3.Fortalecer la toma de decisiones sostenible
Los problemas ambientales, sociales y de gobierno (ESG) están haciendo que las empresas reconsideren la forma en que hacen negocios. Ya sea que se trate de decisiones de planificación relacionadas con la ubicación de los edificios, las futuras rutas de la cadena de suministro o la compra de seguros, ESG afecta casi todos los aspectos de las operaciones comerciales. Las herramientas de inteligencia artificial que pueden ingerir y analizar todo tipo de información, como patrones climáticos, rutas de entrega óptimas y tendencias de crecimiento de la población, ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones ESG.

Por ejemplo, muchas empresas usan datos para ver si deben construir almacenes en un área determinada o si el cambio climático finalmente afectará esas operaciones. Otros usan datos para reducir su huella de carbono. Por ejemplo, una gran empresa de detergentes para ropa deseaba reducir sus emisiones al reducir el tamaño del paquete y, al mismo tiempo, aumentar la concentración de detergente para que los consumidores pudieran lavar la misma cantidad de cargas. Su minorista dijo que incluso con la misma eficiencia, un tamaño más pequeño podría no venderse ya que los consumidores piensan que los paquetes más grandes son una mejor oferta. En lugar de quedarse con el tamaño más grande, el minorista hizo que todos los fabricantes de detergentes redujeran el tamaño de sus envases mostrándoles cómo contener la misma cantidad de cargas en un recipiente más pequeño y, al mismo tiempo, volverse más sostenible. Esto demostró el poder de la analítica: una empresa influyó en todo el sector para reducir sus emisiones de carbono debido a decisiones oportunas basadas en datos.

4. aumento de la productividad
La era digital tiene que ver con la hiperprecisión. Al consolidar, analizar y aprovechar los datos de calidad adecuados en el momento adecuado para evaluar, predecir y dictar decisiones, las organizaciones pueden aumentar drásticamente la productividad y el valor de sus recursos.

Por ejemplo, el proveedor mundial de automóviles ZF quería comparar la eficiencia de sus diferentes plantas. Creó un programa de fabricación digital basado en la nube de Azure utilizando Factory Intelligence de PwC para analizar los datos de rendimiento entre sitios. Mediante el uso de análisis avanzados, visualización y flujos de trabajo automatizados, la empresa redujo los costos de transición, mejoró el rendimiento general y aumentó la eficiencia y eficacia de los empleados en sus más de 200 plantas.

5.Promoción de la innovación de productos o servicios.
Cuando se trata de desarrollar nuevos productos y servicios, los datos son un factor crucial. Cuanto más sepa sobre un cliente, mejor podrá hacerse una idea de qué tipo de productos podría desear. Sin embargo, las empresas deben ir más allá de los grandes datos y comenzar a observar lo que se conoce como «datos gruesos» para influir de manera efectiva en el consumo de productos y servicios a través del diseño centrado en el ser humano.

Mientras que el big data se trata de capturar en qué gastó la gente su dinero, cuándo compraron un artículo y cuánto pagaron, los datos gruesos se enfocan en el comportamiento humano y profundizan en lo que motiva a las personas a comprar algo y cómo usan un producto. Por ejemplo, una compañía de préstamos generalmente identifica el fraude al observar patrones de transacciones inusuales. Pero recopilar datos gruesos sobre los clientes afectados por el fraude y el comportamiento de los estafadores puede brindar un nuevo nivel de sofisticación. Al entrevistar a personas que han cometido fraude e identificar sus motivaciones y patrones de comportamiento, estos conocimientos pueden alimentar los análisis de seguimiento de fraude más tradicionales, que se combinan para permitir a las organizaciones rastrear cuándo podría ocurrir un fraude antes de que suceda. En última instancia, esto conduce a mejores soluciones contra el fraude.

Reúna la experiencia en datos y la tecnología
Lograr resultados de alta calidad requiere nuevas soluciones y una forma diferente de manejar los datos. Ahora debe considerar qué acciones pueden informar sus datos.

Al trabajar juntos, PwC y Microsoft han visto de primera mano lo difícil que es para las organizaciones comprender cómo se ve realmente «basado en datos». Muchas empresas creen que simplemente recopilar información y ejecutar números a través de una herramienta de visualización de datos es suficiente. Si bien el análisis básico puede ayudarlo a obtener información sobre algo que ya sucedió, cuando se combina con acciones y resultados reales, este tipo de información puede ayudarlo a evaluar lo que puede suceder en el futuro y decir lo que puede hacer sobre un problema antes de que ocurra. .

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Este contenido fue creado por PwC. No fue escrito por los editores de MIT Technology Review.

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