“El análisis prescriptivo es una herramienta de analítica empresarial que va más allá de la predicción y se enfoca en recomendar acciones específicas para optimizar resultados, sugiriendo el mejor curso de acción para alcanzar objetivos específicos. Utiliza datos históricos, modelos predictivos y algoritmos matemáticos para evaluar diferentes escenarios y recomendar la estrategia más efectiva
“La analítica avanzada (Advanced Analytics) se refiere a un conjunto de técnicas sofisticadas de análisis de datos que van más allá de la analítica descriptiva y de los informes tradicionales. Utiliza métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático, minería de datos y técnicas de visualización para descubrir patrones ocultos, predecir resultados futuros y generar información procesable
“El análisis predictivo, o Predictive Analytics, es una rama del análisis de datos que utiliza datos históricos y modelos estadísticos, de machine learning y de Inteligencia Artificial (IA), para identificar patrones y predecir resultados futuros. En esencia, busca ir más allá de la descripción de lo que ha sucedido para anticipar lo que podría suceder”.
“La ciencia de datos (Data Science) es un campo multidisciplinar que utiliza métodos científicos, algoritmos, sistemas y procesos para extraer conocimiento y perspectivas valiosas a partir de datos estructurados y no estructurados. Se trata de analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones que puedan ayudar a la toma de decisiones
“Si estás considerando o integrando análisis en tus productos, es hora de replantearte las posibilidades. Sisense Intelligence está diseñado para transformar la forma en que tus usuarios interactúan con los datos. Si tienes curiosidad sobre lo que ya podemos ofrecer para mejorar la forma en que construyes y distribuyes experiencias analíticas, accede a este
“El pasado 30 de mayo, Sisense anunció oficialmente el lanzamiento del nuevo conjunto de funciones GenAI (Sisense Intelligence) para toda la plataforma (en Beta desde 2024) que permitirá a desarrolladores, equipos de producto y usuarios empresariales integrar análisis en los flujos de trabajo, facilitando la toma de decisiones más rápidas e inteligentes a escala.
“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”. Los retos y