Análisis integrado ejemplos y casos de uso en 26 industrias diferentes

Empresas de todos los sectores y tamaños incorporan capacidades y tecnologías de análisis integradas en su propio software, plataformas SaaS, aplicaciones Angular u otras aplicaciones debido a los enormes beneficios que obtienen.

Aquí, hemos reunido 26 ejemplos del mundo real de cómo las empresas de diferentes industrias utilizan la analítica integrada para aprovechar al máximo sus datos con el fin de mejorar sus procesos de toma de decisiones basados en datos para obtener una ventaja competitiva y un crecimiento de los ingresos.

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1. ISV: Mejorar la experiencia del usuario y aumentar los ingresos

Los ISV pueden mejorar significativamente la propuesta de valor de su software mediante la integración perfecta de capacidades analíticas personalizables en sus aplicaciones. Este enfoque estratégico no solo impulsa la transformación digital, sino que también facilita la toma de decisiones basada en datos a través de cuadros de mando visualmente atractivos. Al integrar la analítica sin problemas, los ISV satisfacen la creciente demanda de capacidades de BI, mejorando la retención de clientes y las renovaciones de software, al tiempo que desbloquean nuevas fuentes de ingresos con funciones adicionales.

Además, las soluciones de análisis integradas vienen con sólidas funciones de seguridad, lo que garantiza la protección de datos y el cumplimiento normativo. Este compromiso con la seguridad y la creación de valor no solo beneficia a los ISV, sino que también fortalece la confianza y la satisfacción del cliente.

2. SaaS: Maximizar la adopción de herramientas y proporcionar a los clientes el mejor retorno de la inversión

Al integrar una potente BI en sus aplicaciones SaaS, puede optimizar los flujos de trabajo, administrar los recursos y optimizar el rendimiento. Los datos ayudan a las empresas a revelar dónde y cómo mejorar y optimizar sus procesos y rendimiento para obtener la máxima rentabilidad. Además, los datos ayudan a identificar nuevas oportunidades de productos/servicios; Puede decirte lo que tus usuarios necesitan para que puedas desarrollar nuevas ofertas y mantener a esos clientes.

3. Banca: Ofrece grandes beneficios tanto a los clientes como a los empleados

La analítica bancaria permite a los bancos una mejor manera de gestionar sus activos y campañas de marketing, modelar el riesgo crediticio, pronosticar las tendencias de los consumidores, garantizar el cumplimiento y mucho más. Para evaluar el riesgo y prevenir fraudes, los bancos están utilizando BI con algoritmos de datos avanzados, puede identificar riesgos potenciales relacionados con prestar dinero a clientes con puntajes crediticios bajos y ayudarlo a decidir si aprobar o rechazar su solicitud de préstamo. La analítica integrada también permite a los bancos monitorear los patrones de gasto de los clientes e identificar comportamientos inusuales que pueden ser una indicación de que su cuenta está amenazada.

4. CRM: Maximizar el valor de vida del cliente

Las herramientas de análisis de CRM pueden analizar las tendencias de ventas pasadas, los clientes potenciales actuales y las oportunidades, e identificar patrones en el comportamiento de los clientes que, de otro modo, podrían ser difíciles de ver. Puede predecir la probabilidad de patrones en su comportamiento que probablemente surjan nuevamente y con la ayuda de algoritmos estadísticos como técnicas de ML para prever resultados futuros. Esto le permite adelantarse a sus competidores y aprovechar al máximo cualquier oportunidad.

Además, el análisis de CRM le brinda información sobre sus clientes y qué tan bien sus equipos de ventas y servicio al cliente están llegando a ellos. El análisis de CRM lo ayuda a monitorear sus esfuerzos de servicio al cliente, validar los datos de sus clientes, analizar los hábitos de sus clientes y generar mejores clientes potenciales.

