¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos implica analizar datos sin procesar, datos no organizados para sacar conclusiones al respecto. El proceso implica examinar extensos conjuntos de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, el análisis de datos puede ir más allá del análisis tradicional, incorporando algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) que ayudan a procesar la información más rápido que los métodos manuales.

El análisis de datos tiene varios componentes:

• La agregación de datos: Recopilación de datos de diversas fuentes.
• Extracción de Información: Examinar datos para encontrar información relevante.
• Análisis estadístico: Usar estadísticas para interpretar datos e identificar tendencias.
• Análisis Predictivo: Emplear modelos para pronosticar tendencias futuras basadas en datos históricos.
• Visualización de datos: Presentar datos visualmente para que el análisis sea comprensible para las partes interesadas.

Estos pasos ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en evidencia basada en datos, optimizar las operaciones y predecir tendencias futuras.

El análisis de datos se diferencia de la ciencia de datos en que el análisis de datos se centra en analizar datos pasados ​​para informar decisiones presentes, mientras que la ciencia de datos a menudo explora datos para predecir resultados futuros. Leer más sobre ciencia de datos versus análisis de datos en detalle.

¿Por qué es importante el análisis de datos para las empresas?

El análisis de datos impulsa la toma de decisiones, mejora la eficiencia operativa, ahorra costos y brinda a las organizaciones una ventaja competitiva. He aquí por qué aprovechar el análisis de datos es crucial para cualquier negocio:

Mejorar la toma de decisiones

El análisis de datos mejora significativamente la toma de decisiones y proporciona una ventaja competitiva. Permite a las organizaciones examinar los procesos internos, las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes.

En consecuencia, las empresas pueden tomar mejores decisiones basándose en datos empíricos en lugar de conjeturas. Este enfoque basado en datos reduce los riesgos y maximiza el potencial de éxito en las decisiones estratégicas.

De acuerdo a una Estudio, las organizaciones que adoptan la toma de decisiones y el análisis basados ​​en datos pueden aumentar la productividad en un 9-10%. Además, Forbes informes que El 42% de los líderes de ventas cree La analítica ha mejorado significativamente su retorno de la inversión.

En términos de ventaja competitiva, el análisis de datos ofrece conocimientos que permiten a las empresas derrotar a sus competidores. Al comprender las preferencias de los clientes y las condiciones del mercado, las empresas pueden personalizar sus productos y servicios para los clientes, a menudo antes de que los competidores hayan identificado estas tendencias. Este enfoque proactivo ha ayudado 90% de las empresas Fortune 500 obtener una ventaja competitiva.

Eficiencia operacional

El análisis de datos ayuda a mejorar la eficiencia operativa y el ahorro de costos. Permite a las organizaciones gestionar recursos, reducir el desperdicio y mejorar los procesos de manera efectiva, optimizando así las operaciones. Por ejemplo, el análisis predictivo puede anticipar aumentos repentinos de la demanda, lo que permite a las empresas ajustar sus cadenas de suministro de forma dinámica y mejorar la prestación de servicios.

Según la revista PwC, el análisis de datos puede mejorar el tiempo de actividad de fabricación al 9%, disminuir los costos en 12%, mitigar los riesgos de seguridad, salud, medio ambiente y calidad mediante 14%y prolongar la vida útil de los activos antiguos mediante 20%.

Además, identificar ineficiencias y asignar recursos puede ayudar a las organizaciones a reducir costos significativamente. Por ejemplo, optimizar las estrategias de marketing mediante análisis basados ​​en datos puede ayudar a las organizaciones a lograr un mejor retorno de la inversión. según McKinsey, los análisis ayudaron a un fabricante a la reducción de costos totales por 7.8%.

Mejora de las relaciones con los clientes

El análisis de datos permite a las empresas comprender y predecir el comportamiento de los clientes, lo que conduce a mejores relaciones con ellos. El marketing personalizado, las promociones dirigidas y las respuestas oportunas del servicio al cliente, todo ello basado en información valiosa, mejoran la satisfacción y la lealtad del cliente. Uno Revisión de Sloan del MIT investigación revelada en los detalles El análisis de datos ayuda a las organizaciones a proporcionar recomendaciones individualizadas, fomentando relaciones leales con los clientes.

