“Ofrecer analíticas es ahora una parte integral de la hoja de ruta de cualquier plan de producto. Los equipos de producto e ingeniería de todo el mundo están incorporando análisis a sus aplicaciones y productos para aumentar la competitividad, mejorar la experiencia y la satisfacción de los clientes y, sin duda, para aumentar los
“La tecnología de datos y analítica avanza a un ritmo vertiginoso. La inteligencia artificial (IA), desde la IA y el ML tradicionales hasta la IA Generativa (GenAI), está impulsando la innovación a un ritmo sin precedentes. Además, con las nuevas formas de infundir inteligencia en la experiencia de los usuarios utilizando la “analítica componible”
“Cuando se trata de integrar análisis y diseñar modelos de inteligencia de negocio, los equipos de producto, los analistas y los desarrolladores necesitan soluciones rápidas, flexibles y escalables. Pero encontrar la plataforma de análisis adecuada y garantizar al mismo tiempo una integración sin fisuras con el entorno tecnológico existente, puede ser todo un desafío.
“A pesar de las considerables inversiones en infraestructura de datos, las organizaciones se enfrentan a costosas ineficiencias. Navegar entre aplicaciones y buscar datos analíticos provoca que los usuarios y ejecutivos pierdan horas valiosas cada día. Sin embargo, la mayoría de las empresas ha normalizado esta pérdida de productividad, considerándola un coste inevitable de la
“Las consecuencias y las repercusiones de la colisión entre la analítica dinámica y la IA siguen desarrollándose. Para gestionar las oportunidades y los riesgos, los líderes de Data & Analytics deberán adaptar los sistemas actuales, poner en marcha nuevos enfoques potenciados por la IA y desarrollar iniciativas sostenibles y escalables”. ¿Por qué es
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