Beneficios de Medir y Pronosticar en Turismo

Tarde o temprano, todo operador turístico tiene que tomar decisiones estratégicas basándose en una simple cuestión: adónde irán los turistas.

Cuando los turistas visitan un país, traen consigo expectativas de lo mas variadas. Algunos llegan con un itinerario trazado de antemano por ellos mismos; otros, confían en la oferta de los paquetes ya armados; y otros, desean dejarse sorprender sin agenda fija. Hasta hace poco, los operadores turísticos sólo podían recurrir a su experiencia e intuición para cuantificar a las multitudes. Estrategia vaga e imprecisa, en el mejor de los casos.

Con la proliferación de bases de datos —deductivas, multidimensionales, relacionales, jerárquicas, transaccionales—, en vez de adivinar, las empresas turísticas pueden tener diagnósticos certeros. Ahora es posible saber qué querrá el turista antes que él mismo. Con rigurosidad y precisión.

Tal vez el itinerario se adivine, en función del patrimonio arquitectónico y cultural del país anfitrión, pero, ¿qué pasa cuando se desea saber más de los turistas que acaban de pisar la aduana?

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Beneficios del Análisis de Datos en el Sector Transporte

Las soluciones de análisis de datos constituyen herramientas fundamentales para la operación del sector transporte. Son imprescindibles para una estrategia de optimización de precios, predicción de demanda futura, planificación precisa, comparación de datos proyectados con los reales y para detección de cambios en el mercado.

EN EL TRANSPORTE FERROVIARIO EN ESPAÑA

En el transporte de cargas, la mercancía pasa por muchas manos antes de llegar al destinatario. Desde que el remitente la despacha ante un agente de cargas, empieza a generar una gran cantidad de información.

Las soluciones de software de análisis de datos aprovechan esa información para estimar previsiones de espacio de almacenamiento, contabilidad de costos y hasta el precio óptimo que el mercado estaría dispuesto a pagar por el servicio.

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Aprendiendo a Predecir

Hace apenas seis décadas, los primeros ordenadores comerciales emprendieron un camino fascinante que hoy está dando resultados asombrosos: aprender a ver el futuro.

Enseñar a un ordenador a predecir eficazmente y con sustento científico puede reportarle cuantiosas ganancias a tu empresa.

Es gracias a las predicciones que funciona la sociedad. No en vano, la industria del software predictivo y de la minería de datos es una de las más promisorias y pujantes de la actualidad.

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6 Pasos para Conocer a Tu Cliente

A fines de los ’90s, el concepto de minería de datos, que había empezado a hacer ruido en la década anterior, aún no estaba del todo definido. Por iniciativa de algunas empresas líderes en distintos rubros, un grupo de programadores desarrolló un modelo estándar capaz de extraer conociendo a partir de múltiples bases de datos.

En 1999, la automotriz Daimler-Benz, la desarrolladora de software estadístico SPSS, la aseguradora OHRA y la fabricante de hardware NCR, cada una con un interés particular, aunaron esfuerzos para aprender a sacar provecho a sus diversas bases de datos. Buscaban un modelo conceptual, que les permitiera obtener inferencias útiles. El resultado de esa aventura se conoció con el acrónimo CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining, proceso estándar inter-industrial para la minería de datos).

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Superabundancia de datos, escasez de información

En la era de la información en la que vivimos, se constata una incómoda paradoja en todos los ámbitos del conocimiento y del comercio: estamos rodeados de bases de datos, pero esos datos a menudo exceden nuestra capacidad de análisis.

A tal punto ocurre así, que en muchas organizaciones las estrategias se delinean a pura intuición. Sus tomadores de decisiones, sencillamente, carecen de  herramientas de análisis que les permitan exprimir las bases de datos para extraer información útil.

Los datos abundan, la información útil escasea; he ahí la paradoja.

Mejor les sería a tales organizaciones encomendar el análisis a usuarios expertos, que dominen las bases de datos. Pero esa es una alternativa pasible de prejuicios, no exenta de visiones sesgadas, cuando no de conflictos éticos.

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