¿Qué es el análisis de grandes datos?

El análisis de big data es una rama especializada del análisis que se ocupa de grandes conjuntos de datos que los tradicionales. proceso de datos el software no puede gestionar eficazmente. Esta forma de análisis ayuda a descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas y otros conocimientos empresariales útiles a partir de fuentes de datos diversas, complejas y de gran escala, a menudo en tiempo real.

Aquí están las nueve V que caracterizan al big data:

• Volumen : La cantidad de datos generados es enorme y continúa creciendo exponencialmente.
• Rapidez: La velocidad a la que se generan y procesan estos datos para satisfacer las demandas es excepcionalmente alta.
• Variedad : Los datos vienen en todos los formatos, desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta correos electrónicos, documentos de texto no estructurados, videos, audio, transacciones financieras y datos de cotizaciones bursátiles.
• Veracidad: La incertidumbre y confiabilidad de los datos. Garantizar la calidad y precisión de los datos se vuelve un desafío con el gran volumen y variedad de datos. La veracidad aborda la confiabilidad y la integridad de los datos.
• Valor: El valor que puede ser extraído a partir de grandes datos. A pesar de las otras V, el objetivo principal es obtener conocimientos y valor significativos para impulsar la toma de decisiones y las iniciativas estratégicas.
• Variabilidad: La inconsistencia de los datos a lo largo del tiempo puede afectar la precisión de los modelos y análisis de datos. Estos cambios incluyen cambios en el significado de los datos, los patrones de uso y el contexto.
• Visualización: La capacidad de representar datos visualmente, lo que facilita su comprensión, interpretación y obtención de conocimientos. Las técnicas de visualización efectivas son cruciales para presentar datos complejos en un formato accesible.
• Validez: La corrección y exactitud de los datos para el uso previsto. Los datos válidos garantizan que los conocimientos y las decisiones basados ​​en ellos sean sólidos y fiables.
• Volatilidad: La vida útil de los datos y cuánto tiempo siguen siendo relevantes y eficiente. Algunos datos pierden su valor rápidamente, lo que requiere un procesamiento y análisis oportunos.

Análisis de datos tradicional está bien adaptado para conjuntos de datos más pequeños con datos estructurados. Por el contrario, el análisis de big data implica datos complejos y voluminosos que requieren que las empresas incorporen tecnologías y herramientas avanzadas para procesarlos. Estos suelen incluir algoritmos de aprendizaje automático, análisis predictivos y técnicas de minería de datos.

¿Cuáles son los 4 tipos de análisis de datos?

Comprender los diferentes tipos de análisis de datos puede ayudar a las empresas a adaptar sus estrategias de datos de forma eficaz. Cada enfoque analítico tiene un propósito único y ofrece información específica que puede guiar diversos aspectos de las operaciones comerciales.

Análisis descriptivo: ¿Qué pasó?

El análisis descriptivo ayuda a resumir los datos sin procesar y convertirlos en un formato interpretable. Implica métricas como media, mediana, moda y desviaciones estándar o visualizaciones de datos más complejas, como gráficos y tablas. Los científicos y analistas de datos utilizan este tipo de análisis para responder a la pregunta fundamental de "¿que pasó?" mediante el procesamiento de datos históricos para identificar patrones y tendencias.

Ejemplo: una empresa utiliza análisis descriptivos para determinar los productos más vendidos en el último trimestre o para analizar las tendencias del tráfico del sitio web durante el último año.

Análisis de diagnóstico: ¿por qué sucedió?

Mientras que el análisis descriptivo muestra una tendencia o un cambio en las operaciones, el análisis de diagnóstico profundiza para encontrar la causa. Este enfoque a menudo implica procesos más complejos como desglose, descubrimiento de datos, minería y correlaciones.

