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Hola grupo! Nos queda muy poquito jeje

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Me encanta Luis Miguel es muy romántico

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En la medida que enfermedades que causen deshidratación, los costos asociados, pueden ser muy altos, en la eventualidad que no se traten a tiempo...

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Beneficios Clave de la Analítica de Datos

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Beneficios Clave de la Analítica de Datos

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Para la Toma de Decisiones Eficiente:

1. Decisiones basadas en evidencia: Las decisiones se basan en datos reales, no en intuición o experiencia únicamente.

2. Velocidad de respuesta: Los sistemas automatizados pueden tomar decisiones en tiempo real.

3. Reducción de sesgos: Los algoritmos eliminan muchos sesgos humanos en la toma de decisiones.

4. Escalabilidad: Los sistemas pueden procesar millones de datos simultáneamente.

5. Medición de impacto: Permite evaluar el resultado de las decisiones tomadas.

Factores Críticos de Éxito:

Calidad de los datos: Los datos deben ser precisos, completos y actualizados.

Integración de sistemas: Diferentes fuentes de datos deben estar conectadas.

Competencias técnicas: Equipos capacitados en análisis de datos y tecnología.

Cultura organizacional: La organización debe estar dispuesta a tomar decisiones basadas en datos.

Inversión tecnológica: Infraestructura adecuada para procesamiento y almacenamiento de datos.

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Ejemplo: JPMorgan Chase y la Detección de Fraudes

Situación: El banco necesita identificar transacciones fraudulentas en tiempo real.

Datos utilizados:

Patrones de gasto históricos

Ubicación geográfica de transacciones

Horarios de transacciones

Tipos de comercios

Comportamiento de navegación online

Decisión tomada: Implementar algoritmos de machine learning que evalúan cada transacción en milisegundos.

Resultado: Reducción del 25% en fraudes y disminución de falsas alarmas en un 40%.

Ejemplo: Credit Suisse y la Evaluación de Riesgo Crediticio

Situación: Determinar la probabilidad de que un cliente pague un préstamo.

Datos utilizados:

Historial crediticio

Ingresos y gastos

Comportamiento en redes sociales

Datos de ubicación

Patrones de compra

Decisión tomada: Crear modelos predictivos que califican automáticamente las solicitudes de crédito.

Resultado: Reducción del 30% en préstamos incobrables y aprobación más rápida para clientes confiables.