5. Cripto: Aprovecha las condiciones de mercado más adecuadas e invierte de forma inteligente

A medida que las criptomonedas y las tecnologías blockchain continúan creciendo y se vuelven cada vez más comunes, la cantidad de datos transaccionales también aumenta. Es por eso que el mercado de las criptomonedas y la analítica integrada son una combinación perfecta. El análisis de criptomonedas ayuda a las organizaciones y a los comerciantes a comprender mejor las tendencias del mercado en constante cambio y, como resultado, aprovechar al máximo cada oportunidad y maximizar las ganancias tomando mejores decisiones de inversión en tiempo real.

6. Educación: Mejorar los resultados del aprendizaje de manera efectiva

La analítica educativa utiliza datos y BI en la educación para ayudar al personal docente a realizar un seguimiento del rendimiento de los estudiantes en tiempo real e identificar dónde pueden necesitar ayuda adicional. Con esos datos, los maestros pueden personalizar fácilmente los planes de aprendizaje para satisfacer las fortalezas y debilidades individuales de cada estudiante, el conocimiento previo de la materia y las discapacidades de aprendizaje. La analítica educativa también se utiliza para mejorar la calidad de la enseñanza proporcionando al personal docente una mejor información sobre el contenido de aprendizaje y las actividades que proporcionan a sus alumnos.

7. Minería: Impulsar el crecimiento sostenible en la industria minera actual, que cambia rápidamente

Las herramientas de análisis integradas se integran directamente en el software y los equipos de minería para proporcionar información en tiempo real sobre métricas clave como las tasas de producción, el estado de los equipos y el cumplimiento de la seguridad. Estas herramientas permiten a las empresas mineras monitorear y analizar grandes cantidades de datos generados por la producción, los sensores, los equipos y las personas, lo que permite una mayor eficiencia y seguridad en las operaciones. La analítica minera integrada también permite el mantenimiento predictivo de los equipos de minería, lo que reduce el tiempo de inactividad y maximiza la productividad. Con el monitoreo y análisis en tiempo real de los datos operativos, las empresas mineras pueden optimizar los flujos de trabajo, minimizar los riesgos y lograr la excelencia operativa.

8. Finanzas: Dar forma a las estrategias futuras y mejorar el proceso de toma de decisiones en tiempo real

La analítica integrada se utiliza en el sector financiero para optimizar la elaboración de presupuestos, la planificación financiera, las previsiones, la gestión de carteras y mucho más. La analítica financiera ayuda a los proveedores de servicios financieros a procesar y analizar datos clave como el coste de adquisición de clientes, las solicitudes de préstamos, el beneficio bruto, etc. Con los conocimientos adquiridos, las instituciones financieras pueden promover los servicios adecuados a los clientes adecuados, añadiendo más valor a sus clientes y fortaleciendo sus relaciones comerciales.

9. Atención médica: Proporcionar la atención médica adecuada a los pacientes en el momento adecuado

Al integrar la analítica en el sector sanitario, los hospitales, los grupos de médicos y otros grupos sanitarios aplican el poder de los datos a todos los aspectos de la atención al paciente y la gestión de las operaciones. Los profesionales de la salud utilizan los datos para encontrar oportunidades para tomar decisiones operativas y clínicas más efectivas y eficientes, predecir tendencias e incluso gestionar la propagación de enfermedades.

Por ejemplo, la analítica predictiva en la atención médica puede identificar a los pacientes con enfermedades cardiovasculares con la mayor probabilidad de hospitalización en función de la edad, las enfermedades crónicas coexistentes y la adherencia a la medicación, e iniciar inervaciones tempranas para evitar complicaciones más profundas.

10. Seguros: Aumentar simultáneamente la satisfacción del cliente y las ganancias

La analítica de seguros ayuda a identificar clientes rentables y a gestionar todo su ciclo de vida, desde la adquisición hasta la madurez. Uno de los mayores beneficios del análisis de datos en los seguros es que puede ayudar fácilmente a prevenir reclamos de seguros fraudulentos. El análisis de seguros le permite calcular fácilmente cuánto riesgo está asociado con cada solicitud de seguro antes de emitir una póliza. Con base en el comportamiento pasado de los solicitantes, las compañías de seguros pueden procesar cualquier reclamo y detectar si las tendencias dadas en fraudes pasados se están repitiendo y, por lo tanto, prevenir la ocurrencia de los mismos.

