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Decision making and analytics have coexisted since before the advent of IT. IT simply made it easier to leverage analytics and apply it to decision making. |
La toma de decisión y el analytics han coexistido desde entonces antes del advenimiento de ÉL. Simplemente hizo más fácil leverage analytics y aplicarlo a la toma de decisión. |
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Advances in modern decision analytics are highly correlated with the evolution of IT. The advent of the mainframe (the first platform) enabled access to decision support system (DSS) tools during the 1970s and 1980s. The introduction of the PC (the second platform), client/server computing, and cheaper storage gave rise to data warehousing and business intelligence (BI) in the 1990s and 2000s. The evolution of smartphones (the third platform) coincided with cloud, social, and mobile computing and today’s emphasis on big data and decision analytics in the 2010s, and will extend into the 2020s. |
Los avances en analytics moderno de la decisión se correlacionan altamente con la evolución de ELLA. El advenimiento del chasis (la primera plataforma) permitió el acceso a las herramientas del sistema de ayuda de decisión (DSS) durante los años 70 y los años 80. La introducción de la PC (la segunda plataforma), del cliente/del servidor que computaba, y de un almacenaje más barato dio lugar a los datos que almacenaban y a la inteligencia de negocio (BI) en los años 90 y el 2000s. La evolución de los smartphones (la tercera plataforma) coincidió con la nube, el computar social, y del móvil y énfasis de hoy en analytics grande de los datos y de la decisión en el 2010s, y extenderá en el 2020s. |
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The big change that is coming in analytics is the transition from looking backward to looking forward. Descriptive analytics give managers a historical view of how the business is performing. Business intelligence and data warehousing are prime examples of how descriptive analytics have been put to use. Although the term historical means past, it can also mean recent past, meaning up to the current point in time. The utility in looking backward is that data is no longer a moving target for analysis. This removes ambiguity from the analysis and enables a factual point of view to be established and captured in a system of record. Looking backward is a core competency that all organizations should exercise and is a prerequisite for looking forward. |
El cambio grande que está viniendo en analytics es la transición de mirar al revés a mirar adelante. Encargados descriptivos de la elasticidad del analytics una vista histórica de cómo el negocio se está realizando. El almacenamiento de la inteligencia y de los datos de negocio es ejemplos típicos de cómo el analytics descriptivo se ha puesto al uso. Aunque los medios históricos del término más allá de, él pueden también significar el pasado reciente, significando hasta el punto actual a tiempo. La utilidad en mirar al revés es que los datos son no más una blanco móvil para el análisis. Esto quita ambigüedad del análisis y permite a un punto de vista efectivo ser establecida y ser capturada en un sistema del expediente. El mirar al revés es una capacidad de la base que todas las organizaciones deben ejercitar y son un requisito previo para mirar adelante. |
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Looking forward is where new opportunities exist in decision analytics. Predictive analytics includes a wide variety of analytic techniques that leverage historical data and relationships to help us identify and evaluate the opportunities and risks that will shape the future. Once these opportunities and risks have been identified and evaluated, this knowledge can be leveraged to make informed decisions. While enterprises may struggle to get their heads around some of the concepts associated with predictive analytics, there are obvious entry points, such as the use of “scoring models,” that have broad familiarity. Vendors that have a long tenure in decision analytics, including FICO, IBI, IBM, Oracle, Pegasystems, SAP, SAS, and TIBCO, are actively pursuing ways to make decision analytics easier to understand, adopt, and implement. |
El mirar adelante es donde las nuevas oportunidades existen en analytics de la decisión. El analytics profético incluye una variedad amplia de técnicas analíticas que leverage datos y relaciones históricos para ayudarnos a identificar y a evaluar las oportunidades y los riesgos que formarán el futuro. Una vez que se hayan identificado y se hayan evaluado estas oportunidades y riesgos, este conocimiento puede ser apalancado tomar decisiones informadas. Mientras que las empresas pueden luchar para conseguir sus cabezas alrededor de algunos de los conceptos asociados a analytics profético, hay puntos de entrada obvios, tales como el uso de los “modelos que anotan,” que tienen amplia familiaridad. Los vendedores que tienen un arrendamiento largo en analytics de la decisión, incluyendo FICO, IBI, IBM, Oracle, Pegasystems, SAP, el SAS, y TIBCO, están persiguiendo activamente maneras de hacer analytics de la decisión más fácil entender, adoptar, y el instrumento. |