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Una situación frecuente

Había que hacer un trabajo muy importante y “Cada uno” estaba seguro de que “Alguien” lo haría.

Cualquiera” pudo haberlo hecho, pero “Ninguno” lo hizo. “Alguien” se disgustó por eso, ya que el trabajo era de “Cada uno”.

Cada uno” pensó que “Cualquiera” podría hacerlo, pero “Ninguno” se dio cuenta que “Cada uno” lo haría.

En conclusión, “Cada uno” culpó a “Alguien” cuando “Ninguno” hizo lo que “Cualquiera” podría haber hecho.

(Anónimo. Una fuente: Mensaje para ti)

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Business Intelligence: Prediciendo el Futuro de los Negocios

Enviado por Manuel Gross el 25/12/2009 a las 12:01
Manuel Gross


Prediciendo el Futuro de los Negocios

Por: Rodolfo Serralde Solórzano

• El software en Inteligencia de Negocios (BI) y los sistemas predictivos, son más efectivos que una bola de cristal cuando se trata de predecir el futuro.
• Saber el número de transacciones de una empresa no es lo mismo que entender el por qué fueron efectuadas, y el cómo usar esa información en el futuro.


En la actualidad, los clientes tienen más opciones al realizar sus compras y cuentan con mayor información sobre un producto, como nunca la habían tenido antes.

Cualquier negocio que quiera comenzar a prosperar, debe fomentar su presencia en el comercio electrónico mientras cuida sus canales de negocio tradicionales.

La Inteligencia de Negocios (también conocida como Business Intelligence o BI) puede ayudarte a sobrellevar este proceso al sintetizar la información y permitirte utilizar estratégicamente estos datos corporativos. Cuando se mezcla un software predictivo junto con la Inteligencia de Negocios, no solo se tendrá una clara imagen de la situación actual empresarial; también se vislumbrará el futuro.

Las empresas líderes en el mundo poseen Business Intelligence para determinar el lugar donde ubicar sus puntos de venta, cantidad de producción, características de sus productos, número de metros cuadrados disponibles para presentar sus productos, el descuento más acertado para los productos de lento movimiento en las bodegas; entre muchas otras aplicaciones. Los grandes corporativos utilizan modelos predictivos para explotar todos los modelos históricos de negocio para identificar riesgos y oportunidades, como el pronóstico del mercado para identificar nuevos clientes potenciales.

Peter Drucker, el famoso gurú de la administración de empresas asegura que "lo que no puede ser medido, no puede ser administrado" y en palabras de O'Reilly y Battelle: "Si una empresa tiene control sobre una única fuente de datos que se requiere para el funcionamiento de las aplicaciones, va a poder extraer rentas monopólicas de la utilización de dichos datos". Así pues, 2010 ratifica una nueva carrera estratégica: adquirir y controlar activos de datos masivos. Es por esta razón, que hoy en día, los gerentes están ansiosos por saber lo que pasará mañana.

¿Cuál será la demanda de un nuevo producto o servicio? ¿Cuántos ingresos podemos esperar de nuestros distintos canales? ¿Nuestros clientes estarán interesados en alguna nueva línea de producto? Las empresas que ahora intentan responder estas preguntas son las culpables del incremento de la adopción del Software de Negocios Analíticos y Predictivos.

La Inteligencia de Negocios trabaja consolidando la información de una gran variedad de fuentes incluyendo puntos de venta, inventario, y CRM (Customer Relationship Management), así como la intersección de vitales actividades como son los resultados de ventas y el desempeño del vendedor para poder monitorear y predecir la demanda.

La capacidad predictiva es únicamente una rama del Business Intelligence que tiene la capacidad de planear bajo el esquema predictivo la demanda, los presupuestos y muchas otras actividades.

Aunque las herramientas de BI sólo han sido utilizadas por los directivos de grandes corporativos; actualmente la información derivada de BI puede ser entregada a algún usuario dependiendo de su rango y área; por ejemplo: la gente del departamento de mercadotecnia puede recibir información estratégica para optimizar la selección de la plaza y promoción de la mercancía de entre los canales y los puntos de venta.

Los gerentes de almacén recurren al BI para identificar los artículos con mayor venta y así predecir el tiempo que les tomará reemplazar el inventario. Los altos ejecutivos utilizan BI para monitorear indicadores clave del desempeño empresarial tales como el Retorno de Inversión de capital, los márgenes de utilidad, la satisfacción del cliente y el valor de las acciones para la toma de decisiones estratégicas e informadas.

Conociendo el resultado

Un exitoso pronóstico en las ventas -también conocido como proyecciones de demanda- es el Santo Grial para la Inteligencia de Negocios de las grandes empresas que ofrecen productos o servicios. Predecir es uno de los más complicados aspectos operativos para las empresas, pero también de los más importantes, dado que afecta tantos aspectos del negocio.