Ejemplo: Una disminución en las ventas en el trimestre anterior se puede analizar mediante análisis de diagnóstico para encontrar razones específicas, como condiciones del mercado o desafíos internos.

Análisis predictivo: ¿qué pasará?

El análisis predictivo aprovecha técnicas de pronóstico y modelos estadísticos para comprender el futuro. Se basa en datos históricos y técnicas de aprendizaje automático para identificar las posibilidades de resultados futuros.

Ejemplo: Utilizando análisis predictivos, un minorista podría predecir tendencias de ventas futuras basándose en patrones de compra estacionales y la dinámica actual del mercado.

Análisis prescriptivo: ¿cómo lograrlo?

El análisis prescriptivo sugiere acciones para lograr los resultados previstos. Este tipo de análisis utiliza tecnologías avanzadas, incluido el aprendizaje automático, reglas comerciales y algoritmos estadísticos, que permiten a las empresas tomar decisiones informadas.

Ejemplo: Para garantizar los tiempos de entrega más rápidos, una empresa de logística utiliza análisis prescriptivos para optimizar las rutas y horarios de entrega en función de variables como el tráfico, las condiciones climáticas y los datos de ubicación del cliente.

Juntos, estos cuatro tipos de análisis representan la curva de madurez de una organización. A medida que las empresas evolucionan, a menudo pasan de análisis descriptivos a análisis prescriptivos más avanzados, aprovechando conocimientos más profundos y capacidades de toma de decisiones proactivas.

Pasos críticos en el proceso de análisis de datos

El proceso de análisis de datos es una secuencia de pasos que siguen las organizaciones para aprovechar los datos y extraer información significativa. Este enfoque sistemático garantiza la precisión y maximiza el valor de los datos en diversas operaciones comerciales.

1. Recopilación de datos

El primer paso en el proceso de análisis de datos es la recopilación de datos. Estos datos pueden provenir internamente de sistemas CRM, sistemas ERP y bases de datos y fuentes externas como redes sociales, bases de datos públicas e investigaciones de mercado. Las empresas utilizan diversas técnicas, como extraer, transformar y cargar (ETL), para recopilar datos de estas fuentes. La calidad y el volumen de los datos recopilados impactan directamente en los conocimientos que pueden generar.

2. Almacenamiento de datos

Los datos necesitan un hogar seguro y confiable. Podría ser una solución de almacenamiento basada en la nube, servidores locales o una combinación de ambos. El método de almacenamiento elegido depende de las características de los datos y del uso previsto. Para datos históricos estructurados optimizados para consultas e informes, un almacenamiento de datos es generalmente ideal. Alternativamente, un datos puede ser una buena opción para almacenar grandes cantidades de datos sin procesar y no estructurados de diversas fuentes. Este lago de datos puede luego alimentar el almacén de datos o ser analizado directamente por científicos de datos para tareas exploratorias o análisis avanzados como el aprendizaje automático.

3. Limpieza y preparación de datos

Una vez recopilados los datos, deben limpiarse y preparado para el análisis eliminando errores o imprecisiones, manejando valores faltantes y estandarizando formatos de datos. Preparando y limpiando los datos Es un paso crítico en el proceso ya que garantiza la confiabilidad del análisis.

4. Análisis de los datos

Con datos limpios, el siguiente paso es analizar los datos, que pueden variar según los objetivos comerciales y el tipo de análisis que se realiza. Las técnicas pueden variar desde simples análisis estadísticos y visualización de datos hasta modelos predictivos o prescriptivos complejos.

5. Interpretación de datos

Esta etapa implica dar sentido a los resultados del análisis de datos. Los analistas de datos deben interpretar los datos Extraer conclusiones y perspectivas prácticas que sirvan de base para la toma de decisiones empresariales. Esta etapa suele requerir una comprensión profunda del contexto empresarial y de los aspectos técnicos de los procesos de datos.

6. Visualización de datos e informes

Los datos a menudo se visualizan como cuadros, gráficos y tablas para que el análisis de datos sea comprensible y accesible para las partes interesadas. La visualización y los informes eficaces son cruciales para comunicar los hallazgos de forma clara y eficaz, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones comprender rápidamente conceptos y resultados complicados.

