatividad es un elemento importante dentro de la innovación, pero no puede ser el componente central. El verdadero reto de la innovación como valor empresarial es generar buenas ideas de forma consciente y continuada. El aspecto clave es la estrategia para su gestión.��

Cómo abordar la innovación según el Manual de Oslo

El Manual de Oslo (OCDE, 2005) es la guía de referencia para las mediciones de las actividades científicas y tecnológicas. En este documento se describen los proyectos que se pueden considerar innovadores. De hecho, los organismos públicos toman sus definiciones como base para establecer los incentivos y ayudas fiscales a la innovación.

Esta guía metodológica establece cuatro tipos de innovación que se pueden aplicar tanto a la industria como a los servicios.��

La innovación en productos o servicios

La innovación en productos o servicios consiste en introducir en el mercado un elemento nuevo o significativamente mejorado. En este sentido, se puede entender como novedosa cualquier modificación esencial de las especificaciones técnicas, funcionalidades, componentes, materiales u otras características.��

La diferenciación es la clave para considerar que un producto o servicio es innovador. Los ejemplos de innovación en las últimas décadas son numerosos: teléfonos móviles, tarjetas de crédito, servicios de Internet, plataformas de televisión a la carta, etc. En todos ellos, la incorporación de la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� ha jugado un papel crucial.

Actualmente, las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial, la realidad aumentada y la ���Dz�ó�پ����� son enormes para innovar en el ámbito tecnológico.

La innovación en procesos

Los procesos de fabricación, logística o distribución son campos en los que se han producido notables cambios en los últimos tiempos. Las aplicaciones informáticas mejoran la calidad del servicio, agilizan la distribución y reducen costes de producción.

Los sistemas de automatización y trazabilidad son ejemplos de . También se considera innovación en este sector la introducción de �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� en las actividades auxiliares, tales como compras, contabilidad o mantenimiento.��

La innovación en marketing

Este sector ha experimentado una de las revoluciones más visibles. La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� ha propiciado nuevos canales de venta, campañas de publicidad personalizada y la automatización del marketing.��

Todo ello ha supuesto un giro enorme en la relación con los clientes, que ha sido posible gracias a la implantación de para gestionar el customer journey.

La innovación en las organizaciones

La innovación organizacional abarca la implantación de metodologías novedosas para la , la formación de los empleados, la retención de talento o la gestión de la cadena de valor.

La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� ha servido para automatizar tareas, rutinas y procesos organizacionales, pero los avances aún tienen mucho terreno por explorar.��

Nichos de mercado en el ámbito tecnológico

Las ideas de innovación empresarial en el ámbito tecnológico no dejan de crecer. Estamos viviendo una disrupción en este sector gracias a las posibilidades que ofrecen los nuevos avances, como la inteligencia artificial, big data, machine learning y , entre otros.��

Las innovaciones tecnológicas más radicales permiten llegar a nuevos nichos o mercados con productos o servicios diferentes. Esta estrategia puede encontrarse con elementos que obstaculizan el proceso, tales como:

• Costes de implantación demasiado elevados.
• Falta de fondos propios o de financiación externa.
• Recursos humanos insuficientes para I+D+i .
• Escasa información sobre los mercados.
• Mercado potencial demasiado escaso.

Si se desea partir de cero, no se pueden obviar los factores de riesgo en la innovación empresarial. Con todo, las posibilidades para la innovación empresarial en el ámbito tecnológico son atractivas si se estudia bien el target. Estos son algunos ejemplos:

Nuevos métodos de pago

Uno de los grandes nichos de la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� se encuentra en los nuevos medios de pago. El dinero en efectivo está destinado a desaparecer. La población más joven realiza la casi totalidad de sus compras con tarjeta o con móvil. Sin embargo, los sistemas NFC aún tienen mucho por explotar.

Asistentes con inteligencia artificial

La inteligencia artificial está cada vez más presente en los hogares con los asistentes virtuales y los servicios domóticos. Esta �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� cuenta con gran potencial para desarrollar aplicaciones que aporten nuevas soluciones para la vida diaria.

Atención al cliente con IA

Las relaciones de las empresas con los clientes están cambiando a pasos agigantados. La inteligencia artificial ya se aplica para dar soporte y atención, pero su ámbito de actuación aún tiene un gran margen. La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� machine learning no ha hecho más que despegar.

Energías renovables

Las energías renovables son uno de los grandes nichos de futuro. La crisis de los combustibles fósiles y la sensibilización con el medioambiente facilitan la inversión en innovación dentro de este sector.��

Tecnología de impresión 3D

La impresión 3D es una �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� aún sin explotar. Sus posibilidades son enormes en el campo de la salud, la construcción, la industria y otros muchos sectores. Actualmente, son pocas las empresas que se dedican de lleno a investigar sus posibilidades.

Ciberdeporte y gaming

Los y las partidas multijugador están claramente ligadas a la innovación tecnológica. Los modelos de negocio que exploran sus posibilidades tienen un gran margen de experimentación gracias a la irrupción del blockchain y la realidad virtual, cada vez más sofisticada.

El intercambio de activos digitales o tokens permite generar una interacción directa con los usuarios y, sobre todo, diversificar las fuentes de ingresos.

Estos son algunos ejemplos de las oportunidades para la innovación empresarial en el ámbito tecnológico. La creatividad y la ���Ա�����پ���������ó�� son esenciales para descubrir necesidades inexploradas de los consumidores.

��/����/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post Oportunidades para la innovación empresarial en el ámbito tecnológico appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.

La arquitectura de datos, el big data, la organización de contenidos y la seguridad de la información son solo algunos de los aspectos involucrados en las organizaciones. Actualmente, una ó��پ����� gestión de las bases de datos es clave para el crecimiento sostenido de las empresas.

Evolución de la gestión y análisis de datos

Los datos por sí mismos no tienen valor. Cuando se ponen en contexto, se convierten en información, que es lo que realmente ayuda en la toma de decisiones.

Una base de datos es un conjunto de datos almacenados, ordenados y relacionados entre sí. Gracias a los programas conocidos como se extrae información relevante.

La primera vez que se usó el término database aplicado a la informática fue en 1963, durante un simposio celebrado en California (Estados Unidos). A partir de ese momento, y gracias a la popularización de los ordenadores y de Internet, su evolución ha sido asombrosa.

En la década de los setenta, el científico informático Edgar Frank Codd definió el modelo de . Sus investigaciones dieron lugar al nacimiento de los Sistemas Gestores de Bases de Datos (SGBD).

Años más tarde, se desarrolló el lenguaje SQL (Structured Query Language), que analiza grandes cantidades de información y permite realizar diferentes operaciones en las bases de datos.

El auge de Internet supuso un crecimiento en la industria de las bases de datos. Las organizaciones comenzaron a recopilar una gran cantidad de información que se debía estructurar y combinar para que resultara útil.

En la actualidad, los gestores de bases de datos (Database Management System) son programas que permiten almacenar y acceder a los datos de forma estructurada y rápida. Su uso es imprescindible para diseñar procedimientos y estrategias empresariales en todos los sectores.

Los sistemas de gestión de datos en el siglo XXI

Las empresas necesitan soluciones eficientes para la gestión de datos. Los nuevos sistemas utilizan plataformas que pueden incluir big data, ���Բ���í�پ����� de datos y muchos otros componentes.

Los algoritmos permiten automatizar procesos que hasta hace poco tiempo se ejecutaban de manera manual. Las nuevas herramientas de gestión de datos tienen como objetivo reducir la intervención humana para minimizar la probabilidad de error.

Las plataformas de gestión de datos son sistemas que recopilan y analizan grandes volúmenes de datos. Las herramientas de software que incluyen ayudan a los equipos de TI y a los administradores de bases de datos a realizar múltiples tareas.