Cuando los productos en existencia más demandados por los clientes se agotan; la empresa pierde dinero y los clientes pierden interés por el producto; por otro lado, si existen grandes cantidades de un producto y éstas no se consumen; también resulta un gasto excesivo para la compañía y en un gran aprieto para los distribuidores y productores.

Antes de que los negocios pudieran hacer modelos predictivos era necesario eliminar la complejidad (es decir; las variables, parámetros y reglas que hacían la predicción sumamente complicada), lo que generaba que los datos fueran intuitivos y "demostrados" de manera superficial.

La exactitud de estas predicciones, está basada en tres variables:

• La cantidad de información histórica disponible.
Al integrar grandes cantidades de datos históricos del negocio se incrementa la precisión y exactitud de la decisión. Debemos ingresar la mayor cantidad de información que conservemos de las ventas para poder determinar lo que le gustará a nuestro cliente en el futuro.
• La correcta evaluación de cada factor.
La obtendremos gracias a cada uno de esos datos recopilados, se deben utilizar algoritmos matemáticos para asignarle el peso justo a cada factor así como a los efectos colaterales. Mientras más variables intervengan en el proceso, más difícil será decidir cuáles son los factores más relevantes que influyen en el resultado, por consiguiente, cada vez será más efectivo el modelo predictivo y las herramientas de puntuación.
• La automatización de la recolección de datos predictivos y evaluación de riesgos.
Procesar una gran cantidad de información y evaluar la importancia de las variables no es fácil, toma tiempo y requiere habilidades especiales. Los vendedores y otros usuarios operativos, no tienen tiempo de saber cómo analizar los datos acertadamente, ellos requieren tomar decisiones rápidamente para hacer su trabajo. Aquí es donde las últimas herramientas de Inteligencia de Negocios entran en juego.

Jugando en Equipo

Porque se han desarrollado tecnologías ampliamente especializadas, los softwares predictivos y estadísticos solían ser sumamente caros. Este ya no es el caso, la creciente popularidad del Open Source Software, ha generado alternativas costeables para los paquetes tecnológicos comerciales.

El Business Intelligence permite, actualmente, crear modelos con una interfase familiar que permitirá utilizar formas, cuadros, mapas y tableros.

Hoy en día, los negocios han invertido en muchos sistemas de información, para la cadena de suministro, administración de inventarios, logística de transportación, planeación y comercialización del producto; entre otros. Es necesario saber el número exacto de transacciones, pero también se debe ser capaz de entender el por qué fueron llevadas a cabo, los factores que influenciaron el resultado final y la manera de utilizar estratégicamente esta información en el futuro.

Quizá ahora podamos entender por qué Gartner estima que el gasto IT a escala mundial alcanzará los $3.3 billones de dólares en 2010 y el 60% de los detallistas encuestados por AMR el año pasado, dijeron que desearían expandirse, mejorar o reemplazar su software en Business Intelligence, para poder obtener información verdadera, centralizada y a tiempo para la toma de decisiones.

Una plataforma de Inteligencia de Negocios integrada, extrae información de múltiples fuentes y las transforma en datos que vislumbran el futuro con esta información, es posible incrementar ingresos, rentabilidad y efectividad de la empresa. Cuando implementamos un modelo predictivo, esa información ayuda a los gerentes a crear una imagen comprensiva del negocio venidero. Teniendo a la mano pronósticos acertados y a tiempo, podemos tomar mejores decisiones basadas en predicciones futuras.

Mientras las hojas de cálculo proveen un entendimiento rudimentario de estas variables, no pueden proveer respuestas fiables de un gran número de fuentes, dejan de lado los modelos predictivos y esta información casi nunca llega a los usuarios estratégicos pertinentes.

Si los gerentes pudieran recopilar de manera precisa el conglomerado de toda esta información futura, podrían estructurar flujos de trabajo y repartir los recursos para maximizar la productividad y las ganancias. Mientras más precisas sean las proyecciones, mayores serán las ganancias. Sin un modelo predictivo, los gerentes sólo podrán suponer lo que pasará basados en sus experiencias pasadas.