7. Toma de decisiones

Finalmente, los conocimientos recopilados del análisis de datos se utilizan para tomar decisiones comerciales informadas. Los conocimientos guían la planificación estratégica, los cambios operativos o las iniciativas tácticas. El objetivo final del análisis de datos es impulsar acciones que mejoren los resultados comerciales.

¿Cuáles son las diferentes técnicas de análisis de datos?

Las empresas pueden aplicar diversas técnicas para dar sentido a sus datos y extraer información útil. Estas técnicas varían en complejidad y aplicación, y elegir la adecuada depende de las necesidades y objetivos específicos de la organización. Algunas de las metodologías de análisis de datos más comunes son:

Análisis estadístico

Las empresas aplican técnicas estadísticas para analizar e interpretar datos para identificar correlaciones, patrones y tendencias. Es uno de los métodos fundamentales en el análisis de datos y puede variar desde estadísticas descriptivas simples hasta estadísticas inferenciales complejas.

Análisis de series temporales

El análisis de series de tiempo analiza los datos a lo largo del tiempo; establece la relación entre el valor de los datos y el momento de su aparición. Generalmente se aplica para aislar tendencias de recurrencias o pronósticos financieros.

Ejemplo: Un agricultor tiene datos de rendimiento de sus cultivos durante varios años. Utilizan análisis de series de tiempo para identificar patrones y predecir rendimientos futuros.

Análisis De Regresión

El análisis de regresión implica estudiar la correlación entre una o más variables independientes y una variable dependiente singular. Ayuda a determinar cómo cambia la variable dependiente cuando se cambian las variables independientes.

Ejemplo: Un fabricante de automóviles quiere saber cómo cambia la eficiencia del combustible (variable dependiente) con el tamaño del motor (variable independiente). Utilizan análisis de regresión para encontrar si la relación es directa o inversamente proporcional.

Análisis factorial

El análisis factorial simplifica un conjunto de datos complejo al reducir el número de variables. Los analistas lo utilizan para descubrir patrones latentes que no pueden percibir fácilmente en un conjunto grande.

Ejemplo: una empresa de investigación de mercados recopila datos sobre el gasto de los consumidores en categorías como comestibles, salir a cenar, entretenimiento, viajes, salud y educación. El objetivo es comprender el comportamiento del consumidor para dar forma a las estrategias de marketing.

El análisis factorial entra en juego para simplificar estos datos complejos. Agrupa estas categorías de gasto en unos pocos factores, cada uno de los cuales representa un patrón de gasto. Por ejemplo:

• 'Gasto esencial' podría combinar alimentos y gastos de salud.
• 'Gasto de lujo' podría agrupar cenas, entretenimiento y viajes.
• 'Gasto en salud y educación' podría fusionar los costos de salud y educación.

Estos factores, inferidos de las variables, no son directamente observables pero simplifican los datos, lo que facilita a la empresa comprender y abordar el comportamiento del consumidor. También ayudan a revelar relaciones ocultas entre las categorías de gasto. De esta forma, el Análisis Factorial reduce la dimensionalidad de los datos originales, ayudando en su interpretación.

Análisis de cohorte

Esta técnica separa un conjunto de datos en subgrupos con características similares, generalmente basadas en datos demográficos. La creación de cohortes facilita a los analistas examinar en profundidad los datos de cualquier subconjunto determinado.

Ejemplo: un desarrollador de aplicaciones agrupa a los usuarios según el mes en que la usaron por primera vez. Esta agrupación les permite ver los patrones de uso de cada grupo, lo que les ayuda a comprender mejor el comportamiento de los usuarios.

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)

El aprendizaje automático es una técnica de análisis avanzada que utiliza algoritmos para procesar datos, entrenarlos y determinar o predecir algo. A diferencia del análisis estático basado en reglas, el aprendizaje automático puede actualizar las predicciones a medida que hay nuevos datos disponibles.

