Blog

Decisiones Oportunas en Tiempo Real (Real-Time Decision)


Las empresas de hoy requieren una plataforma de aprendizaje continuo que integre los activos de datos de todos los canales posibles, internos y externos, para entregar decisiones oportunas y en tiempo real, basadas en datos históricos, transaccionales y externos.

Tradicionalmente las estructuras de mining o de aprendizaje proporcionaban feedback semanal o mensual. Con las nuevas tecnologías de Real-Time Decisions (RTD) es posible la toma de decisiones automáticas y un aprendizaje continuo a partir del resultado de las mismas. Combinado la lógica de decisión (reglas de negocio) y un análisis profundo de los datos en tiempo real (Real-time Analytics) se pueden obtener decisiones altamente efectivas, interactivas, en tiempo real, incluso en entornos con un alto volumen de datos (Big Data).

Las principales soluciones de Real-Time Decisions (RTD) apuntan al autoservicio por parte de las áreas de negocio para gobernar estas herramientas. Las principales funcionalidades son:

Análisis en tiempo real: Captura y analiza patrones entre los datos de transacciones en tiempo real comparándolos con información histórica.

Monitor de Eventos en tiempo real: Es el encargado de detectar transacciones en los sistemas transaccionales que disparen acciones o eventuales tomas de decisiones.

Editor de procesos de decisión: Permite modelar criterios o reglas de negocio que determinan la toma de decisiones.

 

 

Fuente: Marcelo Costa

Volver

How Augmented Analytics Is Already Changing Our Future


In a recent report, “Top 10 Trends in Data and Analytics, 2020,” Gartner predicted that this has given rise to analytics adoption. No

Ampliar

Executive Perspective: Directions in Analytics


Upside: What technology or methodology must be part of an enterprise’s data or analytics strategy if it wants to be competitive

Ampliar

Compositional Learning is the Future of Machine Learning


Machine learning has come a long way from the 1950s when statistical methods for simple machine learning algorithms were devised and Baye

Ampliar
developed by Avilasoto