11. TI: Haga que sus servicios y ofertas de TI sean óptimos para todos los usuarios y clientes

La analítica de TI cierra la brecha entre los datos, la información y la acción para que las empresas de TI puedan aprovecharla al máximo, utilizarla en su beneficio y seguir siendo competitivas. Con la analítica de TI, puede identificar áreas en las que puede ahorrar en presupuesto y recursos en las operaciones básicas de su empresa y tomar mejores decisiones de ahorro de costos. El análisis de datos en la industria de TI también puede predecir eventos como cuándo esperar el mayor tráfico del sitio web e identificar comportamientos inusuales: cuando ocurren, el sistema alerta a los administradores y gerentes para que puedan actuar rápidamente y evitar cualquier violación de seguridad.

12. Energía: Mitigar los riesgos y mejorar los esfuerzos de sostenibilidad

El análisis de energía es crucial para optimizar las operaciones al proporcionar información en tiempo real sobre el consumo, la producción y la distribución de energía. Las empresas de energía pueden monitorear los patrones de consumo, identificar ineficiencias y optimizar la asignación de recursos mediante el análisis de datos de sensores, medidores inteligentes y dispositivos IoT. Además, la integración de la analítica en el sector energético permite el mantenimiento predictivo, lo que evita fallos en los equipos y costosos tiempos de inactividad. Otro beneficio de la analítica energética es que permite a las organizaciones realizar un seguimiento de sus emisiones de gases de efecto invernadero, uso de energía y otras métricas de sostenibilidad para cumplir con las obligaciones de presentación de informes y demostrar su compromiso con la responsabilidad medioambiental.

13. Fabricación: Aporta eficiencia al caos de la fabricación

Desde la distribución de la cadena de suministro hasta la escasez de materias primas, los fabricantes deben confiar en el poder de los datos para satisfacer las demandas y sobrevivir en el mercado. La analítica de fabricación recopila, procesa y analiza grandes cantidades de datos de numerosas fuentes, como máquinas, pedidos, entregas y personas, para estimar los tiempos de envío, las capacidades de producción de la línea de producción, la disponibilidad de espacio en el almacén y mucho más.

14. Bienes raíces: Tasar casas más fácil que nunca

Con el poder de la analítica inmobiliaria, las empresas inmobiliarias, los propietarios de activos y los gestores pueden obtener una imagen general de las oportunidades y los riesgos futuros de una ubicación para generar confianza en la toma de las mejores decisiones cuando se trata de bienes raíces, ya sea comprando, vendiendo, alquilando, invirtiendo, intermediando o planificando un bien inmueble. Los algoritmos predictivos y los modelos de IA les ayudan a basar los precios en las tendencias actuales del mercado y en años de datos del mercado, como la oferta actual, la demanda, el volumen de ventas, las características de la propiedad y mucho más.

15. Venta al por menor: Pronostique las ventas futuras y calcule políticas de inventario eficientes para optimizar los niveles de existencias

En la industria minorista, el análisis de datos es clave para descubrir información importante relacionada con las ventas, el inventario, los clientes y las operaciones. Cuando incorpora análisis en su negocio minorista, puede pronosticar ventas futuras y calcular políticas de inventario eficientes para optimizar los niveles de existencias. Los análisis también pueden ayudarlo a optimizar las estrategias de precios y mejorar el servicio al cliente.

Con la ayuda del analisis de datos en el comercio minorista, los minoristas pueden realizar un seguimiento de lo vacías o llenas que estuven sus existencias y asegurarse de proporcionar el numero de productos necesarios en consecuencia. El marketing minorista también se beneficia de la analítica, ya que ayuda a los profesionales del marketing a planificar futuras campañas dirigidas a sus audiencias con mayor precisión.