Con la gestión de datos en la nube se ha conseguido un nuevo hito en cuanto a agilidad, sincronización, automatización y seguridad de la información. En la era de la transformación digital, los servicios en la nube permiten a las organizaciones maximizar el control de costes.

Tipología de las bases de datos

Los sistemas de gestión de bases de datos tienen en común una serie de características y objetivos. Entre los que destacan, están los siguientes:

• Integración de todos los procesos, desde la recopilación hasta la eliminación.
• Independencia lógica y física de los datos.
• Eliminación de redundancias e información duplicada.
• Copias de respaldo y recuperación.
• Acceso a información actualizada desde múltiples dispositivos.
• Integridad de los datos.
• ����پ�������������ó�� de consultas complejas.
• Seguridad de acceso y privacidad de los datos.
• Extracción de ���Բ���í�پ�����s para la toma de decisiones.

Ahora bien, según cuál sea la manera de organizar la información, su utilidad o las necesidades de cada organización, las bases de datos se pueden clasificar atendiendo a diferentes criterios.

Las soluciones integradas de gestión de datos pueden estar orientadas hacia el análisis, la optimización o la productividad, entre otras funciones. Generalmente, se habla de cuatro tipos de gestión de datos:

Sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP)

Los son uno de los más extendidos, porque su enfoque es muy completo. Los programas de gestión como �鶹ԭ�� registran todos los recursos de la empresa, automatizan procesos y ofrecen gestión y análisis de datos en tiempo real.

Master Data Management (MDM)

La gestión de datos maestros tiene como objetivo la centralización y homogeneización de los datos esenciales de las organizaciones. Esta información abarca los datos tanto de los empleados como de los clientes, proveedores, finanzas y procesos productivos. Este enfoque se utiliza en sistemas ERP y .

Sistemas de gestión de contenidos (SGC)

Gracias a su flexibilidad, este sistema de gestión de la información suele usarse en la intranet de una compañía. Aunque es para manejo de datos internos, también puede incorporar formularios o integración de bases de datos, entre otras funciones.

Sistemas de gestión documental (SGD)

La �徱�����ٲ�������������ó�� y la eliminación de los archivos en papel es el objetivo principal de los sistemas de gestión documental. Sus funcionalidades están orientadas hacia el almacenamiento y archivado de los datos.

Otros criterios de clasificación atienden a aspectos como el modelo de datos, según el cual pueden ser relacionales, en red, jerárquicos u orientados a objetos. Asimismo, se suele hablar de tipos de sistemas de gestión centralizados y distribuidos.

Cómo puede crecer su empresa mediante la gestión de datos

Los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las organizaciones. Su correcta interpretación, gracias a las herramientas ���Բ���í�پ�����s, aporta ventajas cruciales para las decisiones ����ٰ�����é����������.

Según la revista Forbes, es imprescindible invertir en la gestión de datos para obtener una ventaja competitiva. El big data, la inteligencia artificial y el análisis predictivo pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

Principales razones para invertir en gestión de datos

Uno de los grandes desafíos de la era de la �徱�����ٲ�������������ó�� es conocer al cliente. La anticipación es vital en un mundo en el que prima la inmediatez. Las fuentes de datos son cada vez más numerosas, por lo que las son un elemento clave para agilizar los procesos.

Estos son los motivos esenciales por los que la gestión de datos ha dejado de ser una opción:

• Los datos por sí solos tienen poco valor. Convertidos en información, son el verdadero tesoro de toda empresa que busque un crecimiento sostenido.
• El análisis de datos facilita la �󾱱����������DzԲ�������������ó�� de la experiencia del cliente, que es una de las tendencias en la búsqueda de valor añadido.
• Gracias al impulso de los datos, las compañías pueden conocer el customer journey mediante el análisis en tiempo real y a lo largo de diferentes puntos de interacción.
• La calidad y la rentabilidad de los productos y servicios se incrementan con los análisis basados en datos.
• El aprendizaje automático y los modelos predictivos permiten anticiparse y comprender posibles escenarios futuros.
• Disponer de información ayuda en la identificación de tendencias y oportunidades, así como en la de puntos débiles. La inversión en gestión de datos acelera la innovación.
• Los procesos comerciales, la logística, la producción y los recursos humanos, entre otros, se optimizan gracias a los datos en tiempo real.
• La reducción de costes, otro de los caballitos de batalla de la rentabilidad, se torna más sencilla con los procesos analíticos.

Las empresas que apuestan por un sistema de gestión de base de datos cuentan con una importante baza para alcanzar una posición competitiva más sólida.

Desafíos de la gestión de datos

La gestión de datos es un proceso dinámico, que debe adaptarse a las necesidades y tendencias del entorno empresarial. Los desafíos a los que se enfrentan las empresas son numerosos, pero se pueden resumir en uno: el de generar valor tangible.

El incremento de la cantidad de datos que recopilan las empresas provoca un aumento de los requisitos de escalabilidad en el almacenamiento, la seguridad y la accesibilidad. El filtrado de la información debe situarse en primer plano.

La transformación digital implica la aparición de nuevos riesgos a los que deben enfrentarse los responsables de los sistemas de gestión. El robo de información a través de ataques informáticos puede poner en jaque a cualquier organización, por lo que es necesario contar con un plan de contingencia.

La implantación del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) no ha sido más que el comienzo. La directiva europea se convertirá en breve en el y afectará a todos los tipos de comunicación electrónica y almacenamiento de datos.

Este es otro de los desafíos de la ���Բ���í�پ����� en las organizaciones. La formación periódica de los empleados en materia de interna será una inversión necesaria para cumplir con la legislación.

Las empresas están descubriendo que los datos no solo ayudan a la consolidación y el crecimiento, sino que contribuyen a descubrir oportunidades para generar nuevas fuentes de ingresos.

Conforme las organizaciones son conscientes del ROI que se consigue con el análisis de datos, refuerzan su decisión de invertir para obtener un mayor rendimiento de la información que recopilan.

Si se aborda con herramientas específicas como las que �鶹ԭ�� pone a disposición de sus clientes, la gestión de datos resulta tremendamente útil tanto para el cumplimiento de las obligaciones legales como para incrementar la eficiencia de los procesos de trabajo.

��/����/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post Cómo están creciendo las empresas a través de la gestión de datos appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.

¿Qué es Business Analytics?

La globalización y la gran competitividad de los mercados mundiales impulsa a tomar decisiones rápidas y acertadas que permitan garantizar la viabilidad de las organizaciones.��

La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� actual recopila una ingente cantidad de datos sobre tendencias de consumo, y demás actividades de los usuarios. Para que toda esta información sea realmente útil se necesitan herramientas de procesamiento de datos que ofrezcan algo más que interpretaciones sobre hechos consumados.��

Hoy día, las empresas deben anticiparse y actuar con inmediatez. Predecir tendencias futuras del mercado es clave para lograr una mejor ventaja competitiva.��

La ���Բ���í�پ����� de negocio o Business Analytics es un campo todavía desconocido en muchos sectores de actividad a pesar de sus enormes posibilidades para crear oportunidades de crecimiento.��

Diferencias y similitudes entre Business Intelligence y Business Analytics

Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA), dos términos habituales al hablar de la eficiencia de la empresa, se interpretan a menudo como sinónimos. Y, aunque las diferencias entre ellos no son muchas, sí resultan relevantes.��

Ambos procesos tienen como objetivo organizar la información útil para mejorar la toma de decisiones. La principal diferencia se encuentra en qué información se recopila y cómo se utiliza.����

Business Intelligence

El o BI analiza la evolución de la empresa y los objetivos alcanzados hasta ese momento.����

Esta información se toma como base para detectar puntos de mejora, corregir procedimientos y revisar la estrategia de la compañía. Los análisis buscan mejorar los resultados en la gestión del desempeño.��

El software �鶹ԭ�� BusinessObjects Business Intelligence es la plataforma líder que ayuda a comprender las tendencias del mercado y sus causas. Gracias a su sistema de visualización gráfica y personalizada es posible obtener una visión de conjunto en tiempo real que permite evaluar riesgos, mejorar la eficiencia e identificar oportunidades.��

Business Analytics

Por su parte, el Business Analytics emplea los datos estadísticos para elaborar modelos predictivos orientados a mejorar la competitividad y la productividad de la empresa.����

Partiendo del análisis de la situación actual, la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� big data y la inteligencia artificial emplean algoritmos para pronosticar eventos. Basándose en la probabilidad, se realizan proyecciones de futuro con mínimos márgenes de error.����

Las han sido diseñadas para que cualquier empresa, sea cual sea su tamaño, pueda transformar sus datos en información inestimable.��

El análisis predictivo crea valor para las organizaciones. Esta herramienta ayuda a descubrir tendencias que sirven como punto de partida para tomar decisiones ágiles y orientadas a la innovación.��

Los procesos de BI y BA se complementan para potenciar la valía del dato aportando mayor perspectiva a este. Las herramientas de Business Analytics centralizan la información procedente de indicadores macroeconómicos, tendencias, y otras fuentes. Sus análisis se emplean para prever comportamientos futuros y perfilar con precisión las acciones que la organización debe emprender.��

Tipos de Business Analytics

El campo de acción de la ���Բ���í�پ����� de datos es muy amplio, aunque el objetivo común de todas las metodologías es mejorar la eficiencia operativa. El Business Analytics es un análisis específico de cuestiones esenciales relacionadas con el negocio, como los costes y los beneficios, para predecir eventos futuros.��

Existen diferentes tipos de BA que trabajan de formas distintas en la interpretación y gestión de datos.��

1. Analítica descriptiva

El análisis descriptivo es una interpretación de datos a lo largo del tiempo. Determinando los KPI y aplicando técnicas de extracción de datos, se identifican tendencias y patrones que proporcionan una visión global de la situación actual.����

Esta ���Բ���í�پ����� se suele utilizar para profundizar en el conocimiento del comportamiento de los clientes. Con esta información es más sencillo definir las estrategias de marketing más acertadas.����

2. Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico evalúa el rendimiento de la organización en un periodo de tiempo. Mediante algoritmos para el desglose y cruce de datos, es posible conocer las causas de determinados eventos.��

Esta información ayuda a valorar la probabilidad de que dichas situaciones se puedan volver a producir. De este modo, se pueden poner en práctica acciones preventivas.����

3. Analítica predictiva

El análisis predictivo emplea modelos estadísticos y técnicas de machine learning para pronosticar resultados futuros.��

Partiendo de los resultados del análisis descriptivo, crear modelos de probabilidad de resultados que resultan de gran valor para los equipos de ventas y marketing.��

4. Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo estudia los datos del rendimiento y, basándose en ellos, recomienda acciones específicas para obtener los mejores resultados posibles.��

Combinando todas estas posibilidades de análisis de datos, la compañía puede orientar sus estrategias y ofrecer soluciones personalizadas para cada cliente en tiempo real.��

Cómo funciona la ���Բ���í�پ����� de negocios��

La ���Բ���í�پ����� de negocios extrae y procesa enormes cantidades de datos para determinar cuáles resultan útiles para aumentar los ingresos, la eficiencia y la productividad de la empresa.����

Los modelos proporcionados por las herramientas de Business Analytics sirven para tomar decisiones empresariales inteligentes y basadas en información objetiva.����

El proceso por el que BA obtiene concusiones vitales para la empresa se compone de las siguientes fases:����

• Agregación de datos. Los datos procedentes de todas las fuentes de información se recopilan, se organizan y se filtran.��
• Minería de datos. La minería de datos o data mining clasifica grandes conjuntos de datos con técnicas estadísticas y machine learning para establecer relaciones.��
• Identificación de secuencias. En esta fase se registran acciones predecibles que pueden ocurrir asociadas a otras acciones en forma de secuencia.������
• Minería de textos. Los textos no estructurados, como los comentarios en redes sociales, se exploran y organizan para obtener información cualitativa y cuantitativa.��
• Estimaciones predictivas. Cruzando toda la información histórica de un periodo específico efectúa previsiones de comportamientos futuros.��
• Análisis predictivo. Con diferentes técnicas estadísticas se crean modelos predictivos sobre posibles eventos futuros.��
• Simulación de escenarios. Una vez realizadas las predicciones, es posible utilizar técnicas de simulación para valorar diferentes escenarios.��

La herramienta proporciona una representación visual del conjunto de resultados obtenidos. Las tablas y gráficos permiten un análisis fácil y rápido de la situación, agilizando la toma de decisiones.��

Ventajas de emplear herramientas de Business Analytics

El potencial del big data es esencial para el crecimiento empresarial en todos los sectores de actividad porque permite aumentar el rendimiento controlando los costes. El análisis de datos proporciona una imagen completa de la organización y revela qué áreas necesitan mejorar.��

Descubra los a continuación:��

Incrementa la competitividad

Las herramientas de ���Բ���í�پ����� de negocio permiten a las empresas adaptarse a los continuos cambios del mercado y a las expectativas de los clientes. Además, proporciona información sobre la competencia, lo que favorece la toma de decisiones.��

Disminuye los riesgos

El análisis predictivo ofrece una valiosa información basada en el rendimiento y los patrones de comportamiento de los clientes. De este modo, es posible anticiparse a eventos futuros que pudieran comprometer la actividad de la empresa.��

Favorece la innovación��

La innovación es esencial para crecer en el entorno actual. La ���Բ���í�پ����� permite conocer con exactitud las y qué esperan de la compañía o de cualquier institución que opere en el sector.��

Mejora la productividad��

Evaluar los datos ayuda a comprender qué esperar de la fuerza de trabajo. Los resultados de los análisis son una fuente de información para los empleados. Al conocer la situación actual y los objetivos, el nivel de compromiso aumenta.����

En definitiva, los análisis permiten comprender las necesidades del cliente y emprender acciones encaminadas a aumentar su satisfacción.��

Cómo aprovechar la ���Բ���í�پ����� de negocio para el crecimiento

El uso de soluciones de software basadas en Business Analytics incrementa las posibilidades de superar con éxito los desafíos a los que se enfrentan las organizaciones.��

La calidad de los datos que proporcionan estas herramientas facilita enormemente la tarea de monitorizar el progreso de la compañía y definir con precisión los objetivos de crecimiento.��

1. Gestión de proyectos

Las mediciones son fundamentales en la gestión empresarial, ya que ayudan a aumentar la productividad de la empresa optimizando flujos de trabajo.����

Las herramientas de BI realizan comprobaciones durante diferentes etapas del proyecto para mejorar la calidad del resultado. De esta manera, se obtiene un considerable ahorro de tiempo y recursos.��

2. ����پ�������������ó�� del ciclo de ventas

La ���Բ���í�پ����� rastrea datos como el número de nuevos clientes, los embudos de ventas y las acciones más exitosas para localizar áreas potenciales de crecimiento en el ciclo de ventas.��

El seguimiento de la tasa de conversión de clientes ayuda a poner en práctica estrategias de marketing capaces de mejorar el ROI.��

3. Gestión de finanzas

Las métricas rastrean los gastos empresariales, las facturas por pagar, los ingresos, los gastos directos e indirectos, etc. El correcto seguimiento de los datos financieros garantiza una gestión adecuada del flujo de efectivo.��

Los análisis predictivos permiten optimizar los presupuestos y determinar cuándo y dónde invertir o reducir el gasto.��

En la actualidad, las organizaciones tienen acceso a ingentes cantidades de datos que proporcionan una valiosa información sobre patrones de compra y la evolución del mercado. Todos estos datos no son útiles si no se procesan adecuadamente con herramientas digitales avanzadas.��

Las soluciones basadas en Business Analytics recopilan, filtran y centralizan los datos en una sola ubicación. Esta visión de conjunto en tiempo real proporciona una base de conocimiento vital para la eficiencia de la empresa.����

��/����/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post Business Analytics: el nuevo método para las decisiones ����ٰ�����é���������� appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.