Ejemplo: Las empresas de comercio electrónico utilizan el aprendizaje automático para personalizar las recomendaciones de productos para los usuarios en función de su historial de compras y navegación anterior.

Extracción de Información

Data mining descubre patrones en conjuntos de datos de gran volumen aprovechando el aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos. Él esta diseñado para extraer información predictiva oculta de grandes bases de datos y convertirla en conocimiento procesable.

Ejemplo: Las compañías de tarjetas de crédito detectan patrones inusuales en el comportamiento de gasto aprovechando la extracción de datos.

Análisis de texto

El análisis de texto, o minería de texto, obtiene información de alta calidad del texto. Esta técnica analiza los comentarios de los clientes, las conversaciones en las redes sociales o las noticias para obtener información sobre el sentimiento del público, las preferencias de los clientes y las tendencias del mercado.

Ejemplo: Las empresas monitorean las menciones en las redes sociales utilizando análisis de texto para comprender el sentimiento del público sobre su marca y sus competidores.

Optimización y Simulación

Estas técnicas simulan diferentes escenarios y determinan resultados óptimos. Las empresas pueden utilizar estos métodos para prever los efectos de posibles cambios en sus operaciones y elegir las mejores opciones en diversas circunstancias.

Ejemplo: Simulaciones de Montecarlo

Las simulaciones Monte Carlo son una técnica de análisis de riesgos que modela diferentes resultados posibles y su probabilidad. Generalmente se aplican para reducir riesgos o evitar pérdidas potenciales. Estas simulaciones tienen en cuenta varios valores y variables y son predictores mucho mejores que la mayoría de los otros medios de análisis de datos.

¿Cómo se utiliza el análisis de datos en las empresas?

El análisis de datos se ha convertido en una herramienta fundamental en el panorama empresarial, que influye en diversas industrias al proporcionar conocimientos más profundos sobre las operaciones, el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y el desempeño financiero. Así es como las empresas aplican el análisis de datos en escenarios prácticos:

Optimización de marketing

El análisis de datos permite a las empresas perfeccionar las estrategias de marketing al comprender las preferencias de los clientes, los hábitos de compra y los patrones de participación. El análisis de estos datos ayuda a las organizaciones a aumentar las tasas de conversión y la retención de clientes.

Ejemplo: Las empresas minoristas analizan los datos de los clientes para identificar patrones de compra y adaptar los esfuerzos de marketing a diferentes segmentos, lo que da como resultado promociones más personalizadas y efectivas.

Gestión de la cadena de suministro

La aplicación de análisis de datos en la cadena de suministro ayuda a las empresas a predecir la demanda con mayor precisión, reducir los costos asociados con el exceso o la falta de existencias y optimizar los niveles de inventario.

Ejemplo: Una empresa manufacturera utiliza análisis predictivos para pronosticar la demanda de productos estacionalmente, ajustando los programas de producción y la gestión de inventario en consecuencia para minimizar el desperdicio y garantizar que la oferta satisfaga la demanda.

Análisis Financiero

El análisis de datos ayuda a las empresas a tomar decisiones financieras al predecir tendencias futuras, analizar riesgos de inversión y detectar actividades fraudulentas.

Ejemplo: Las instituciones financieras emplean análisis para evaluar el riesgo crediticio analizando los datos históricos de los solicitantes y prediciendo su capacidad de pago del préstamo.

4. Mejora de la experiencia del cliente

El análisis de las interacciones y los comentarios de los clientes a través de varios canales permite a las empresas mejorar los servicios, los productos y los recorridos de los clientes.

Ejemplo: Las empresas de telecomunicaciones utilizan análisis para rastrear las llamadas de servicio al cliente, identificar problemas comunes y capacitar a los representantes de servicio al cliente de manera más efectiva para mejorar la experiencia del cliente.

5. Administración de recursos humanos

El análisis de datos ayuda a optimizar los procesos de contratación, monitorear el desempeño de los empleados y mejorar la planificación de la fuerza laboral.