La Inteligencia de Negocios en breve

Las soluciones en Business Intelligence habilitan a los detallistas a realizar los siguientes tipos de análisis:

• Rentabilidad con el cliente - Proyectando la curva de lanzamiento de ventas así como el valor de la relación con el cliente.
• El canal a usar y la rentabilidad - Analizando y prediciendo el mejor y más eficiente canal para cada actividad y cliente.
• Preferencia del producto y rentabilidad - Evaluando el valor y Retorno de Inversión basados en los consumidores y canales.
• Lealtad del cliente - Identificar los clientes leales, los posibles en irse y los factores que influyen en sus decisiones.
• Pronóstico de demanda - Generar estimados de demanda fidedignos a corto, mediano y largo plazo.
• Análisis de mercado meta - Evaluando ligas y patrones de compra de los consumidores para lograr maximizar los sitios en Internet.
• Segmentación de mercado - Dividiendo al consumidor en base a grupos que comparten características comunes.
• Análisis de eventos especiales - Descubriendo la correlación en ocasiones especiales, tales como los cambios demográficos o vacaciones.
• Optimización de marketing - Incorporando información sobre consumidores, ofertas y canales que divisan campañas con éxito.
• Análisis de preferencias del comprador - Conduciendo a través del análisis de los mercados objetivos, comportamiento de compra y el ciclo de vida del producto.
• Planeación de demanda - Utilizando una planeación detallada y pronosticando escenarios para anticipar la demanda a través de las tiendas y canales por productos vendidos.

21-12-2009

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Fuente: Top Management 
Imagen: Business intelligence

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- Toma de decisiones con la tecnología Business Intelligence  
- Modelamiento matemático para la toma de decisiones  
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Implementación de un ERP

Enviado por el 05/09/2010 a las 20:53
Manuel Gross

Qué puede fallar en la implementación de un ERP

  • La implementación de un ERP (Enterprise Resource Planning) puede ser 100% exitosa desde el punto de vista técnico, pero al mismo tiempo ser percibida como un fracaso. ¿Por qué?

Santiago, Chile. 3 septiembre, 2010. Implementar un ERP es esencialmente un tema de cambios en el negocio. No una decisión de cambiar programas o sistemas para decirle al equipo de trabajo “Tenemos un nuevo sistema, úsenlo”.

Los cambios en el negocio son cambios que tocan a las personas y a la cultura. En cierto sentido ambos están relacionados. La gente, que cambia, opera a nivel individual o en un grupo de trabajo, es decir su influencia es a nivel micro, mientras que el cambio cultural se refiere a cómo un departamento o una organización completa “hacen las cosas” y tiene un impacto a nivel macro.

Para tener éxito con una implementación, hay que saber qué es lo que se quiere cambiar del negocio y por qué.

 

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50 recursos de Google Analytics

Enviado por el 02/09/2010 a las 22:00
Manuel Gross

50 recursos de Google Analytics. Para el que empieza y para el que sabe.

Escrito el 25 de Enero de 2009, por Kids

Traduzco aquí el excelente listado de kissmetrics.com sobre recursos y tutoriales de Google Analytics. Desgraciadamente los recursos están en inglés pero como hay mucha captura de pantalla seguro que os es de ayuda a la mayoría porque Google Analytics tiene detrás mucho más de lo que aparenta.

Para principiantes

Enlaces para empezar o introducirse en el mundo de Google Analytics.

  1. Cómo usar Google Analytics para principiantes
  2. La guía del principiante en Google Analytics, Parte 1, Parte 2, Parte 3, Parte 4 – Serie de post detallados sobre Analytics, desde la configuración inicial hasta lo que representa cada gráfico.
  3. Aprendiendo a interpretar el panel de usuario de Google Analytics – El título lo dice todo: una entrada breve con un único objetivo, enseñarte a manejar el panel principal de Google Analytics
  4. Google Analytics para principiantes: cómo sacar el máximo partido de tus informes de tráfico – Esta guía deja de lado la configuración inicial para centrarse en lo que representan los gráficos.
  5. Google Analytics Video Tutorial 1: Configuración
  6. Google Analytics Video Tutorial 2: Estadísticas esenciales

Trucos y consejos

Recursos para las personas que ya están familiarizadas con Google Analytics y que quieren ir un poco más allá de las cosas básicas.