Informe IDC | Beneficios de un ERP inteligente

Si se extrapolan estos datos, el tiempo anual��que��destinan��los empleados de una empresa para gestionar sus gastos tiene un��notable��impacto económico��en la organización. Y no se debe restar importancia al hecho de que��uno de cada cinco informes de gastos contiene errores.��

Esta es solo una de las razones por las que cada vez más��empresas��deciden��agilizar la��gestión de gastos��con la ayuda de la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��.��

Beneficios del��software��para la gestión de gastos de empresa��

Las��herramientas tecnológicas��de control de gastos��de la empresa son una parte esencial de la��transformación digital��que abre las puertas a la innovación. La���徱�����ٲ�������������ó����y��automatización��de procesos��reduce el tiempo��que se��dedica a tareas repetitivas, minimiza los errores, ahorra costes a la empresa y elimina la necesidad de usar papel.����

Las ventajas del uso de la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� para la��gestión de gastos��de empresa��se extienden a��todas las áreas relacionadas con la contabilidad y las finanzas.����

Control de gastos de viaje

Calcular manualmente los��gastos��de viaje, como��el��kilometraje,��las��dietas y��el��alojamiento es una tarea ardua que retrasa los reembolsos.����

Los��programas para el����de��una��empresa��permiten reservar vuelos, hoteles y desplazamientos desde una plataforma central. No solo automatizan��estos procesos, sino que��ayudan��a planificar las rutas y a coordinar los viajes��para optimizar el gasto.��

Gestión de la fiscalidad

La presentación de��los��modelos trimestrales de IVA y la gestión de los impuestos es un proceso complejo,��en el que��los errores y retrasos tienen importantes consecuencias económicas��para las organizaciones.��

Gracias a la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��,��los gastos fiscales están al día. La recuperación del IVA ya no implica dedicar horas y horas a recopilar facturas de ingresos y gastos. Los empleados pueden subir sus facturas o tickets a la nube desde sus dispositivos. Otros gastos deducibles se calculan��de manera��automática, con lo que el proceso se agiliza.��

Gestión de gastos administrativos��

El día a día de una empresa implica un gran número de��gastos��administrativos��muy��cotidianos, como��la��adquisición de materiales o tareas de mantenimiento.����

Los programas de gestión de gastos permiten actualizar y justificar cada��desembolso��en cuestión de minutos. Además, son de gran utilidad para��adaptar los gastos al flujo de caja��y��controlar los desvíos sobre los presupuestos��asignados a cada departamento. De esta forma, se mantiene siempre el equilibrio.����

Gestión de existencias de almacén��

Las empresas que venden productos necesitan tener un control preciso del��stock��para dar un��servicio ágil y de calidad a sus clientes.����

Los programas de control de gastos de empresa proporcionan��información en tiempo real sobre el nivel de existencias. La verificación de��stock��máximo y mínimo permite automatizar��los��pedidos para abastecer el almacén, programar��los��envíos y gestionar��las��entregas de producto.��

Control de gastos de personal��

Los recursos humanos son el activo más valioso de las empresas, por lo que es esencial mantener el equilibrio entre��gastos��de personal��y productividad.��

Muchas tareas manuales se pueden automatizar con los programas de gestión de gastos para que los empleados puedan dedicar su tiempo a��realizar��actividades que aporten valor a la empresa.����

Gestión de cobros y pagos de clientes��

La automatización de procesos permite disponer de información actualizada con la que��es posible��diseñar estrategias de cobro, recuperar��efectivo o��ganar��descuentos por pronto pago, entre otros aspectos.����

Mantener el control de cobros al día también ayuda a bloquear la venta a clientes morosos y a valorar en qué casos se concede crédito.����

Información contable sobre ventas

Los análisis��de��ingresos y gastos proporcionan una información muy valiosa sobre las��ventas acumuladas por intervalos de tiempo. No solo se pueden registrar��de manera��automática estos datos en la contabilidad, sino que es posible��realizar estudios predictivos��para anticiparse a las necesidades del mercado.����

La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� de última generación utiliza herramientas basadas en��big��data��e��inteligencia��artificial��(IA). De esta manera, la información de las organizaciones se mantiene siempre actualizada y centralizada.��

Con todos los datos al día��se controlan las ventas, los gastos corporativos, los viajes��corporativos, los impuestos…��y se obtiene una��visión global de la situación real��que��ayuda a��tomar las mejores decisiones ����ٰ�����é������������para el crecimiento y rendimiento de la��compañía.��

��

��/����/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post Cómo agilizar la gestión de gastos con la ayuda de la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.

¿Qué es y en qué consiste la logística 4.0?

El auge del comercio electrónico es una de las principales razones por las que��la����en las empresas��ha cobrado��una��gran relevancia��en los últimos años.��De hecho, el��nuevo modelo de cadena de suministro, la logística 4.0, se está imponiendo rápidamente por su gran eficiencia.����

Las �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s de última generación han propiciado la��revolución industrial del siglo XXI, conocida como industria 4.0. La integración del��big��data, la ���Dz�ó�پ�����, la ���Բ���í�پ����� de datos, la inteligencia artificial��(IA)��y el IoT en las organizaciones está dando lugar a una��nueva forma de operar en todos los sectores.��

Esta transformación ha llevado a la��llamada��, una oportunidad que las empresas deben aprovechar para mejorar su competitividad.��

Tecnologías de la automatización de procesos en logística

Las��empresas del sector logístico,��así como��aquellas en las que la cadena de suministro es un área esencial,��tienen una serie de dificultades diarias que encuentran solución con la��automatización de procesos industriales��y �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s��como las siguientes:��

• Big��data. La gestión de datos masivos logra un flujo de��información constante y actualizado��sobre las actividades que se llevan a cabo. Cruzar los datos en tiempo real permite, entre otras cosas, mejorar la calidad del servicio y la satisfacción del cliente.��
• Internet de las��cosas (IoT). La conectividad facilita, por ejemplo, que los vehículos de reparto se puedan ubicar en tiempo real. Las rutas se optimizan��para��ahorrar costes de desplazamiento, las incidencias se gestionan sobre la marcha y se solucionan��con mayor celeridad.��
• Cloud��computing. Las herramientas de��gestión en la nube��permiten acceder a la��información��en tiempo real��desde cualquier dispositivo. En el sector logístico resulta especialmente importante, ya que facilita��la coordinación precisa entre operadores que se encuentran en diferentes puntos.����

Estas y otras �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s contribuyen a la evolución de la logística 4.0, que��permite a��las empresas ofrecer��un��servicio más eficiente con un mejor control de costes.����

Los retos de la logística 4.0 en las��organizaciones

A pesar de que la logística 4.0 ya es una realidad en muchos puntos de la cadena de suministro, el futuro plantea una serie de��retos para las empresas del sector.����

La���徱�����ٲ�������������ó����y la��automatización de procesos��en el almacenamiento y reparto de productos tienen como principales objetivos de futuro los siguientes:��

1. Reducir los tiempos de respuesta en la entrega de pedidos aumentando la flexibilidad.��
2. Integrar las últimas herramientas tecnológicas, como el��software��de �鶹ԭ�� para la��.��
3. Propiciar una auténtica omnicanalidad en todas las esferas relacionadas con la atención al cliente.��
4. Anticiparse a las necesidades del cliente mediante la incorporación del��big��data��y las nuevas herramientas ���Բ���í�پ�����s a la logística.��
5. Mejorar la trazabilidad de los procesos para ganar eficiencia en toda la cadena de distribución.��

En definitiva, la logística 4.0 ayudará a que las organizaciones, a través de este tipo de��soluciones tecnológicas,��alcancen sus objetivos de��mejora��de la gestión de��la cadena de suministro��mediante la toma de decisiones correctas en cada momento.��

��/����/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post Qué es la logística 4.0 y cuál será su impacto en las organizaciones appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.