Ejemplo: Los departamentos de recursos humanos utilizan análisis para analizar los datos de las solicitudes de empleo y el desempeño de los empleados, lo que ayuda a predecir el éxito de los empleados e identificar áreas de desarrollo dentro de los equipos.

6. Eficiencia operativa

Los análisis pueden descubrir ineficiencias en las operaciones, ayudando a las empresas a mejorar la prestación de servicios, agilizar los procesos y reducir costos.

Ejemplo: Las aerolíneas utilizan análisis para optimizar las rutas de vuelo y las asignaciones de tripulaciones, reduciendo los costos de combustible y mejorando la puntualidad.

¿Qué son las herramientas de análisis de datos y cómo ayudan?

Herramientas de análisis de datos Son aplicaciones de software que analizan datos y extraen información útil. Estas herramientas varían ampliamente en complejidad, desde herramientas estadísticas simples hasta plataformas avanzadas de aprendizaje automático. A continuación, se presenta una descripción general de algunos tipos clave de herramientas de análisis de datos y cómo ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas.

Plataformas de inteligencia empresarial

Plataformas de Inteligencia de Negocios (BI) integrar datos de toda la empresa y proporciona paneles, informes y capacidades de visualización de datos. Estas herramientas son esenciales para las empresas que monitorean los indicadores clave de desempeño (KPI) y toman decisiones rápidas e informadas.

Ejemplo:Tableau y Power BI son herramientas de BI populares que brindan una representación visual de tendencias y patrones de datos. Los usuarios pueden Crear paneles de Power BI para simplificar el análisis y mejorar la toma de decisiones.

Software de análisis estadístico

Estas herramientas se utilizan para análisis de datos complejos, incluidos modelos predictivos y pruebas de hipótesis. Son cruciales para las empresas que requieren información estadística detallada para guiar sus estrategias.

Ejemplo: SPSS y SAS se utilizan ampliamente por sus capacidades estadísticas avanzadas, que ayudan a investigadores y empresas a realizar análisis de datos complejos.

Herramientas de minería de datos

herramientas de minería de datos están diseñados para descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos. Estas herramientas son valiosas para las empresas que buscan explorar datos en busca de correlaciones inesperadas y nuevas oportunidades.

Ejemplo: Apache Mahout y Monkeylearn brindan potentes capacidades de minería de datos que ayudan a las empresas a descubrir conocimientos ocultos y predecir tendencias futuras.

Plataformas de aprendizaje automático

Las plataformas de aprendizaje automático son herramientas de análisis avanzadas que aprenden automáticamente de la experiencia. Son ideales para empresas que requieren modelos sofisticados que se adapten a nuevos datos.

Ejemplo: TensorFlow y Scikit-Learn son plataformas de aprendizaje automático que permiten a las empresas desarrollar modelos complejos que mejoran con el tiempo, impulsando la innovación y la eficiencia.

Cómo Astera Permite el análisis de datos

El análisis de datos es una herramienta indispensable que ofrece conocimientos profundos sobre cada faceta de las operaciones comerciales. Puede revolucionar el crecimiento basado en datos, mejorando la toma de decisiones y optimizando los esfuerzos de marketing para mejorar la eficiencia operativa y las relaciones con los clientes.

Astera es un robusto solución de integración de datos eso simplifica las complejidades del análisis de datos. Diseñado para atender a usuarios técnicos y no técnicos, Astera facilita la extracción, transformación y carga de datos sin problemas, lo que garantiza que las empresas puedan centrarse en obtener conocimientos en lugar de gestionar datos.

Union League Club de Chicago (ULCC)

El Union League Club de Chicago (ULCC) necesitaba mejorar datos de gestión en diversos sistemas para mejorar el análisis y la generación de informes. Sin embargo, sincronizar datos entre sus tres principal sistemas (Northstar, ClubEssentials y ResortSuite) fue un desafío.

ULCC apalancado AsteraEl potente motor ETL de nivel empresarial para superar esto, reemplazando su solución ETL obsoleta. Esta actualización proporcionó:

• Una plataforma de integración de datos escalable que permite una sincronización perfecta de datos.
• Transformación.
• Extracción en sus sistemas.