16. Cadena de suministro: predecir la demanda futura con precisión

El análisis de la cadena de suministro lo ayuda a combinar todos sus datos de pedidos anteriores con análisis de mercado en tiempo real para crear un pronóstico de demanda mejor y más preciso, con mucho más éxito que los planificadores humanos de la cadena de suministro. Una planificación de la demanda más precisa significa que puede evitar gastos excesivos en adquisiciones y mantener bajos los costos sin dejar de satisfacer la demanda del cliente.

17. Telecomunicaciones: Personaliza las ofertas, resuelve los problemas de los clientes y vende más

Las empresas de telecomunicaciones están sentadas sobre un tesoro de datos. Por un lado, esto hace que sea más difícil para las empresas de telecomunicaciones ofrecer los mejores planes y servicios a sus clientes debido a la competencia. Por otro lado, también les facilita segmentar el mercado y ofrecer las ofertas personalizadas exactas que los diferentes clientes desean.

El análisis de datos ayuda a las empresas de telecomunicaciones a comprender mejor a sus clientes al revisar su uso de diferentes servicios, preferencias de servicio, datos de facturación y ubicación, historial de compras y más. Esto puede ayudar a las empresas a identificar qué afecta la experiencia del cliente y optimizarla en consecuencia. El análisis de telecomunicaciones también puede identificar amenazas y anomalías de seguridad con el uso de conocimientos recopilados para fortalecer la seguridad de la red y prevenir ataques cibernéticos antes de que puedan causar algún daño.

18. Seguridad: Identifique actividades sospechosas y detecte amenazas y anomalías en tiempo real

El análisis de seguridad está entrelazado con el departamento de TI de una organización y les ayuda a dar sentido a los grandes volúmenes de datos que entran y salen de sus redes para detectar rápidamente posibles amenazas a la seguridad. Al proporcionar inteligencia en tiempo real (IA, aprendizaje automático y análisis de big data) y monitorear datos de dispositivos de red, los conocimientos de análisis de seguridad permiten medidas de seguridad proactivas y protegen a las empresas de una violación de datos o ciberataque potencialmente costoso.

19. Logística y entrega: Convierta sus datos logísticos en información procesable para mejorar el rendimiento de su negocio

Permite a los gerentes de transporte realizar un seguimiento de la ruta de un pedido: cumplimiento de pedidos, envío y seguimiento de entregas, y si hay algún problema que requiera atención y acción. Además, las empresas de transporte y envío utilizan la analítica integrada para su negocio con el fin de aumentar la productividad de sus trabajadores, de modo que los responsables de almacén puedan realizar un seguimiento de indicadores clave como el tiempo medio o el envío y la preparación del pedido.

20. Marketing: Mejorar las campañas y comprender mejor a los clientes

En un mundo en el que los profesionales del marketing necesitan conseguir más con menos, el análisis de datos proporciona a los profesionales del marketing información inteligente a partir de sus datos de marketing, descubriendo información valiosa que, de otro modo, podría perderse o tardar demasiado tiempo en obtenerse. Los especialistas en marketing pueden optimizar las campañas en curso y futuras de manera más rápida y precisa para maximizar el ROI de sus actividades de marketing.

Mediante la exploración y el análisis de grandes volúmenes de diferentes tipos de información y la ejecución de algoritmos en múltiples microsegmentos de clientes, el análisis aumentado se puede utilizar para predecir el comportamiento del cliente y calcular el valor de por vida del cliente. También es una poderosa herramienta para mejorar y personalizar campañas en diferentes plataformas y redes sociales.

21. Aerolíneas: Profundice en las estadísticas de vuelo por ruta, rendimiento del aeropuerto y necesidades de mantenimiento de aeronaves

El análisis de datos también está transformando la industria de las aerolíneas. Desde las operaciones previas al vuelo hasta las posteriores al vuelo, incluida la compra de boletos, la selección de asientos, el equipaje, el embarque, el transporte terrestre y más, el análisis de aerolíneas permite a las organizaciones comprender las preferencias de los clientes y mejorar la experiencia del cliente. Las compañías aéreas también pueden utilizar el análisis predictivo para establecer los precios de los billetes, así como para determinar los problemas y requisitos de mantenimiento de las aeronaves.

