IBM presenta nuevas soluciones analí­ticas para mejorar la toma de decisiones en la empresa

IBM anunció la disponibilidad de un nuevo software de análisis predictivo con el que espera transformar la manera en que las empresas crean, comparten y actúan a partir de la información obtenida del cotejo de diversas fuentes internas, como el departamento de marketing, el de reclamos o el de detección del fraude.

"En todos los sectores existe cada vez una mayor presión para conseguir resultados inmediatos con menos recursos, reaccionar rápidamente a las peticiones de los clientes y generar mayor conocimiento a partir de la información de negocio disponible", indicó IBM, en un comunicado de prensa citado por la agencia Europa Press.

A estos retos se añade "el problema de la variedad, la velocidad y el volumen del Big Data, que está creciendo a un ritmo récord".

Según la consultora IDC, el mercado de software de gestión de decisiones superará los u$s10.000 millones en 2014.

IBM ha trabajado para facilitar a las compañías la toma de decisiones en función de sus fuentes internas.

Este nuevo software, Analytical Decision Management, forma parte de las iniciativas Smarter Analytics de IBM y ayuda a los clientes a aplicar el análisis automatizado y en tiempo real de los datos para descubrir tendencias y nuevas vías de crecimiento, ha explicado la compañía.

Analytical Decision Management correlaciona y analiza grandes volúmenes de datos (Big Data) y permite a los clientes integrar el conocimiento obtenido en todos los procesos de toma de decisiones de la empresa.

Además, es capaz de generar información y medir el impacto de la conversación en redes sociales en cuestión de segundos.

Para aquellos departamentos y áreas de negocio que manejan grandes volúmenes de datos, y en los que a diario se pueden llegar a tomar entre mil y 5 mil millones de decisiones, este software ayuda a identificar la acción más apropiada en cada momento.

Analytical Decision Management incluye diferentes herramientas para ayudar a las empresas a actuar mediante el análisis de su propia información.

Por ejemplo, la herramienta IBM InfoSphere Streams de este software permite analizar y compartir grandes volúmenes de datos en movimiento, en entornos donde se toman cientos de decisiones cada segundo.

Analítica de entidades es un motor de análisis que permite identificar y emparejar todo tipo de entidades (personas, sitios o cosas), haciendo que los sistemas sean más inteligentes a medida que hay más información disponible.

A diferencia de otros métodos, la analítica de entidades de IBM está basada en un contexto y en conocimiento acumulado, lo que permite ofrecer una imagen más precisa, mejores modelos y resultados.

Esta herramienta permite a las compañías ir más allá en el análisis del sentimiento identificando qué líderes de opinión están hablando de un tema concreto, quién está participando en esa conversación y porqué es interesante.

Todo ello permite a los responsables de la toma de decisiones actuar en función del comportamiento de los clientes, sus comentarios y cómo de amplia es su área de influencia en las redes sociales.

Este anuncio forma parte de la estrategia de optimización y analítica de negocio de IBM, que integra soluciones de hardware, software, servicios e investigación.

La compañía prevé alcanzar los u$s16.000 millones de beneficios gracias al negocio de análisis para el año 2015.

Para cumplir con ese objetivo, IBM dispone de la oferta de soluciones analíticas más completa y cuenta con un equipo de más de 9.000 consultores y 400 investigadores, así como de varios centros mundiales de soluciones analíticas.

IBM ha adquirido además más de 30 empresas para desarrollar herramientas específicas de análisis y continúa ampliando su ecosistema, que hoy se compone de más de 27.000 socios de negocio.

Todas estas inversiones han permitido a IBM desarrollar tecnologías como Watson, una nueva categoría de capacidad analítica sectorial que utiliza el razonamiento basado en la evidencia y el procesamiento del lenguaje natural para identificar relaciones ocultas en grandes volúmenes de datos, que pueden ser utilizadas para mejorar la toma de decisiones.