Análisis contextual
¿Qué es el análisis contextual?
Los datos por sí mismos no siempre proporcionan todo el valor que tienen para ofrecer. Cuando las personas miran números sin procesar, les resulta difícil interpretar y comprender los conocimientos que se esconden dentro de los datos y, por lo tanto, no pueden usarlos estratégicamente para mejorar sus decisiones. El análisis 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 la hora, la ubicación y otros factores que pueden influir en los datos.
El objetivo del análisis contextual es ayudar a los usuarios a identificar el contexto de la situación en función de similitudes, restricciones, rutas y comunidades sin tener que cambiar de ventana y aplicación para obtener los datos que necesitan para tomar decisiones comerciales informadas.
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¿Cómo funciona la analítica contextual?
El análisis contextual o el análisis enriquecido por el contexto es la fusión de las capacidades de análisis y las aplicaciones comerciales en las que están integradas para hacer que los datos estén más contextualizados y personalizados en beneficio del usuario final.
En otras palabras, podemos llamar análisis contextuales: análisis integrado. Y como cualquier análisis, transforman los datos sin procesar en gráficos y paneles fácilmente digeribles que brindan una vista lógica y contextual de los datos con los que trabajan los empleados comerciales, en las aplicaciones en las que trabajan. Estos gráficos y paneles representan datos contextuales que mejoran la usabilidad de los datos para los usuarios comerciales para una mejor toma de decisiones.
¿Para qué puedo usar los datos contextuales?
Los datos contextuales ayudan a revelar dónde y cómo se pueden mejorar y optimizar los procesos y las decisiones para obtener el máximo rendimiento y rentabilidad. Estos son algunos ejemplos de cómo se podrían usar los datos contextuales:
Análisis predictivo: los datos contextuales se pueden usar para crear modelos predictivos que pueden anticipar el comportamiento o los resultados futuros en función de patrones pasados. Por ejemplo, el uso de análisis predictivos en el cuidado de la salud puede ayudar a identificar cohortes expuestas a un posible brote de enfermedad. En tal escenario, los profesionales de la salud pueden comenzar a buscar tratamientos de inmediato, lo que mejora las posibilidades de supervivencia de las personas.
Toma de decisiones: los datos contextuales se pueden usar para tomar decisiones más informadas y precisas al proporcionar información adicional sobre una situación o entorno. Por ejemplo, los datos de fabricación en tiempo real de numerosas fuentes, como máquinas, pedidos, entregas y personas, se pueden usar para estimar los tiempos de envío, las capacidades de producción de la línea de producción, la disponibilidad de espacio en el almacén y más.
Seguridad: al proporcionar información adicional sobre una persona o situación, los datos contextuales también podrían usarse para mejorar las medidas de seguridad. Un ejemplo es la tecnología de reconocimiento facial que puede usar datos contextuales para identificar a personas en una multitud.
Marketing: en marketing, los datos contextuales son los reyes y se pueden utilizar para influir en el comportamiento del consumidor dirigiéndose a audiencias específicas con contenido o anuncios relevantes en función de su ubicación, intereses, interacciones, etc.