Como resultado, ULCC ha logrado un reducción de un 70% en el tiempo necesario para crear tablas de datos sincronizadas, capacidades mejoradas de análisis e informes y toma de decisiones basada en datos.

Soluciones GaP

GaP Solutions tenía como objetivo automatizar el procesamiento de datos para análisis e informes. Recibieron hasta 10,000 facturas no estructuradas cada mes. La introducción manual de estos datos planteó desafíos importantes: tardar más de 24 horas en preparar los datos de las facturas para el análisis.

Astera Automatizó el flujo de trabajo de procesamiento de facturas, ofreciendo extracción basada en plantillas, transformaciones integradas, verificaciones de validación personalizadas y flujos de trabajo de automatización. ¿El resultado? Una reducción drástica del tiempo de procesamiento de 24 horas a menos de tres minutos.

Gap Solutions ahora disfruta de procesamiento automatizado de facturas, disponibilidad de datos mejorada y capacidades mejoradas de análisis e informes, que les ayudan a impulsar significativamente la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

Salud de la cereza

Cherry Health buscó optimizar su proceso de mantenimiento de registros electrónicos, reducir costos y garantizar la disponibilidad de datos para análisis. Tuvieron que procesar diversas fuentes de datos, incluidos formularios electrónicos escaneados, textos, informes, archivos de registro, PDF, Excel y varias bases de datos.

Astera proporcionó una plataforma unificada para la sincronización, transformación y extracción de datos sin problemas de estas diversas fuentes. Los flujos de trabajo automatizados y la interfaz fácil de usar de la solución facilitaron la transformación de datos no estructurados de pacientes en un formato estructurado listo para análisis.

Estas características llevaron a una integración integral de datos de diversas fuentes, una mejor disponibilidad de datos y una mayor eficiencia operativa, mejorando las capacidades analíticas de Cherry Health.

Las empresas que aprovechan el análisis de datos mejorado alinean mejor los objetivos estratégicos con conocimientos de datos procesables, impulsándolos hacia una mayor innovación y eficiencia. AsteraLa plataforma está diseñada para facilitar esta alineación, facilitando a las empresas aprovechar los datos para el análisis.

Astera sienta las bases para las capacidades analíticas al garantizar que los datos sean accesibles y estén preparados para el análisis, lo que permite a las empresas reaccionar rápidamente a la dinámica del mercado y los ciclos de retroalimentación internos. Así es cómo:

Características Clave:

• Interfaz de usuario fácil de usar: Acelere las tareas del almacén de datos con un entorno fácil de usar y sin código.
• Integración integral de datos: Consolide datos de diversas fuentes, incluidas bases de datos, plataformas en la nube, aplicaciones web y más, utilizando una amplia gama de conectores nativos y API REST.
• Modelado de datos eficiente: Construya sin esfuerzo un esquema lógico para almacenes de datos importando o aplicando ingeniería inversa a un esquema de base de datos en patrones de modelado de datos ampliamente utilizados, como 3NF, modelado dimensional y bóveda de datos.
• Verificación confiable del modelo: Las sólidas funciones integradas de verificación del modelo de datos realizan cientos de comprobaciones de validación para garantizar la integridad de la implementación del modelo.
• Canalizaciones automatizadas simplificadas: Minimizar la complejidad de construir tuberías de carga con unas pocas acciones simples de arrastrar y soltar con nuestra función de automatización.
• Transformaciones de datos versátiles: Modifique datos utilizando una biblioteca de más de 600 transformaciones, que se pueden convertir automáticamente al código nativo de la plataforma de destino cuando se opera en modo ELT.
• Informes y análisis dinámicos: Utilice consultas OData para recuperar información de almacenes y data marts y consumirla directamente en herramientas de BI líderes como Power BI, Tableau, etc..

Experimenta el poder de AsteraLa solución de integración de datos de primera mano. Regístrese para un prueba gratuita de 14 y descubre como Astera transforma los datos en activos estratégicos.