  1. Trucos de Google Analytics para SEO – Entrada que se centra en usar Analytics orientado a la optimización en buscadores.
  2. 8 trucos útiles para Google Analytics – Trucos perfectos para el principiante en Google Analytics que quiere pasar al siguiente nevel o avanzar en su conociemiento del sistema.
  3. El análisis Web desmitificado – Aunque esta entrada no trata específicamente de Google Analytics es muy útil para aprender a usar los datos ofrecidos por Analytics e incluye gran cantidad de capturas de pantalla y ejemplos de l sistema de estadísticas de Google.
  4. Múltiples perfiles en Google Analytics- Cómo configurar múltiples perfiles en Analytics para poder filtrar segmentos determinados de tráfico.
  5. 5 trucos para usar Google Analytics – Rápida selección de trucos para aprovechar un poco más Analytics.
  6. 3 trucos rápidos para etiquetar y rastrear con Google Analytics
  7. El etiquetado de Google Analytics desmitificado
  8. 5 trucos para sacar el máximo de Google Analytics
  9. Consigue el máximo de tu Google Analytics
  10. La importancia de los objetivos en Google Analytics
  11. Configurando un objetivo de ejemplo en Google Analytics -
  12. Consiguiendo el máximo de los logs de búsquedas y Google Analytics
  13. Cómo analizar los resultados de Google Analytics
  14. Top de trucos para Google Analytics
  15. VideoTutoriales de Google Analytics : Todos juntos – Lista de diversos tutoriales, algunos dedicados a las funciones más avanzadas.
  16. Truco de Google Analytics: Aprende cómo encuentran una página – Esta entrada te enseña a rastrear cómo encuentran tus visitante una página concreta de tu web. Muy útil para analizar picos de tráfico en un día concreto.
  17. Instalación de Google Analytics Site Search en 5 pasos – Post que te enseña a usar analytics para rastrear las búsquedas internas de tu sitio.
  18. Google Analytics Site Search: Trabajando con los datos – Más sobre la funcionalidad “búsqueda en el sitio” del enlace anterior.
  19. Videos de Google Analytics en YouTube – Listado de vídeos oficiales de Google Analytics.
  20. Uso avanzado de Google Analytics y la nueva interfaz
  21. Google Analytics Tutorial Parte 2 – Continuación del post anterior que respondealgunas preguntas planteadas al autor.
  22. Rastreando redes sociales con filtros en Google Analytics – Cómo establecer un filtro que registre las visitas desde distintas redes sociales.
  23. La gran colección de trucos de Google Analytics
  24. Google Analytics avanzado: Conversión de objetivos (Parte uno)
  25. Google Analytics avanzado: Conversión de objetivos (Parte dos)
  26. Google Analytics avanzado: Conversión de objetivos (Parte tres)

Plugins, Hacks & Additions

Cómo sacarle más partido a Google Analytics con la ayuda de aplicaciones de terceros.

  1. La colección definitiva de plugins, hacks y trucos para Google Analytics
  2. Usando MooTools to rastrear enlaces de otros sitios a tu web
  3. Usando jQuery con Google Analytics para rastrear clicks en links salientes de tus páginas -
  4. 4 Herramientas para sacarle más partido a Google Analytics – Lista de 4 scripts que pueden usarse para aumentar la funcionalidad de Google Analytics en conjunto con la extensión de GreaseMonkey para Firefox.
  5. Cómo rastrear descargas en Google Analytics automáticamente – Post sobre cómo rastrear enlaces a documentos e hipervínculos salientes.
  6. Google Analytics en el iPhone – Explica cómo mostrar los datos de Analytics en un iPhone con una aplicación de terceros.
  7. 7 Plugins e informes de Google Analytics Plug Ins & Reports que probablemente no conocías – Enlaces a diversos plugins y funcionalidades que el autor recopiló después de sus asistencia a un evento de Google.
  8. Google Analytics para WordPress – Plugin para añadir Google Analytics a tu Wordpress.

Funcionalidades nuevas y avanzadas

Recursos sobre algunas de las últimas funcionalidades incorporadas al servicio.

  1. Funcionalidades para entornos empresariales – Post oficial que presenta algunas de las nuevas características para empresas que usen Google Analytics
  2. Google Analytics lanza la segmentación avanzada: ¡conviértete en un Ninja! – Post muy detallado sobre la segmentación avanzada en Google Analytics.
  3. Segmentación avanzada en Google Analytics : La alegoría de la cueva – Describe la nueva funcionalidad de segmentación avanzada a través de la popular alegoría de Sócrates y la cueva.
  4. Una mirada más profunda a la segmentación avanzada – Otro post sobre la segmentación avanzada de manos del blog oficialde Google Analytics
  5. Nuevas funcionalidades. Un vistazo a los gráficos en movimiento – El blog de Google Analytics echa un vistazo a las nuevas funcionalidades.
  6. Videopresentación de los gráficos en movimiento de Google Analytics – Videoprentación de esta nueva funcionalidad de Google Analytics.
  7. Benchmarking en Google Analytics: Tutorial, y otras cosas – Un humorístico pero útil artículo sobre cómo usar la funcionalidad de Google Analytics Benchmarking.
  8. Adsense y Google Analytics – Aunque aún no está del todo implementado, Google ha integrado los datos de Adsense dentro de Google Analytics. Post que describe el lanzamiento oficial.
  9. Informes de Google AdSense que aparecen en Google Analytics – Varias capturas de pantalla mostrando cómo se integran los datos de Adsense en Google Analytics. Este post se escribió cuando esta funcionalidad aún era pura especulación pero ya mostraba cómo pintarían las cosas.
  10. ¿Quieres rastrear sitios en Adobe Flash? ¡Ahora puedes! – Anuncio oficial del blog de Google Analytics sobre el rastreo sencillo de sitios en Flash.

