You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.
Laura López, Business Manager, nos habla de los retos a los que se enfrentan las empresas de retail a la hora de monetizar los datos.
Los grandes retailers disponen de enormes cantidades de datos en bruto que pueden ser valiosos tanto interna como externamente. Esto incluye datos anónimos de clientes, datos de transacciones y datos de puntos de venta. Los equipos de análisis de proveedores pueden utilizar esa información para obtener una ventaja en la previsión de la demanda y la planificación de las promociones.
Pero el proceso de monetización de los datos puede ser complicado. Hay cuestiones de privacidad, que siempre son prioritarias a la hora de compartir los datos de los clientes. Compartir información sensible puede arruinar la reputación de una marca y exponer a la empresa a demandas y multas reglamentarias. Y el mayor obstáculo es la mala calidad de los datos, que puede afectar al valor de la información.
Los datos entrantes pueden estar desordenados y plagados de incoherencias y valores perdidos. Puede que las empresas tengan que dedicar un preciado tiempo a la ingesta, limpieza y organización de los datos. Los sistemas legacy suelen ser incapaces de ayudar a las empresas a resolver este tipo de problemas por lo que hay que contar con plataformas cloud modernas que permitan sacar el máximo partido a estos datos.
¡No te pierdas nuestros insights!
Mantente al día en las últimas noticias y eventos
Tu dirección de correo electrónico se utiliza para enviarte la newsletter de Keyrus y para fines de prospección comercial. Puedes utilizar el enlace de opt-out en nuestros correos electrónicos en cualquier momento. Más información sobre la gestión de sus datos y sus derechos.
Continuar leyendo
Blog post
5 razones por las que deberías utilizar la analítica predictiva en tu negocio
Tomar decisiones más acertadas y estratégicas, evitar riesgos (o minimizar su impacto), gestionar tus recursos de manera más eficiente, reducir costes o fidelizar mejor a tus clientes son algunas de las ventajas competitivas que puedes obtener gracias al uso de la analítica predictiva.
Blog post
Los 6 pasos imprescindibles que debes seguir para construir tu modelo predictivo
¿Cuáles son los pasos para crear un modelo predictivo? En este artículo, veremos cómo se requiere de una combinación perfecta de técnicas y un poco de intuición para implementarlos de manera exitosa.
Blog post
Cómo explicarle a tu abuela qué es la analítica predictiva en solo 2 minutos
¿Cómo explicar el funcionamiento de esta disciplina que trabaja con algoritmos que consiguen predecir el futuro a través de los datos? Aquí te lo contamos.
Opinión de experto
"Las empresas han encontrado en los datos a un grandísimo aliado"
Entrevista de la revista Woman a Kathy Contramaestre, Managing director de Keyrus.
Blog post
Keyrus Magazine 2022, el mejor contenido del año
Aquí llega un recopilatorio de nuestro mejor contenido y de las entrevistas a nuestros managing directors, el equipo de marketing, presales y delivery y secciones exclusivas con nuestros expertos en Retail, Seguros, Turismo, Energía y Manufacturing
Blog post
Científicos vs. Analistas de datos: ¿Quién es quién?
¿No se ocupan ambos de trabajar con ordenadores, números y algoritmos sin parar? Bueno, eso es un poco verdad. Pero la realidad es que ambos son dos perfiles muy distintos y en este artículo vamos a conocer sus diferencias.
Opinión de experto
Filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido
Técnicas utilizadas en los modelos de filtrado colaborativo y basado en contenido.
Opinión de experto
Spotify y Netflix, los dioses de los modelos de recomendación
Los sistemas de recomendación han logrado cambiar la forma en la que consumimos nuevos contenidos y descubrimos productos nuevos.
Blog post
El as bajo la manga de los decision makers
El Data Science se convirtió en el as bajo la manga de los decision makers tras la pandemia y ahora son unos players destacados de la partida que cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y más competitivo.
Blog post
El ciclo de vida de la inteligencia artificial: alcance, diseño de modelos y despliegue
Como todos, la tecnología y las máquinas también tienen un ciclo vital: nacen, se desarrollan y mueren. Vamos a ver cada una de las etapas de la inteligencia artificial y los factores clave a tener en cuenta a la hora de implementarlas dentro de las organizaciones.