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EL ANÁLISIS DE LA DATA ES CLAVE EN LA INDUSTRIA AUTOMOTRIZ

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La industria automotriz puede aprovechar la tecnología de big data para mejorar su planificación de portafolio, calidad de productos y marketing.

En la actualidad, cada vez más empresas incorporan la tecnología disruptiva del big data para poder almacenar, procesar y analizar ingentes cantidades de datos. Una de las industrias que obtiene ventajas competitivas a partir de la implementación de soluciones analíticas de big data es la automotriz.

Tanto los fabricantes de autos, como los proveedores del sector buscan nuevas herramientas para analizar la información estructurada y no estructurada que proviene de una amplia variedad de fuentes, con el fin de optimizar la planificación del portafolio, la calidad de sus productos y el marketing. Los objetivos a lograr con estas herramientas son capitalizar una mejor estrategia comercial, el aumento de la productividad y el perfeccionamiento de las operaciones.

Uno de los desafíos con los que se enfrenta la industria automotriz es el análisis de la información. Esto es un gran reto, si se tiene en cuenta que se trata de datos provenientes de diversos ámbitos de la compañía, abarcando las áreas de manufactura, servicios, calidad, garantía, finanzas y consumidores. Integrar la información, considerando por ejemplo, los datos originados en las plantas de producción de vehículos, los datos de compra y la información de cientos de proveedores, posibilita un sistema temprano de alerta, previendo potenciales problemas antes de que estos ocurran. Igualmente, permite comprender en mayor profundidad el comportamiento y performance de cada vehículo en el mercado, utilizando variables que históricamente era imposible considerar.

Actualmente, extensas cantidades de información alimentan la toma de decisiones de las automotrices y el sistema de análisis de ganancia de marca. Las empresas requieren entonces contar con adecuada visibilidad, monitoreo y alertas proactivas a lo largo de la cadena de abastecimiento y distribución a fin de reducir los costos, mejorar la eficiencia operativa, analizar los diferentes problemas y predecir la satisfacción de los usuarios.

Fuente: http://searchdatacenter.techtarget.com

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