¿Qué es la Analítica Contextual?
Los datos por sí solos no siempre proporcionan el valor completo que pueden ofrecer. Cuando las personas miran números brutos, les resulta difícil interpretar y comprender las ideas ocultas en los datos y, por lo tanto, no pueden utilizarlos estratégicamente para mejorar sus decisiones. La analítica contextual tiene en cuenta el contexto específico en el que se recopilan los datos en lugar de simplemente analizar los datos de forma aislada. Este contexto podría incluir información sobre el tiempo, la ubicación y otros factores que pueden influir en los datos.
El objetivo de la analítica contextual es ayudar a los usuarios a identificar el contexto de la situación basándose en similitudes, restricciones, rutas y comunidades sin tener que cambiar de ventanas y aplicaciones para obtener los datos que necesitan para tomar decisiones empresariales informadas.
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¿Cómo Funciona la Analítica Contextual?
La analítica contextual o análisis enriquecido con contexto es la fusión de capacidades analíticas y las aplicaciones empresariales en las que están integradas para hacer que los datos sean más contextualizados y personalizados en beneficio del usuario final.
En otras palabras, podemos llamar a la analítica contextual – analítica integrada. Y como cualquier análisis, transforman los datos brutos en gráficos fáciles de digerir y paneles que proporcionan una vista lógica y contextual de los datos con los que trabajan los empleados de negocios, en las aplicaciones en las que trabajan. Estos gráficos y paneles representan datos contextuales que mejoran la usabilidad de los datos para los usuarios de negocios para una mejor toma de decisiones.
¿Para Qué Puedo Usar Datos Contextuales?
Los datos contextuales ayudan a revelar dónde y cómo se pueden mejorar y optimizar los procesos y las decisiones para un rendimiento y una rentabilidad máximos. Aquí hay algunos ejemplos de cómo se podrían utilizar los datos contextuales:
Analítica predictiva – Los datos contextuales se pueden utilizar para crear modelos predictivos que pueden anticipar comportamientos o resultados futuros basándose en patrones pasados. Por ejemplo, utilizar analítica predictiva en atención médica puede ayudar a identificar cohortes expuestas a un posible brote de enfermedades. En tal escenario, los profesionales de la salud pueden empezar a buscar tratamientos inmediatamente, lo que mejora las posibilidades de supervivencia de las personas.
Toma de decisiones – Los datos contextuales se pueden utilizar para tomar decisiones más informadas y precisas al proporcionar información adicional sobre una situación o entorno. Por ejemplo, datos de fabricación en tiempo real de numerosas fuentes como máquinas, pedidos, entregas y personas se pueden utilizar para estimar los tiempos de envío, las capacidades de producción de la línea de producción, la disponibilidad de espacio de almacén, y más.
Seguridad – Al proporcionar información adicional sobre una persona o situación, los datos contextuales también podrían utilizarse para mejorar las medidas de seguridad. Un ejemplo es la tecnología de reconocimiento facial que puede utilizar datos contextuales para identificar individuos en una multitud.
Marketing – En marketing, los datos contextuales son clave y se pueden utilizar para influir en el comportamiento del consumidor al dirigir contenido o anuncios relevantes a audiencias específicas basándose en su ubicación, intereses, interacciones, etc.
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