Ebook gratis

La transformación digital en tiempos de cambio

Como bien sabe,��los negocios no son��para nada��estáticos,��por lo que los��estados financieros con información actualizada��son los que realmente pueden��ayudar a��realizar predicciones��sobre los movimientos económicos y a��detectar oportunidades.����

Las����permiten��automatizar procesos, con lo que se consigue��una��mayor transparencia��e��información estratégica en tiempo real��de datos operativos,��tanto locales como de grupo.��

Los estados financieros, esenciales para toda organización

La��evaluación de los estados financieros, tanto interna como externa, proporciona información de la empresa��sobre��cuatro pilares básicos:��

• Rentabilidad.��
• Endeudamiento.��
• Solvencia.��
• Liquidez.����

Los análisis transversales e históricos sirven como base para��impulsar diferentes iniciativas��y para diseñar la estrategia empresarial.��Mejorar la calidad de la��información contable y financiera��de las organizaciones es una de las principales prioridades para los directores financieros.��

Las��métricas objetivas��que proporcionan programas como��las soluciones financieras, de impuestos y contables��de���鶹ԭ����son fundamentales para��acertar en la toma de decisiones��y, por ende, para el éxito de una empresa.��

Los��estados financieros básicos y obligatorios��para toda organización son los siguientes:����

• Estado de situación financiera. Antes conocido como balance general, muestra la relación entre activos, pasivos y patrimonio.��
• Estado de resultados. Proporciona información sobre la relación entre��los��ingresos y��los��gastos durante un periodo de tiempo. A partir de estos resultados se puede analizar el retorno de la inversión (ROI), entre otros datos.��
• Estado de flujos de efectivo. Los estados de flujos de efectivo informan sobre los cambios en el efectivo según su procedencia (operaciones, inversiones o financiación).��
• Estado de cambios en el patrimonio y ganancias acumuladas. El estado de cambios en el patrimonio presenta el resultado sobre las partidas de ingresos y gastos, las correcciones de errores, los importes de las inversiones, los dividendos y otras ganancias recibidas.��

Además, según las, la información contable debe cumplir con una serie de características para facilitar��su��análisis e interpretación.����

Principios de los informes��financieros

Algunos principios esenciales que deben tener en cuenta los��reportes financieros��son los siguientes:����

• Comprensibilidad. La información proporcionada debe ser comprensible para los usuarios con conocimientos medios sobre actividades económicas y contabilidad.��
• Relevancia. Los reportes financieros deben ayudar a analizar el pasado y el presente de la empresa para permitir realizar correcciones y predicciones futuras.����
• Fiabilidad. La información debe estar razonablemente libre de errores y sesgos para representar la realidad de los estados financieros.����
• Prudencia. Las estimaciones sobre activos o ingresos no deben ser al alza. Por su parte, los pasivos y��los��gastos no deben representarse a la baja.����
• Integridad. La información reflejada en los estados financieros debe ser lo más completa posible para cumplir con la fiabilidad.����
• Comparabilidad. Los estados financieros serán útiles��siempre y��cuando se puedan comparar a lo largo del tiempo. Esto permite trazar la tendencia��de��la situación financiera y prever cambios a futuro.����
• Oportunidad. Los reportes financieros deben proporcionar información a tiempo para tomar decisiones.��

Como se deduce de lo anterior, el análisis de estados financieros es un proceso crítico,��que tiene como objetivo establecer��predicciones lo más objetivas posibles��en��lo que se refiere a los resultados futuros.����

Con un��análisis basado en���ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s como��el��big��data��y la��inteligencia��artificial��(IA), los estados financieros son una potente herramienta que ayuda a incrementar las ventas, reducir��los��costes, aumentar la rentabilidad o decidir sobre actividades de negocio e inversiones ����ٰ�����é����������.��

La evolución hacia un modelo de negocio sostenible

En la actualidad, los más acuciantes problemas del planeta son la superpoblación, la escasez de recursos naturales y el cambio climático. Hacer frente a estos retos está en manos de todos, incluyendo��a��las empresas.��

Las �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s de última generación, como el��big��data��o la��inteligencia��artificial, contribuyen de manera proactiva a que las empresas��evolucionen��hacia��modelos de negocio más sostenibles.����

Podría pensarse que la sostenibilidad no tiene ninguna relación con el departamento financiero de una compañía. Sin embargo, dirigir una empresa implica��valorar tanto su rentabilidad como su impacto medioambiental y social. La��RSC��se entiende hoy��en��día desde un punto de vista integral,��a partir del cual se puede crear valor tanto para la organización como para la sociedad y el planeta.����

Para llegar a ser un negocio sostenible,��es imprescindible disponer de la��información estratégica que proporcionan los reportes financieros��obtenidos a partir de herramientas tecnológicas avanzadas. �鶹ԭ�� apuesta por soluciones empresariales con funciones que ayudan a��sentar las bases de una������

Con el��software��de nueva generación,��es posible ir��más allá del simple dato financiero��y��añadir una dimensión ecológica��que muestre las consecuencias de la actividad empresarial en el medioambiente. De esta forma,��se pueden tomar medidas para��reducir la huella de carbono��y contribuir a una mejor sociedad,��sin perder��de vista��el objetivo de la rentabilidad.����

Beneficios de las herramientas tecnológicas para informes financieros

El uso del��big��data, el análisis predictivo, la��inteligencia��artificial��y��otras��soluciones tecnológicas de última generación ayudan a mejorar la estrategia empresarial a partir de los informes financieros.��

Elaborar reportes financieros es una de las tareas tradicionales de todo departamento de contabilidad y finanzas. Sin embargo, hoy��en��día,��este��departamento puede y debe transformarse en un área clave que, gracias a los datos, ayude a��impulsar la iniciativa empresarial.��

Los datos son el corazón de toda organización. Gracias a la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��, el análisis de los estados financieros proporciona una��visión global que facilita una toma de decisiones rápida y acertada.��

El potencial del análisis predictivo

El análisis predictivo toma los��datos unificados de todas las áreas del negocio��para ofrecer información crucial sobre aspectos como��la��gestión de riesgos o��la��detección de oportunidades.��

El��big��data��permite detectar��patrones o tendencias��a los que sería��imposible llegar con un informe financiero��basado en��métodos tradicionales. Uno de los puntos fuertes de las soluciones tecnológicas actuales es que��aglutinan toda la información en una única base de datos. De esta forma, ofrecen un��acceso rápido y sencillo a los datos financieros��en tiempo real y con una visión de conjunto.��

Según��Aberdeen��Group, las empresas que utilizan el análisis predictivo en sus reportes financieros tienen hasta��3,3 veces más probabilidades��de actualizar las métricas��financieras��en tiempo real. Esta información permite��garantizar el cumplimiento normativo��y valorar la puesta en marcha de determinadas estrategias.����

Los criterios financieros y operativos se pueden configurar con total libertad, de modo que es posible��supervisar, medir y establecer muchos más KPI��que favorezcan la toma de decisiones valorando diferentes escenarios.����

Por supuesto, el��big��data��también ofrece control total sobre los saldos de efectivo y sus previsiones, lo que ayuda��a��invertir con mayor eficacia y seguridad.����

Las herramientas de automatización financiera

La automatización está llegando a todos los sectores y a todas las áreas de negocio. En el departamento financiero, la automatización��de��datos no solo proporciona información vital para la toma de decisiones, sino que��evita la acumulación de tareas repetitivas y poco productivas.����

Las herramientas de automatización financiera minimizan la posibilidad de que se produzcan��errores o duplicidades,��a la vez��que��permiten que el capital humano concentre sus esfuerzos en tareas de alto valor, como la estrategia empresarial.��

Los procesos financieros se agilizan con la ayuda de la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��, mejoran la calidad de los datos, proporcionan��mayor fiabilidad en los informes financieros��y contribuyen a aumentar la productividad.��

En resumen, estos son los��principales beneficios de las herramientas de automatización��financiera:��

• Reducción de los procesos��manuales en las tareas contables.��
• Minimización de errores��humanos.��
• Mayor agilidad��y eficacia en el departamento financiero y contable.��
• ����پ�������������ó�� del tiempo��de trabajo.��
• Elaboración��automatizada��de informes financieros.��

El uso de la automatización sitúa��a��los datos financieros en un contexto global y a lo largo del tiempo. Gracias a la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��,��se pueden obtener��análisis��financieros��descriptivos y predictivos mucho más fiables��y desde múltiples dimensiones.����

Herramientas ERP para el control financiero y los informes de grupo

Una��herramienta ERP��proporciona una descripción precisa de las finanzas de la empresa,��con reportes que muestran ingresos, gastos, capital y flujo de caja en tiempo real.����

Todos estos datos reflejan la salud de la empresa y permiten��tomar decisiones ����ٰ�����é���������� acertadas. Asimismo, son el punto de partida para determinar el momento adecuado para realizar inversiones, solicitar financiación o hacer cambios en el modelo de negocio.��

Con���鶹ԭ����es posible��unificar los informes de grupo, acelerar el proceso de cierre financiero, mejorar la transparencia, facilitar la gestión de impuestos y analizar el ROI.��

Algunos de los��indicadores de rendimiento��que garantizan que la empresa cumple con los objetivos financieros��son:����

• Margen de��beneficio bruto.����
• Margen de��beneficio operativo.��
• Capital��de trabajo.��
• Ciclo de��conversión de efectivo.��
• �ղ�����������ó����de respuesta.��

Los informes financieros obtenidos con��programas de contabilidad y facturación��basados en ���Բ���í�پ�������ofrecen una visión realista y transparente para accionistas, proveedores, clientes… Gracias a estos reportes, los diferentes grupos de usuarios pueden tomar decisiones informadas.��

��

��/����/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post Informes financieros para un mayor control y una mejor toma de decisiones appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.

Ebook gratis

5 tendencias clave para tu negocio en 2021

El término “industria 4.0” suele ser utilizado cada vez más en los contextos empresariales y cotidianos. Sin embargo, para muchos sigue siendo una definición algo ambigua y con ciertos matices por concretar. Por ello, a continuación, le mostramos 3 cosas que debe saber sobre la industria 4.0 y la repercusión que puede tener en su empresa y su vida diaria.

1. ¿De dónde viene el concepto “industria 4.0”?

La humanidad ha pasado ya por tres revoluciones industriales anteriores a esta:

• ���Ի�ܲ��ٰ�����������������ó��: en el siglo XVIII, el descubrimiento del motor a vapor originó la producción mecánica, cambiando para siempre la sociedad y el mundo.
• Electricidad: la segunda industrialización comenzó con la aplicación de la electricidad, que permitió la producción en masa y en cadena, dando origen a la economía actual.
• Computación y automatización: la era digital y tercera industrialización viene dada por el nacimiento de la informática y de la implementación de Internet.

La industria 4.0 vislumbra un futuro inimaginable y que no tiene comparación con las etapas anteriores, ya que en ella emergen diferentes sectores y ámbitos económicos y tecnológicos.

2. ¿Qué es la industria 4.0?

La cuarta revolución industrial consiste en la eliminación de las fronteras entre el mundo físico, digital y biológico, separados completamente en las etapas anteriores. Esta es una industrialización en la que convergen los avances en ���Dz�ó�پ�����, computación cuántica, Inteligencia Artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT), ingeniaría genética y otros progresos tecnológicos actuales.

3. ¿Qué avances tecnológicos originan la industria 4.0?

Son muchos los factores que originan la cuarta revolución industrial. La mayoría de avances tecnológicos están arraigados tanto en el desarrollo de Internet como en sus aplicaciones en los procesos de automatización y programación de la producción, así como en la prestación de servicios.

Junto a Internet, la computación cuántica y el procesamiento de macrodatos, o , ha llevado a otros niveles el tratamiento y almacenamiento de la información en los ámbitos económicos y cotidianos. A continuación, exponemos algunos de los grandes avances tecnológicos que se aplicarán a la industria 4.0.

Internet de las Cosas (IoT)

Las aplicaciones del internet de las cosas en los diferentes sectores económicos son prácticamente infinitas. Las nuevas �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s IoT permitirán a las empresas recopilar constantemente información sobre los clientes mediante la conexión de los productos a una base de datos. En otros sectores, permitirá la automatización a distancia de diferentes máquinas, como señales de tráfico, maquinaria agrícola o sistemas de seguridad.

Blockchain

Pese a que muchos relacionan exclusivamente la cadena de bloques, o , con las criptomonedas, las aplicaciones de este nuevo sistema de almacenamiento de información son miles. Este sistema, utilizado por el Bitcoin, establece una red de almacenamiento de información prácticamente infranqueable y descentralizada. Sus aplicaciones pueden ser útiles tanto para el sector financiero y privado, como para los diferentes aparatos gubernamentales.

Inteligencia artificial (AI)

La (AI) lleva presente muchos años en diferentes ámbitos. Sin embargo, los próximos avances en inteligencia artificial de la industria 4.0 no solo serán aplicables a sectores estrictamente industriales, sino que la programación de máquinas que hagan la función de pensar y analizar por su cuenta puede extrapolarse a diferentes campos, como el de la atención al cliente, por ejemplo.

Realidad virtual y realidad aumentada

La realidad aumentada ha eliminado totalmente la frontera entre el mundo físico y el digital, por ejemplo, cuando se escanea una imagen para buscarla en Internet. En la cuarta revolución industrial, las aplicaciones de la realidad virtual y aumentada van desde el marketing personalizado hasta la manipulación de maquinaria en factores de riesgo para el personal humano.

La industria 4.0 conlleva cambios y una adaptación a los nuevos procesos productivos y herramientas que ofrece esta evolución tecnológica. Frente a esta cuarta revolución industrial, las empresas deberán hacer frente a este nuevo panorama económico y laboral mediante la cualificación e instrucción de sus empleados y directivos.

��/����/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post 3 cosas que debe saber sobre la industria 4.0 appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.

Ebook gratis

La transformación digital en tiempos de cambio

La combinación de herramientas, como la automatización ���Dz�ó�پ����� de procesos (), el machine learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA), hará posible eliminar prácticamente todas las tareas repetitivas y descubrir nuevos procesos que podrán ejecutar los bots, programas informáticos capaces de realizar tareas reiterativas de forma automática.