Esta entrada se publicó bajo las categorías: Creación de sitios web, blogs y foros.
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Agregar Google Analytics a tu Facebook

Enviado por el 23/08/2010 a las 18:45
Manuel Gross

Cómo Agregar Google Analytics a tu Página de Facebook

Escrito el 06/04/2010 at 3:29 by Carlos Cabrera

Si ya tienes la Página de Facebook de tu Negocio y estás haciendo las cosas medianamente bien, ya debe haber gente que te visita con frecuencia. Pero realmente ¿Sabes cuántas personas visitan tu página? Si tienes varias pestañas, ¿En cuál pasa más tiempo la gente? o ¿Cuántas personas te encontraron desde una búsqueda en Google?

Las estadísticas que muestra Facebook a los administradores de las Páginas, si bien ayudan, están limitadas a la interacción con tus seguidores.

Un servicio de analítica web, como Google Analytics, ofrece estadísticas más sofisticadas y comprensivas.

Agregar un código de seguimiento de Google Analytics a tu Página de Facebook puede ser hecho de manera sencilla, pero requiere un paso especial… una “jugada”.

Sigue...

Cómo Agregar Google Analytics a tu Página de Facebook

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Trucos de Google Analytics

Enviado por el 04/07/2010 a las 14:23
Manuel Gross

Algunos trucos de Google Analytics que tal vez no conozcas

Autor: aartiles | Archivado en: SEO el día 4/Jul/2010

Google Analytics es una plataforma muy completa y flexible. Esto hace que por más que se esfuercen en hacerlo un sistema usable muchas utilidades queden muy ocultas detrás de iconografías u opciones de menú de segundo o tercer nivel. Os quiero comentar algunas funcionalidades que me parecen muy útiles y que no saltan a la vista.

 

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Predicciones con blogs y Twitter

Enviado por el 22/06/2010 a las 20:54
Manuel Gross

Blogs and tweets could predict the future

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In the time it takes you to read this sentence, more than a thousand tweets will have been twittered and dozens of blogs posted. Much of their content will be ephemeral fluff: personal gripes and tittle-tattle interesting to no one but the parties concerned. Yet despite this, it is possible to use that torrent of information to make predictions about social and economic trends that affect us all.

Interest in the idea of analysing web data to make predictions took off around a year ago, when researchers at Google used the frequency of certain search terms to forecast the sales of homes, cars and other products.

In their landmark study, Hal Varian, Google's chief economist, and his colleague Hyunyoung Choi showed how the volume of searches for certain products, such as types of car, rose and fell in line with monthly sales. Google keeps extensive records of what is being searched for, and that information is available almost instantaneously. That could make Varian and Choi's method a far quicker way of gauging purchasing behaviour than traditional sales forecasts, which are often made by looking back at purchasing patterns.

Other researchers have since analysed search terms to look at all manner of behaviours. In late 2009, economists at the Bank of Italy showed that the volume of searches for terms like "job search engine" is a good indicator of coming changes in the unemployment rate in the US. Researchers at the Ruhr University in Bochum, Germany, showed that tracking Google searches for consumer goods provided a better means of forecasting US retail sales than the traditional method of using surveys of consumer attitudes - the so-called Consumer Confidence Index.

Now other sources, such as blog posts and tweets, are being mined too, and the variety of subject matter they address might mean that phenomena other than purchasing patterns can be explored. "The possibilities are enormous," says Joseph Engelberg, a finance researcher at the University of North Carolina at Chapel Hill.

Tweets may prove useful to political pollsters, for example. Bryan Routledge and his colleagues at Carnegie Mellon University in Pittsburgh, Pennsylvania, ran a sentiment analysis on tweets posted in the run-up to the 2008 US presidential election relating to candidates Barack Obama and John McCain. They used the results to try to assess voting intentions as the election neared.

The researchers found that this Twitter rating tracked more formal opinion polls closely. And while they were not able to improve on the accuracy of those polls, the work did show that Twitter could provide a cheaper, quicker alternative, says Routledge.

Blog posts can be used to predict stock market behaviour, according to Eric Gilbert and Karrie Karahalios at the University of Illinois at Urbana-Champaign, who presented their findings last month, at the International Conference on Weblogs and Social Media in Washington DC.

They used over 20 million posts from the LiveJournal website to create an index of the US national mood, which they called the Anxiety Index. It is a measure of the frequency with which a range of words related to apprehension, such as "nervous", appear in the posts. Gilbert and Karahalios described how they have used the index to improve forecasts of the movement of the S&P 500, a stock market index based on large, public US companies.

