Fuentes de información y análisis de datos para la toma de decisiones

Información secundaria

Toda aquella información relacionada con la temática objetiva, comienzo de la investigación comercial.

Fuentes de información de gran utilidad

Diseño de la investigación para facilitar una comprensión más adecuada y mejorar la selección del problema, hipótesis y fuentes bibliográficas, estadísticas oficiales, bases de datos y distintas páginas web, estudios de casos o estadísticas de cualquier ámbito.

Tipologías de fuentes de información en las fases iniciales del proceso metodológico

Datos elaborados por organismos públicos y privados no publicados, datos procedentes de organismos públicos y privados publicados, investigaciones publicadas y no publicadas. Procesos de búsqueda de fuentes de información: prospección de fuentes disponibles existentes, suscripción o alta de servicios (DSI, RSS), motores de búsqueda.

Análisis

1. Recopilación que nos permita conocer el diseño (dentro) fuente originaria de los datos, evaluar la finalidad, medidas utilizadas, identificación del intervalo temporal, pertinencia de los datos, concreción de la adecuación de los análisis y conclusiones. 2. Interpretación de los resultados. 3. Evaluar aquellos aspectos de la misma susceptibles de ser integrados, análisis de la información, análisis de contenido cuantitativo, análisis de contenido cualitativo.

Presentación de resultados e incorporación de información

Bases de datos relacionales (facilitan la agrupación y desarrollo de registros de información), data warehouse (almacenamiento de datos), OLAP (aplicación avanzada), data mining (análisis de datos de data warehouse).

Factores clave de éxito en la implantación de soluciones CRM

Compatibilizar la tecnología con la estrategia de la organización, plantear el desarrollo de soluciones CRM con una perspectiva a largo plazo para obtener resultados a corto plazo, contar con la colaboración y participación de los usuarios internos y externos, garantizar la integridad de los datos internos que optimicen la calidad, adaptar el rendimiento tecnológico a los objetivos específicos.

Sistema Data Warehouse

Aspectos: orientación por temas, materias o dimensiones, integración, no volátil, variable en el tiempo, identificación de categorías de clientes.

OLAP desarrollo

Consultas y elaboración de informes, sistema de apoyo a la decisión DSS, visualización de datos.

Principales patrones de comportamiento

Segmentación del mercado y de clientes, asociación de productos, secuencia en la contratación de servicios, predicción de comportamientos, reconocimiento de patrones.

Migración

Implica la puesta en marcha de un sistema único de almacenamiento.

Sincronización

Desarrollo de los mecanismos necesarios para que una modificación en los datos de cualquier sistema.

Federación

Capacidad de acceso a los datos distribuidos.