¿Cómo funciona la inteligencia de negocio con datos no estructurados?
Supongamos que está utilizando un entorno de almacenamiento de datos no estructurados, con capacidades multimedia a hacer un análisis comparativo entre los servicios ofrecidos por su empresa (un banco) y las ofertas correspondientes de sus competidores.
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Ejecutar algunos informes básicos y algunas consultas de revisar la cuota de mercado, el rendimiento de la cartera, y otras medidas. O, para un análisis más avanzado, se utiliza una herramienta de análisis OLAP negocio para realizar todo tipo de análisis de profundizar en los datos en un intento de entender completamente las complejidades de rendimiento de su empresa con respecto a sus competidores.
A veces, sin embargo, no se puede encontrar las respuestas en los números. Supongamos que se nota un aumento repentino en cierres de cuentas en su banco durante los últimos dos meses. ¿Que esta pasando?
Video: Máster de Inteligencia de negocio y Big data
Tipos de datos no estructurados
Se puede entender la premisa de la inteligencia empresarial en el término en sí mismo: Obtener tanta inteligencia como sea posible - lo más rápido posible - de tantas fuentes como sea posible, para ayudarle a entender lo que está pasando y tomar la acción informada. Bajo esta amplia definición, la inteligencia puede fácilmente incluir los siguientes tipos de información que no se puede encontrar en (o acceso a través de) un almacén de datos tradicional:
anuncio en el periódico local de un competidor que ofrece no efectuará la comprobación de un año y un extra de 1,5 por ciento por los depósitos del mercado monetario si un cliente potencial muestra un extracto bancario que indica que él o ella ha cerrado una cuenta en su banco
De un anuncio en Google que cuenta misma oferta de su competidor
Un enlace a cada uno de los sitios web de sus competidores, donde se pueden analizar los tipos de servicios de banca electrónica que ofrecen
Una transcripción de una entrevista con un experto económico regional indica que su banco es un objetivo de adquisición de primera y probablemente no va a estar en el negocio con su nombre actual al mismo tiempo el año que viene
Video: Inteligencia de Negocios, el futuro de sus datos
En este sencillo ejemplo, porque los artículos se producen a nivel local o regional, es posible creer que se puede acceder a toda esta información de un almacén de datos con capacidades multimedia. ( “Un buen analista bancario probablemente sabe todas estas cosas de todos modos,” ¿verdad?)
Un ejemplo mundial de almacenamiento de datos
Piense en este ejemplo en una escala global, sin embargo. ¿Se pregunta por qué las ventas de su empresa están cayendo en Suecia? Puede que tenga que tener estos tipos de tiempo real, capacidades de recopilación de información para una situación competitiva a nivel mundial.
Por ejemplo, imaginemos una empresa en la industria química que quiere que la arquitectura para un entorno de almacenamiento de datos cuasi-(cuasi porque sólo tiene una única fuente de datos, pero una gran cantidad de información histórica que tendría que ser introducidos en el nuevo sistema).
Alrededor del 80 por ciento de la información histórica era en el papel, y el cliente estaba considerando el tiempo de entrar en esa información en un sistema de gestión de documentos. Por razones presupuestarias, van a tratar sólo con la conversión de los datos históricos tradicionales (carácter, numérico, y la fecha), y el mapeo y la transformación de los nuevos datos entrantes. Los documentos se manejan más tarde.
Imagínese un entorno en el que se puede tratar a todos estos datos, que trata de la misma materia, por igual. Si los datos están en papel, puede escanear en forma de imagen, índice por palabra clave, y que sea accesible a través del mismo entorno que los datos tradicionales. Enormemente aumentar la inteligencia de negocio del cliente, dándoles acceso a esta información.