Movement of the S&P 500 can be predicted with some degree of accuracy using a model that extrapolates from the past three days' prices. Gilbert and Karahalios found that when the Anxiety Index rose sharply, the S&P 500 ended the day marginally lower than the three-day model predicted. This shows, the researchers say, that the index can be a useful bellwether of economic behaviour. "Blogs provide a sample of what is going on in society," says Gilbert.

Posts on Twitter may hold similar predictive power. Johan Bollen and his colleagues at Indiana University in Bloomington have created an anxiety rating based on an analysis of hundreds of millions of tweets by people in the US. Their paper has not yet been published, but Bollen says they too found that increases in anxiety on their scale correlated with lower than expected stock prices. "We're astounded," he says. "We didn't think it would be a predictive relationship."

The frequent appearance of words like 'nervous' in blogs correlated with lower stock prices

That's because very few of the tweets were actually about stock trades. Instead it seems that the messages capture the "national mood", a collective feeling known to influence trading decisions.

Such a knowledge of national mood could be useful for stock traders. They will be less likely to take risks if they know consumers are pessimistic, for example, since consumer spending is a big part of economic growth.

Another group likely to seize on these kinds of predictive tools are hedge funds, for which anything that offers an edge can be worth millions of dollars. Engelberg has been analysing search engine terms to predict market behaviour and was asked to present his results to the directors of a New York-based hedge fund earlier this month. "They were very familiar with the data," he says. "I got the sense they were [already] using it."

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Inteligencia de Negocios

Enviado por el 15/05/2010 a las 23:16
Manuel Gross

BI Business Intelligence al alcance de todos, alternativas más asequibles

El Business Intelligence -BI- sigue estando entre las principales prioridades de las empresas respecto a sistemas de información. Si bien las grandes corporaciones ya han invertido de manera importante en los últimos años (Cognos –IBM–, Business Objects –SAP– y Microstrategy son las principales opciones entre las grandes empresas en España), las empresas pequeñas y medianas aún tienen grandes necesidades en sus sistemas de reporting y toma de decisiones, basados en la mayoría de casos en MSExcel.

Han aparecido alternativas más asequibles para las empresas de menor tamaño, para que puedan cubrir sus necesidades de reporting y de soporte a dirección (BI), ir sustituyendo las hojas MSExcel de sus procesos y sin incurrir en costes prohibitivos. Costes prohibitivos debidos a las licencias y a los servicios necesarios para implementar un software complejo como Cognos y Business Objects…con módulos dedicados a la infaestructura de datos: ETL, Datawarehouse, Datamart,…

Las alternativas asequibles se centran en la presentación y difusión de informes, gráficos y paneles de control para que los directivos saquen conclusiones rápidamente y tomen decisiones; es decir convertir los datos en conocimiento.

En Tinval nos gustan y recomendamos especialmente 2 soluciones (existen otras perfectamente válidas en el mercado), totalmente probadas y que suponen inversiones muy razonables:

*VISOKIO: BI de visualización. Gráficos avanzados que soportan gran volumen de datos, análisis avanzados sin necesidad de conocimientos técnicos o estadísticos. Espectacular!! Recomendable para aquellos directivos o analistas que quieren ir más allá de los informes: ventas, marketing, soporte a cliente,… Se puede probar durante 30 días

*BOARD BI de propósito general, fácil de adaptar y configurar; además tiene funciones de CPM, es decir permite gestionar los presupuestos y planificación y análisis financiero. Recomendable si se requieren los informes y gráficos más habituales en las empresas: ventas,  informes financieros,…

Las alternativas basadas en software libre, parecen más destinadas a imitar las funcionalidades de las grandes soluciones de mercado (Cognos, Business Objects), y por tanto requieren de gran cantidad de servicios profesionales para adaptar e implantar la solución; resultado: no son tan asequibles. (Éste tema podría objeto de otro “post”). También las soluciones basadas en desarrollos a medida no me perecen las más asequibles a medio plazo.

Comentarios, ideas y experiencias son bienvenidos.

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Analytics for decisions

Enviado por el 20/03/2010 a las 10:50
Manuel Gross

According to a survey described in the new book from Thomas Davenport and Jeanne Harris, Analytics At Work: Smarter Decisions, Better Results, “two-thirds of large US companies researched believe they need to improve their enterprise analytics capabilities” and “nearly three quarters said they are working to increase their company’s business analytic usage.”

Thomas Davenport and Jeanne Harris are not strangers to analytics. I have read their previous book, Competing On Analytics, which examined the top performing analytics-based corporations, like Harrah’s, Netflix, and Progressive Insurance, and how each deployed analytics as a competitive advantage in their respective industries.