¿Qué es la automatización?

Cuando hablamos de �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó�� hacemos referencia a una ampliación de la automatización tal y como la conocemos hasta ahora. Todos los procesos empresariales, desde las cadenas de producción hasta la gestión del marketing, podrán beneficiarse de los nuevos sistemas hiperautomatizados.

La combinación de estas �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s amplía las posibilidades que tiene cada una por separado. En este sentido, la �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó�� es ventajosa tanto para las empresas como para los empleados:

• La RPA, la IA y el ML podrán mejorar la eficiencia, la competitividad y el ahorro de costes, tan necesarios para garantizar la continuidad de los negocios.
• La ���Dz��dzپ���������ó�� permitirá a los empleados enfocar su profesión hacia tareas en las que lo importante es el lado humano, la inteligencia emocional o la creatividad.

¿Cómo funciona la �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó�� de procesos?��

La �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó�� es un elemento esencial para que las empresas puedan adaptarse con rapidez a los cambios y no perder competitividad.

Precisamente, una de sus características es la capacidad de proporcionar datos que permiten anticiparse a posibles problemas o experimentar cambios de forma virtual antes de implementarlos.

Los elementos clave de la �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó�� son las �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s que trabajan de forma conjunta para ir un paso más allá de la automatización. Las principales herramientas de esta transformación digital de nivel superior son las siguientes:

Automatización ���Dz�ó�پ����� de procesos o RPA

La RPA permite desarrollar aplicaciones para simplificar el empleo de robots en la realización de procesos repetitivos en sistemas digitales.

Machine Learning

La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� Machine Learning hace posible que los ordenadores aprendan a realizar tareas complejas por sí mismos sin programación adicional.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es la responsable de crear máquinas que son capaces de resolver problemas y tomar decisiones de forma similar a como lo hacen las personas.

Big Data

La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� Big Data permite analizar y gestionar grandes cantidades de datos para identificar patrones de comportamiento y desarrollar soluciones adecuadas.

Bots

Los nuevos bots están revolucionando las posibilidades de la transformación digital en las empresas. Tanto los cobots, que comparten tareas con los empleados, como los chatbots, que pueden mantener conversaciones en tiempo real con personas, son claves en la �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó��.

Ventajas de la �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó�� para las empresas

La evolución tecnológica que supone la automatización inteligente de procesos presenta numerosos beneficios para la competitividad de las empresas.

A continuación, repasamos algunas de sus ventajas:

• Permite ejecutar procesos de negocio de forma más eficiente.
• Mejora la satisfacción de los empleados evitando la realización de tareas repetitivas de bajo valor.
• Agiliza los procesos al ejecutar un gran volumen de operaciones en el mínimo tiempo.
• Minimiza los riesgos debidos a errores humanos aumentando la calidad y la precisión.
• Potencia la productividad y la competitividad al permitir una toma de decisiones ágil.
• Rentabiliza la inversión en transformación digital porque reduce los costes operativos.

La elección de la herramienta adecuada es importante a la hora de escalar una iniciativa de �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó�� en la empresa. La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� RPA en el entorno �鶹ԭ�� ha demostrado su efectividad para aumentar la productividad, reducir las tasas de errores en los procesos de negocio y mejorar los plazos de tiempo para realizar tareas.

En definitiva, la �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó�� supone un paso de gigante hacia la consecución de empresas más ágiles y centradas en el cliente en un futuro cercano.

��/����/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post ¿Qué es la �󾱱������ܳٴdz����پ���������ó��? Principales beneficios para empresas appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.

Ebook gratis

Rediseña el futuro de tu e-commerce más allá de la pandemia

Los avances tecnológicos han propiciado un cambio de tendencia en los hábitos de los consumidores. Internet, las redes sociales o el e-commerce son los medios que ahora se emplean para tomar la decisión de compra.

¿Qué es el martech?

La unión de marketing y �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� es esencial para disponer de herramientas avanzadas, como el big data, que permitan posicionarse en un mercado globalizado en el que ya no basta con crear campañas publicitarias y esperar que las ventas lleguen solas.

La fusión de marketing y �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� hace referencia a la utilización de herramientas digitales para mejorar las estrategias comerciales.

En especial, se habla de martech para definir las iniciativas y esfuerzos empresariales centrados en alcanzar sus objetivos sirviéndose de un software que permita llegar con precisión a su buyer persona, medir el éxito de sus campañas con exactitud y mejorar el ROI.

Ventajas del martech en el ámbito empresarial

El martech aporta importantes ventajas competitivas en el ámbito empresarial. Algunos de los beneficios que se obtienen gracias a la combinación de marketing y �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� son los siguientes:

• ���𲵳���Գٲ�����ó�� precisa con mejor comprensión y conocimiento del público objetivo.
• Mejor utilización de los datos, utilizando para transformarlos en acciones que cierren ventas.
• Facilidad a la hora de crear la mejor propuesta de valor para el consumidor.
• Agilización en los procesos de toma de decisiones ����ٰ�����é���������� basadas en datos.
• ����پ�������������ó�� de los tiempos de respuesta gracias a los análisis en tiempo real.

Con las herramientas martech, las empresas no necesitan esperar a que termine una campaña para analizar los resultados. Las acciones se ajustan sobre la marcha basándose en la monitorización en tiempo real.

A largo plazo, el martech se traduce en mayor eficiencia y mejor aprovechamiento de recursos y presupuestos.

Aplicaciones prácticas del martech en las organizaciones

Las �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s que se pueden aplicar al marketing son muchas y muy variadas. Esta característica es, precisamente, lo que hace tan atractivo el martech. Cada organización puede encontrar la herramienta adecuada para sus objetivos estratégicos.

Publicidad programática

La publicidad programática permite comprar espacios publicitarios de forma automatizada. Los anuncios se muestran solo a usuarios afines a la marca porque estas plataformas muestran contenidos específicos en el momento y lugar adecuados.

Automatización del marketing

Las herramientas de automatización del marketing permiten gestionar las campañas con una precisión nunca vista hasta ahora. Los procesos de conversión se personalizan para adaptarse al punto del embudo de ventas en el que se encuentra cada usuario.

Experiencia de cliente

La experiencia de cliente es esencial para destacar sobre los competidores y fidelizar a los usuarios. Herramientas como los chatbots ayudan a crear una mejor conexión con los usuarios y a medir su experiencia como clientes.

La ���Բ���í�پ����� es una de las grandes bazas del martech. Gracias a la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� big data es posible gestionar grandes cantidades de datos relevantes de forma directa, sencilla y visual.

La importancia del martech es incuestionable para cualquier organización que desee ser más competitiva, obtener resultados mucho más rápido y optimizar sus recursos.

/ ��/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post Martech: marketing y �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� unen fuerzas para optimizar resultados appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.

Como sabrá por experiencia propia,��la información es uno de los activos más importantes��de��cualquier empresa. Conocer cómo se comportan los usuarios y analizar la evolución de las tendencias del mercado es esencial para��tomar decisiones ����ٰ�����é���������� que permitan mejorar los resultados de negocio.��

¿Por qué es importante el Big Data?

