{"id":23318,"date":"2022-11-10T10:38:02","date_gmt":"2022-11-10T10:38:02","guid":{"rendered":"https:\/\/blulog.eu\/?p=23318"},"modified":"2022-11-15T06:43:29","modified_gmt":"2022-11-15T06:43:29","slug":"analisis-predictivo-en-un-entorno-turbulento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blulog.eu\/es\/predictive-analytics-in-a-turbulent-environment\/","title":{"rendered":"El an\u00e1lisis predictivo en un entorno turbulento"},"content":{"rendered":"
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Las tecnolog\u00edas modernas basadas en la inteligencia artificial ayudan a la gesti\u00f3n proporcionando predicciones para que las empresas puedan minimizar los riesgos y prepararse para los pr\u00f3ximos cambios. Por tanto, una forma de mantener la estabilidad es aprovechar las oportunidades que ofrece el an\u00e1lisis predictivo de Big Data. <\/b><\/span><\/p>\n

La agitaci\u00f3n del mercado resultante de la pandemia ha sacudido muchas econom\u00edas. Las interrupciones en la producci\u00f3n y el suministro de componentes han afectado a casi todas las industrias y han llevado a una situaci\u00f3n en la que los mercados mundiales est\u00e1n viendo niveles r\u00e9cord de inflaci\u00f3n. Los datos de Eurostat muestran que la inflaci\u00f3n del IPCA en la eurozona alcanzar\u00e1 un r\u00e9cord del 9,1% en agosto de 2022. El aumento de los niveles de inflaci\u00f3n afecta directamente a las operaciones de todas las empresas, oblig\u00e1ndolas a tomar medidas para minimizar las p\u00e9rdidas, pero tambi\u00e9n a buscar soluciones que garanticen un crecimiento estable, independientemente de los r\u00e1pidos cambios del mercado.<\/span><\/p>\n

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La mayor\u00eda de las empresas ya han tomado medidas para reducir los costes. La dif\u00edcil situaci\u00f3n tambi\u00e9n est\u00e1 centrando la atenci\u00f3n de los directivos en las inversiones en herramientas que ayuden a resolver el problema de las p\u00e9rdidas y en las medidas para aumentar la ventaja competitiva, como por ejemplo mejorando la calidad de los productos o la transparencia con los clientes.<\/span><\/p>\n

El An\u00e1lisis de Grandes Datos: un Arma en la Crisis<\/h2>\n

En tiempos de r\u00e1pidos cambios en el mercado, las soluciones de \u00e9xito basadas en el Big Data vienen al rescate. Es gracias a la capacidad de generar y recopilar grandes conjuntos de datos que la anal\u00edtica predictiva ha cambiado de cara. Los an\u00e1lisis destinados a predecir futuras secuencias de acontecimientos utilizan datos hist\u00f3ricos, pero tambi\u00e9n datos generados en tiempo real. Se someten al an\u00e1lisis de la inteligencia artificial (IA), que utiliza algoritmos adecuados para ello. El an\u00e1lisis da lugar a predicciones o propuestas de las soluciones m\u00e1s \u00f3ptimas. <\/p>\n

La mejora de la inteligencia artificial (mediante el aprendizaje autom\u00e1tico) permite obtener previsiones cada vez m\u00e1s precisas, lo que permite crear \u00e1rboles de decisi\u00f3n que determinan los costes y beneficios de cada opci\u00f3n. Gracias a la previsi\u00f3n basada en grandes conjuntos de datos fiables, la gesti\u00f3n empresarial ha adquirido una calidad diferente. <\/p>\n

Big Data - Ejemplos de C\u00f3mo Utilizar los Datos <\/h2>\n

El an\u00e1lisis predictivo se utiliza en diversos \u00e1mbitos y se desarrolla cada vez m\u00e1s, incluso en el comercio, donde se utiliza para optimizar los procesos y los niveles de inventario. Los resultados de los an\u00e1lisis elaborados con el uso de algoritmos adecuados se utilizan para predecir tendencias, h\u00e1bitos de consumo, pero tambi\u00e9n el rendimiento de las m\u00e1quinas, la demanda de determinados productos o los componentes de la producci\u00f3n.<\/p>\n

La inteligencia artificial necesita datos, y \u00e9stos se recogen de forma continua mediante, por ejemplo, sensores, es decir, sensores colocados en los productos transportados que requieren condiciones especiales, como el mantenimiento de la temperatura y la humedad adecuadas. Gracias a ellos, se minimiza el riesgo de p\u00e9rdidas por rotura de la cadena de fr\u00edo. <\/p>\n

Los registradores nos permiten reaccionar en tiempo real en caso de anomal\u00edas. Tambi\u00e9n ofrecen a los clientes la garant\u00eda de transportar los productos manteniendo su calidad. Estas soluciones, que proporcionan datos fiables en tiempo real, tambi\u00e9n aumentan la transparencia de las relaciones con los clientes, lo que refuerza la confianza en la empresa de transporte.<\/p>\n

El An\u00e1lisis de Big Data Frente a Los Seguros <\/h2>\n
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El uso de la predicci\u00f3n en las empresas tambi\u00e9n sirve de apoyo a los seguros corporativos. El an\u00e1lisis de datos es \u00fatil para determinar el riesgo y estimar las primas. Los datos que facilitan los sensores que controlan las mercanc\u00edas transportadas y almacenadas permiten a las aseguradoras ofrecer presupuestos m\u00e1s r\u00e1pidos, pero tambi\u00e9n afectan al precio del seguro. <\/p>\n

Como Daria Roszczyk-Krowicka, Directora de Ventas y Marketing de Blulog<\/b>\u00a0una empresa que ofrece soluciones modernas de control de la cadena de suministro y de los almacenes, se\u00f1ala: La predicci\u00f3n es un apoyo para el seguro. Reduce el riesgo asociado no s\u00f3lo a la situaci\u00f3n de emergencia, sino tambi\u00e9n el tiempo dedicado a todo el procedimiento de reembolso del seguro. Adem\u00e1s, reduce los costes que tiene que pagar la aseguradora.<\/i><\/p>\n

El reto para las empresas modernas ya no es s\u00f3lo recoger datos, sino utilizarlos con habilidad, es decir, transformarlos en informaci\u00f3n \u00fatil y beneficiosa para la organizaci\u00f3n. El inter\u00e9s por la previsi\u00f3n basada en el an\u00e1lisis de Big Data no disminuye. Cada vez son m\u00e1s las empresas que optan por soluciones que utilizan la inteligencia artificial. En un futuro pr\u00f3ximo, los expositores ofrecer\u00e1n las \u00faltimas tecnolog\u00edas basadas en conjuntos de big data en la feria tecnol\u00f3gica SIDO Lyon (14-15 de septiembre) y en la IoT Tech Expo Europe (20-21 de septiembre) en \u00c1msterdam.<\/p>\n<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00bfC\u00f3mo mantener la seguridad en tiempos de incertidumbre? El auge de la digitalizaci\u00f3n en la \u00faltima d\u00e9cada ha cambiado la forma de operar de muchas empresas.<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":23326,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_mi_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[106],"tags":[],"class_list":["post-23318","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-monitoring"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23318","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=23318"}],"version-history":[{"count":16,"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23318\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":23340,"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23318\/revisions\/23340"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/23326"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23318"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=23318"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blulog.eu\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=23318"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}