Leer en:

Analytics At Work: Smarter Decisions, Better Results

 


Defina el núcleo del negocio

Enviado por el 17/02/2010 a las 23:51
Manuel Gross

Cuando la empresa define su visión como elemento guía en la marcha de las operaciones, cuando busca establecer con precisión donde quiere llegar y cómo, y transmitirlo a todos sus miembros, definir sus “Core Business” se vuelve una decisión clave para ubicarse en el mercado.

Leer en

10 Cuestiones para definir su “Core Business”

 


Introducción a la Business Intelligence

Enviado por el 16/02/2010 a las 19:29
Manuel Gross

Introducción a la Business Intelligence

Un extenso video, hablado en essspañol, de 42 minutos.

Verlo en: 

Josep Curto - Introducción Business Intelligence

 


Predicciones BI

Enviado por el 13/01/2010 a las 1:02
Manuel Gross

Predicciones BI 2010 – 2012

Por Diego Arenas

Como es de costumbre al comenzar el año dejo algunas predicciones e ideas sobre BI para este año y los que vienen:

  1. Proyectos pequeños de alto impacto (PPAI): En los ultimos años hemos visto proyectos ambiciosos de BI, implementaciones que se planifican a varios años y que luego se extienden por más años. El énfasis será conseguir proyectos de alcance acotado pero de alto impacto en las organizaciones. Principalmente en áreas donde se busca la reducción de costos, tiempos y esfuerzos. Estos PPAI entregan soluciones a los consumidores de información en forma simple y entendible sin necesidad de realizar análisis, estos proyectos involucran un desarrollo flexible y un diseño ajustado a cada necesidad, no son proyectos genéricos sino a medida. Esto no quiere decir el abandono de proyectos de gran tamaño, por el contrario, los PPAI son la entrada para continuar con implementaciones maduras de BI en las organizaciones. Esto tiene dos consecuencias importantes, primero mantener el apoyo y la confianza de la alta dirección de las organizaciones para implementaciones mayores de BI y segundo es que ajusta las espectativas de los usuarios al conocer los beneficios de una implementación exitosa.
  2. Integración y calidad de datos: Cuando las organizaciones tienen varios motores de bases de datos soportando el ambiente operacional con varios sistemas transaccionales y se embarcan en iniciativas BI de cualquier índole, deben considerar como punto importante la integración de datos, y si se trata de los primeros proyectos BI entonces hay que enfocarse en la calidad de datos. La integración de datos será un punto aparte en los próximos años debido a la necesidad de entregar datos e información confiable y consistente para el negocio. Los vendedores son cada vez más concientes de esto y tienden a ofrecer soluciones integrales de tratamiento de datos, con capacidades de administración de metadata y MDM (Master Data Management).
  3. Reduccion de costos de capacitación en soluciones BI comerciales: Una posible estrategia por parte de las soluciones comerciales de BI, es reducir el TCO (Costo Total de Adquisición) de sus soluciones a través de una reducción del costo de capacitación en sus soluciones, sobretodo para no perder clientes principalemente PyMEs. Generalmente la capacitación en una herramienta específica se realiza por partners y consultores externos al vendedor y serían estos actores los que podrían evaluar esta alternativa.
  4. Aumento de webinar por parte de soluciones BI comerciales: Para las soluciones Open Source es un recurso conocido organizar webinar sobre tópicos  relacionados y uso de sus herramientas, no tanto así para soluciones comerciales, los webinar son un excelente canal para llegar a clientes y potenciales clientes.
  5. Soluciones hechas a medida: Los proyectos grandes y de largo alcance son necesarios, pero si se trata de primeros proyectos lo que conviene es resolver el problema con soluciones acotadas y a la medida de las necesidades de información. Para esto creo que las soluciones a medida predominarán por sobre las soluciones por rubro o soluciones genéricas. Por ejemplo si 2 empresas de telecomunicaciones compran el mismo proyecto BI para empresas de telecomunicaciones no significa que obtendrán los mismos beneficios o que tendrán el mismo ROI; el resultado depende del alineamiento a los objetivos estratégicos de la empresa y el ecosistema de información. Por esto las soluciones a medida tienen más valor como primera iniciativa BI en una organización y esto será lo que demandarán los clientes.
  6. Cambio en el paradigma de mantención de los ambientes BI: Por el lado de investigación y desarrollo aparte de la visualización de datos y rendimiento (performance) que son grandes puntos y lo que hace atractiva a una suite de BI, la administración de la plataforma ofrecerá adelantos significativos en los próximos años. La tarea es y será en los próximos años de reducir la complejidad del proceso de mantención de las plataformas BI. El resultado será disminuir el tiempo dedicado a mantenciones, hacer el proceso más simple, ofreciendo por ejemplo recomendaciones y alternativas a la configuración, disminuir los riesgos de errores en el proceso por intervención manual (esto también disminuinuye el TCO debido a que no requiere mucha expertiz en estas labores y por menos tiempo). Además es un punto a mejorar en las soluciones on-premise ya que con soluciones tipo SaaS, por lo general, no nos preocuparnos demasiado por la mantención del ambiente, no así con las soluciones instaladas en nuestros servidores. La competencia por quién ofrece una mejor plataforma con buen rendimiento y sin complejos proceso de mantención es un tema para los próximos años.