22. Hospitalidad: Aumenta los ingresos, la ocupación y la rentabilidad de tu hotel

Los avances tecnológicos en las últimas dos décadas han impulsado numerosas innovaciones e interrupciones en la industria de viajes. Los hoteles han comenzado a usar análisis para comprender los datos que recopilan de los huéspedes y convertir esos datos en información valiosa para aumentar sus ingresos. Por ejemplo, las empresas hoteleras han comenzado a implementar análisis predictivos para anticipar y satisfacer mejor las necesidades y preferencias de los clientes y, como resultado, predecir la cantidad de invitados para una noche determinada para maximizar la ocupación.

Los análisis en la industria hotelera también ayudan con la gestión de ingresos, mejorando la efectividad de las campañas de marketing, explorando la competencia y mucho más. Los hoteles que ya comenzaron a aprovechar el poder de los datos ven oportunidades sustanciales para mejorar la experiencia del huésped, impulsar la eficiencia operativa y optimizar las decisiones comerciales y de precios para capturar una ventaja competitiva sostenida.

23. Pronóstico del tiempo: la precisión importa

Los análisis en el pronóstico del tiempo acumulan datos sobre el estado actual de las condiciones atmosféricas, particularmente con la temperatura, la humedad, la tierra y el viento, y a través del proceso atmosférico, ayudan a determinar qué clima esperar. El clima afecta las ventas y las operaciones en una variedad de industrias y casos de uso. De esa manera, las empresas de pronóstico del tiempo pueden proporcionar pronósticos confiables para que las empresas puedan planificar sus actividades agrícolas, por ejemplo, o para que las personas puedan planificar sus vacaciones en consecuencia.

24. Agricultura: Identifique los factores críticos de grandes conjuntos de datos que pueden afectar la productividad de su granja

Los datos agrícolas recopilados a partir de dispositivos IoT que recopilan datos de equipos agrícolas conectados, como drones y tractores inteligentes, están creciendo exponencialmente. Los líderes agrícolas y los productores que reconocen el potencial de revelar ideas también están creciendo. La analítica agrícola puede marcar una diferencia real, especialmente en áreas donde la agricultura es un medio de supervivencia y las personas luchan con factores ambientales y climáticos. Ayuda a combatir los desafíos basados en la agricultura, como la demanda de alimentos, la hambruna y el rendimiento de los cultivos, conduce a una mejor salud de las plantas y los animales, y desarrolla prácticas reflexivas y sostenibles.

25. Gobierno: Reducir costos de manera inteligente, optimizar el desempeño y llevar a cabo reformas en el sector público

Los roles gubernamentales deben dar sentido a las grandes cantidades de datos que reciben diariamente y tratar de darle sentido a todo para tomar decisiones críticas que afectan a millones de personas. Los análisis gubernamentales incorporados brindan una oportunidad para que las agencias gubernamentales ahorren fondos públicos, reduzcan los delitos y las amenazas a la seguridad, mejoren las respuestas de emergencia y más.

26. Deportes: El futuro del deporte está en manos de la analítica deportiva

Los deportes solían ser simples: entrenar y trabajar duro, jugar y competir para ganar. Hoy en día, sin embargo, eso simplemente no es suficiente. Los análisis deportivos están aumentando para ayudar a las empresas deportivas, los equipos deportivos y los jugadores por igual. Las empresas deportivas pueden utilizar análisis para mejorar sus estrategias de marketing para mejorar sus ventas de mercancías y aumentar su base de seguidores. Los equipos deportivos y los entrenadores pueden evaluar el rendimiento de cada atleta a través de datos y evaluar el reclutamiento necesario para mejorar el rendimiento individual/del equipo.

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