{"id":82978,"date":"2017-07-15T12:00:06","date_gmt":"2017-07-15T10:00:06","guid":{"rendered":"http:\/\/www.agendaempresa.com\/?p=82978"},"modified":"2018-01-09T19:06:10","modified_gmt":"2018-01-09T18:06:10","slug":"big-data-y-el-factor-humano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/82978\/big-data-y-el-factor-humano\/","title":{"rendered":"Big Data y el factor humano"},"content":{"rendered":"

Big Data y Data Analytics forman parte del vocabulario empresarial (no ya tecnol\u00f3gico) actual: pr\u00e1cticamente todos nuestros clientes han lanzado en los \u00faltimos dos a\u00f1os -por convencimiento o por tendencia- alguna iniciativa para el aprovechamiento de los \u201cdatos extendidos\u201d.<\/p>\n

Nuestro informe \u2018Data and Analytics Survey\u2019 refleja el uso de esta informaci\u00f3n:<\/p>\n

– El 59% de las compa\u00f1\u00edas utilizan los datos para entender qu\u00e9 ha ocurrido y por qu\u00e9 (an\u00e1lisis descriptivo o diagn\u00f3stico).<\/p>\n

– Un 24%, para anticipar qu\u00e9 podr\u00eda ocurrir (an\u00e1lisis predictivo).<\/p>\n

– Un 13%, para determinar pr\u00f3ximas acciones (an\u00e1lisis prescriptivo, decisiones automatizadas).<\/p>\n

Las aplicaciones de la disciplina de Data Science abarcan toda la cadena de valor de las compa\u00f1\u00edas: desde la investigaci\u00f3n de mercados (incluyendo Social Data e informaci\u00f3n econ\u00f3mico-demogr\u00e1fica) y la segmentaci\u00f3n avanzada de clientes (por ejemplo, con modelos de propensi\u00f3n a la contrataci\u00f3n o al abandono), hasta el mantenimiento predictivo en fabricaci\u00f3n (utilizando millones de datos de sensores y modelos estad\u00edsticos). Y esto incluye incluso en la propia gesti\u00f3n de los recursos humanos, con herramientas de People Analytics.<\/p>\n

Sin duda, el gran reto -y el m\u00e1ximo beneficio- para las organizaciones es crear una cultura orientada a los datos, en la que las decisiones y las acciones se tomen combinando la voz de la experiencia con una s\u00f3lida base factual y algor\u00edtmica.<\/p>\n

Si algo hemos aprendido en PwC despu\u00e9s de analizar para\/con nuestros clientes a\u00f1os (d\u00e9cadas incluso) de datos, es que la mejor forma de obtener valor de ellos es focalizarse sobre la experiencia humana. Tanto si los destinatarios de los resultados de estas t\u00e9cnicas son internos (empleados de la compa\u00f1\u00eda) como externos (clientes), la clave es definir c\u00f3mo les beneficiar\u00e1 esta informaci\u00f3n: menores tiempos de espera, mejores recomendaciones, mayores probabilidades de acierto,…<\/p>\n

Y esto va a ser a\u00fan m\u00e1s relevante en la medida en que otras tecnolog\u00edas emergentes como la inteligencia artificial (AI) y el Internet de las Cosas (IoT) van a definir en los pr\u00f3ximos a\u00f1os la forma en que personas y m\u00e1quinas trabajen juntos.<\/p>\n

 <\/p>\n

Alfonso Coss\u00edo\u00a0<\/strong><\/p>\n

L\u00edder de la pr\u00e1ctica de Customer en PwC Espa\u00f1a<\/p>\n

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ART\u00cdCULO INCLUIDO EN EL ESPECIAL\u00a0\u2018LOS DATOS, \u00bfLA NUEVA FIEBRE DEL ORO?\u2019<\/a>\u00a0DEL N\u00daMERO DE JULIO-AGOSTO DE\u00a0AGENDA DE LA EMPRESA<\/a><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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