  7. Performance Management y Balanced Scorecard: En un escenario post-crisis las organizaciones demandarán soluciones tecnológicas de acuerdo a su nivel de madurez en BI, su cultura organizacional y a la necesidad de seguimiento y cumplimiento de los objetivos estratégicos. Se puede decir que viene un auge de proyectos relacionados con PM, ya sea de planificación, presupuestación y pronósticos o cuadros de mango integrales pero las necesidades existen y las soluciones no se harán esperar durante los próximos años.
  8. Discusión sobre términos y nomenclatura BI: Desde los inicios de la inteligencia de negocios es común usar terminlogía poco clara, para cada término BI se pueden encontrar varias definiciones; incluso es poco claro el límite de cada concepto, por ejemplo ¿dónde termina BI y comienza PM? y viceversa, o ¿qué quiere decir el término “business analytics”? todo depende de quien tenga o haga la opinión. La terminología se da generalmente por tres actores principales: los vendedores, los analistas de mercado y por los expertos en temas BI. La tendencia es que sigan apareciendo nuevos términos para dar nombre a un conjunto de elementos que antes se nombraban por separado, y también a buscar un mejor definición de cada nomenclatura, creo que falta todavía por trabajar en la metadata de BI.
  9. Uso de SaaS por pymes: La alternativa existe, cada vez más empresas pequeñas optan por soluciones tipo SaaS como ERP y CRM. BI no será la excepción en mi opinión, veremos cómo aumenta la oferta y la participación de mercado de este tipo de soluciones, y también el movimiento de las soluciones on-premise a este tipo de servicio.
  10. ERP y CRM open source: Las aplicaciones de tipo ERP y CRM Open Source más antiguas son cada vez más estables y con más funcionalidades en cada versión, además de ofrecer integración con soluciones OSBI, son un mercado nuevo en desarrollo y con señales de crecimiento por varios años más.
  11. Adopción fuerte de BI en sector financiero: La situación actual y reciente del sector financiero a nivel mundial nos muestran la necesidad de tener información oportuna para tomar decisiones. El interés de las áreas usuarias a todo nivel repercute en un mayor involucramiento de los usuarios mejorando la calidad de los proyectos, y el resultado es poder tomar decisiones con información oportuna. Las organizaciones necesitan tener una administración flexible y ser capaces de reaccionar y saber en todo momento donde se encuentra la organización en el contexto mundial. Las soluciones BI para el sector financiero es una realidad que se mantendrá por años hasta tener empresas guiadas por BI.
  12. Crecimiento mercado BI en Brasil y Perú en latinoamérica: La inversión en tecnologías de información fue una de las pocas que no se vio afectada durante la crisis económica mundial y la inversión en BI ha sido prioridad para las organizaciones por varios años consecutivos, podemos asumir que se han aplazado proyectos pero no se han dejado de hacer. Brasil por el tamaño del mercado presenta una demanda creciente para soluciones de sistemas de información y Perú por el crecimiento que ha tenido el último tiempo es otro foco de crecimiento BI.
  13. Mejora en la calidad de los proyectos BI por cultura BI: Dicen que la práctica hace al maestro, y es precisamente lo que sucede en organizaciones con varios años de experiencia en proyectos BI, ganan en conocimiento y cada nueva implementación se aplican mejores prácticas y lecciones aprendidas de proyectos anteriores, esto permite que mejore la calidad del desarrollo y de la solución final. Mientras más personas en la organización estén involucradas con el desarrollo de los proyectos más valor adquiere la solución final para esa organización.
  14. Adquisiciones: Este tema da para un post por separado, pero se puede adelantar que las adquisiciones apuntarán por el lado de analíticos (motores de decisión en línea) y visualización de información y en segundo lugar mejorar el performance. Las empresas se fortalecerán para ofrecer soluciones analíticas cada vez más simples de usar. Seguirán las asociaciones entre vendedores para ofrecer soluciones conjuntas.

Esperemos que las organizaciones generen valor a partir de sus datos y tengan la habilidad de explotar los sistemas de información con los que cuentan. En cuanto a BusinessAnalytics.cl será un año, espero, con mucho contenido original y difusión de temas relacionados a los Sistemas de Información.

Los comentarios y críticas serán bien recibidas. Si quieres proponer algún tema para tratarlo en BusinessAnalytics.cl puedes enviarlo en la sección de Contacto.

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