Big data: ejemplos de cómo reducir costes de impresión con el análisis
La analítica de grandes datos es el proceso de usar software para descubrir tendencias, patrones, correlaciones u otras ideas útiles en los conjuntos de información. Al hablar de análisis big data, ejemplos descriptivos, predictivos y prescriptivos nos vienen a la cabeza, representando las posibilidades que las herramientas big data brindan al negocio.
Con el paso de los años, este tipo de software ha mejorado de forma espectacular, por lo que puede manejar volúmenes de datos mucho más grandes, responder consultas más rápidamente y ejecutar algoritmos más avanzados. El resultado es un mayor control sobre los procesos de negocio, la minimización de errores y riesgos, así como, un significativo impulso al ahorro.
Al hablar de big data, un ejemplo de ahorro es el que puede conseguirse al recortar los costes de impresión. ¿Te interesa saber cómo conseguirlo?
3 pasos para habilitar rutinas de recopilación de Big Data bidireccionales
No sólo el aumento de la efectividad en las campañas de marketing o el incremento de las ventas son ejemplos de big data a tener en cuenta. La analítica avanzada también puede ser utilizada para impulsar eficiencias internas, como la reducción de los costes de impresión. El big data ofrece una imagen completa de los hábitos y necesidades de la organización y ayuda a entender hasta dónde pueden llegar sus beneficios en su aplicación a los procesos internos.
El primer paso es identificar los procesos que necesitan de algún ajuste y priorizarlos. Para ello es preciso recopilar datos. Todas las operaciones, tanto internas como externas los generan, permitiendo a las empresas realizar estudios de tiempo y movimiento que se traducirán en una mayor rentabilidad y un mejor aprovechamiento de los recursos.
En big data, ejemplos como el análisis de la impresión, son realmente efectivos para reducir costes, siempre que se habiliten rutinas bidireccionales de recopilación de información. El proceso consta de tres pasos:
- Configuración de las rutinas para operaciones internas: identificar las fuentes de datos y qué valor pueden aportar, recoger la información que ofrecen y recopilarla en un repositorio centralizado. A partir de ahí, la analítica avanzada entra en juego, aplicando rutinas de análisis que puedan dar sentido a la información disponible sobre flujos de trabajo de impresión y documentos.
- Estudio de los datos. Comenzando por las áreas prioritarias identificadas, se analizan todas las métricas recogidas. Por ejemplo, en la reducción de los costes de impresión, se tienen en cuenta el número de páginas impresas, cantidad de consumibles utilizados o posibles incidencias técnicas. A partir de ahí, se puede empezar a buscar vínculos con elementos de datos previamente no relacionados para generar nuevos conocimientos. Gracias a esta visión tan completa se pueden detectar, por ejemplo, picos en la demanda basados en tendencias mensuales, que requieren la impresión de formularios y documentación adicional; trabajos de impresión más repetitivos, equipos de impresión que no se llegan a usar con la máxima eficacia, número de empleados para cada dispositivo o procesos internos que valdría la pena digitalizar.
- Toma de decisiones. En big data, los ejemplos concluyen de la misma forma: la toma de decisiones y el inicio de la acción. Aplicado a la reducción de los costes asociados a la impresión de documentos, cada conclusión expuesta tras el análisis deberá accionarse, implementando soluciones a cada problema específico.
Big data: ejemplos de la importancia del análisis y de la monitorización
La recopilación de toda la información y las métricas disponibles no servirán de nada a la hora de reducir los costes de impresión si no se actúa sobre los conocimientos adquiridos. La forma de maximizar el ahorro en las operaciones de negocio con big data es implementando soluciones de forma ágil y monitorizando su progreso. Esta supervisión garantizará que se cumplen los resultados esperados.
La disrupción digital está forzando a muchas organizaciones a reevaluar sus necesidades de información, ya que la capacidad de reaccionar con mayor velocidad y eficiencia se vuelve crítica para las empresas competitivas. En big data, los ejemplos son una prueba de cómo el conocimiento es un componente clave para la rentabilidad de cualquier negocio.
¿Ya sabes cómo usar la analítica para reducir los costes de impresión en tu empresa?