El��objetivo��del��Big Data es��encontrar��modelos��o tendencias��repetitivas��en los datos analizados. De esta forma, se pueden��obtener modelos predictivos��que permitan comprender mejor las expectativas de los clientes y anticiparse a ellas, lo que conduce a una��toma de decisiones ����ٰ�����é���������� inteligente.����

Por tanto, la utilidad del Big Data es evidente, ya que proporciona respuestas a muchas preguntas vitales de las empresas:��cómo enfocar el negocio, hacia dónde dirigirse o qué áreas necesitan mejoras. La información obtenida gracias al análisis de��macrodatos��permite��identificar problemas y encontrar soluciones eficientes.��

El conocimiento de las tendencias aporta agilidad en la toma de decisiones y ayuda a��identificar nuevas oportunidades de negocio. En un entorno tan cambiante y competitivo como el actual, la velocidad y la resiliencia pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.��

La ���Բ���í�پ����� de datos es la herramienta que proporciona a las empresas la capacidad para��medir las necesidades de sus clientes y ofrecerles soluciones��incluso antes de que sean conscientes de ellas.����

Ejemplos de uso del Big Data en las empresas

La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� Big Data es útil para cualquier empresa porque permite desarrollar��estrategias enfocadas a incrementar sus ventas, mejorar su reputación y desarrollar productos o servicios innovadores.��

Una de las��ventajas��del Big Data��es que recopila información estructurada no solo dentro de la página web de la empresa, sino también de terceros, como redes sociales o datos estadísticos.����

Algunos ejemplos prácticos de su empleo son los siguientes:��

• Estrategias��de��marketing��digital: mediante��el análisis de los patrones de conducta, es posible��potenciar las ventas cruzadas��en el��ecommerce��gracias a los anuncios personalizados o con ofertas de productos relacionados.����
• Marketing��de geolocalización:��gracias a los��smartphones��y otros dispositivos��con��GPS��integrado, las empresas tienen la oportunidad de dirigirse a sus clientes potenciales cuando se encuentran en sus proximidades. Captar su atención en el momento preciso es una gran oportunidad��para��generar más ventas a nivel local.��
• Mejora de la seguridad: la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� Big Data también ayuda a��detectar y prevenir posibles fraudes��en transacciones��online, ya sean por compras, contratación de servicios o actividades bancarias.��
• Sector��retail: en la actualidad, los compradores esperan que el pequeño comercio comprenda qué necesita, cuándo y cómo. Los datos de programas de fidelización de clientes y hábitos de compra son una valiosa fuente de información para��predecir tendencias��y lograr una mayor rentabilidad.��
• Empresas turísticas: el análisis de Big Data ofrece a las empresas turísticas la capacidad de��identificar posibles problemas. Anticiparse a una mala experiencia es clave en una industria tan competitiva.��

Junto con la��Inteligencia Artificial��(IA), el Big Data es una de las��tendencias��tecnológicas��sobre las que se sustenta el proceso de��transformación de las empresas��actualmente.��¿Su��objetivo? Obtener el máximo valor posible de la gran cantidad de datos que los usuarios generan hoy en día. Una muestra más de que las empresas no pueden��estar��ajenas a las �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s de futuro.

La datificación y el problema en el tratamiento y análisis de datos en las empresas

La datificación, esa capacidad de las empresas para producir grandes volúmenes de datos, tiene sentido si se trabaja a través de una línea coherente. De lo contrario, afrontar el almacenamiento de grandes cantidades de datos puede ser, más bien, un problema, al que hoy en día se enfrentan muchas compañías.��

Según la plataforma de análisis de datos Shapelets, algunos de los principales escollos que encuentran los científicos de datos al tratar de recopilar e interpretar los datos almacenados por parte de las empresas son los siguientes:��

1. Datos duplicados. El hecho de no contar con una base de datos unificada y de que cada departamento cuente, por ejemplo, con sus propias bases de datos ahonda en un problema como la reducción de la capacidad de almacenamiento de datos, así como en la propia calidad de los datos.��
2. Datos de poca calidad. La mala calidad de los datos reduce sustancialmente su potencial inicial. Deben ser precisos, consistentes, conformes, singulares e íntegros.��
3. Silos independientes. Relacionado con el primer punto, cuando distintos departamentos conectados entre sí trabajan sus datos de forma independiente, se genera una ineficiencia en su aprovechamiento.��
4. Cantidad ingente de datos. Si bien es cierto que un buen uso de la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� puede ayudar a su tratamiento y análisis, muchas empresas se afanan en recopilar una gran cantidad de datos que, en muchos casos, ni siquiera es necesaria para su negocio o que no son capaces de analizar posteriormente.��
5. Coherencia y transparencia de datos. Es necesario que el análisis de los datos tenga una línea coherente con los objetivos empresariales. En muchos casos no se tiene en cuenta la dirección del negocio a la hora de interpretar los datos. Los criterios de selección y limpieza de datos deben ir en sintonía con ella para sacarles un mayor provecho. La transparencia es otro problema relacionado, al generar continuos problemas para empleados a la hora de tratar determinados datos.��

Qué es Big Data Analytics y qué aplicación tiene para las empresas

Asociado al de Big Data encontramos otro concepto como el de Big Data Analytics. Este término hace referencia a la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� que sirve para convertir todos esos datos estructurados y no estructurados en información útil para la toma de decisiones. Esta �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��, capaz de cruzar cantidades ingentes de datos permite, entre otros, extraer tendencias de un mercado determinado o del comportamiento de los consumidores.��

Para hacernos una idea de su complejidad, cuando se hace referencia a dos tipos de datos, los estructurados y los no estructurados, encontramos entre los primeros ejemplos como hojas de cálculo categorizadas debidamente, de manera que se pueda trabajar con ellas fácilmente. Entre los segundos, podemos encontrar ejemplos como publicaciones en redes sociales, archivos de audio o video, de difícil almacenamiento en bases de datos convencionales. Estos suelen almacenarse comúnmente en los conocidos como data lakes, almacenes de datos y bases de datos NoSQL.��

Los data lakes son repositorios de datos en bruto donde estos son mantenidos hasta que sea necesario. Es decir, los datos se mantienen en estos espacios de almacenamiento de forma natural, sin procesar, al contrario de lo que ocurre, por ejemplo, en un data warehouse jerárquico, donde dichos datos son almacenados en ficheros o carpetas.����

Ventajas de Big Data Analytics para empresas

Esta �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��, sobre la teoría, parece ser muy útil para empresas, pero realmente, en qué pueden traducirse su aplicación. Estas son algunas de sus principales ventajas:��

• El Big Data Analytics le permitirá establecer objetivos realistas gracias a datos históricos y tendencias en el propio mercado.��
• Aumentar la fidelidad de los clientes de un negocio es clave para establecer estrategias de crecimiento. Big Data Analytics ayuda en esa labor de fidelización al proveer a las empresas de datos acerca del comportamiento de sus clientes.��
• A su vez, también será posible mejorar en las estrategias de captación de nuevos clientes. El análisis de los datos le permitirá conocer las necesidades futuras de los clientes y potenciales clientes o hacer segmentaciones que le permitan conocerlos aún mejor.��
• Hacer más eficientes los procesos internos de la organización. Así como puede ser útil para la retención de clientes, también puede servir para medir la eficiencia de determinados de procesos, manejar el control financiero de una compañía, procesos de abastecimiento, de producción, etc. Esto permitirá tomar decisiones en consecuencia.��
• Mejorar en el ámbito de la gestión de riesgos. Big Data Analytics permite también identificar los riesgos de una organización, sean del tipo que sean, y prever el impacto que pueden tener en la empresa.��

Como puede comprobar, un buen uso de las ���Բ���í�پ�����s de Big Data le permitirá llevar su negocio al siguiente nivel de rentabilidad, tomando las decisiones acertadas en el momento idóneo para hacerlo.��

��/����/����/��

© 2020 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved. �鶹ԭ�� and other �鶹ԭ�� products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of �鶹ԭ�� SE in Germany and other countries. Please see����for additional trademark information and notices.

The post ¿Qué es Big Data? | Todo lo que necesita saber appeared first on �鶹ԭ�� España News Center.