Tecnología y Electrónica, pregunta formulada por diegoalexiscraft, hace 10 meses

¿Qué innovación crees que fue más importante en el desarrollo del procesamiento de datos y explica por qué?​

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Contestado por luanagoicochea042
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Respuesta:

INFÓRMESE SPSS: Análisis de datos, Analítica, Machine Learning e Inteligencia Artificial

¿Por qué es importante la innovación en las organizaciones?

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hace 4 años

Nos encontramos en un mercado cada vez más competitivo, por eso se hace más importante innovar. La innovación se ha convertido en el motor que impulsa la transformación y el crecimiento de las compañías.

La innovación hoy en día permite aprovechar los recursos para obtener mayores beneficios tanto económicos, sociales o reputacionales en caso de las organizaciones. Por ello, es fundamental estar a la vanguardia de las necesidades y tendencias actuales, así como utilizar herramientas que permitan optimizar los procesos, ofrecer nuevos productos o servicios y posicionarse de manera estratégica en el mercado.

El conocimiento de las preferencias de sus clientes y el entendimiento de su competencia, hará que la innovación traiga a las organizaciones, sin importar el sector, mejores retornos a través de la producción de productos y servicios diferenciados y el uso de procesos más eficientes.

Todo se manifiesta en un crecimiento sostenido y en ofrecimientos nuevos, diferentes, viables, replicables y ajustados al modelo de la operación.

¿Cómo lograrlo?

Para iniciar un proceso de innovación se debe entender que una organización hace parte de un entorno de negocio, por ello es clave analizarlo para comprender la industria y sus tendencias. Después, es importante seguir unos pasos para que el proceso sea exitoso:

1.Delimita el objeto de investigación:

El proceso de innovación busca generar competitividad a través de mejores resultados y la optimización de los recursos actuales, es por ello que debe partir de un objetivo claro basado en una investigación del entorno y de sus necesidades.

En este paso es clave definir la visión futura de la organización, a partir de esta información se definen los elementos claves como personas, procesos, nichos, contexto macroeconómico, tendencias y capacidades competitivas que serán determinantes para plantear la estrategia de diferenciación de la organización.

2.Define el impacto:

Una vez delimitado el alcance y el objetivo que se desea lograr, se debe identificar qué partes de los procesos se desean impactar y cómo se pueden optimizar o hasta dónde podría optimizarlos para lograr maximizar los beneficios de la organización.

No tener clara la estrategia o el foco conduce a que se utilicen recursos en la obtención de resultados que no son relevantes para los procesos, servicios o actividades de las organizaciones.

3.Crea tu equipo de trabajo:

Un proyecto de innovación necesita ser gestionado a través de un equipo multidisciplinario que conozca a fondo las tendencias del mercado y las necesidades de la organización, a partir de esto definir estrategias y el rumbo del equipo que conlleve a la visualización de las posibles soluciones. De esta forma, se puede conceptualizar las ideas, evaluar el conocimiento para priorizar los esfuerzos, diseñar prototipos para validarlos y calificarlos en el mercado y lograr el éxito de las iniciativas.

Dentro de estos procesos, la analítica cobra valor ya que brinda la posibilidad de convertir los datos en conocimiento accionable para la toma de decisiones asertivas. Así, los procesos de innovación se ven soportados por fuentes basadas en datos para caracterizar el proceso de acuerdo a la organización y al entorno en el que se ve enmarcado, de esta forma se obtienen mejores resultados y se optimiza la toma de decisiones.

Obtener una ventaja competitiva debe ser un objetivo de tu organización. ¿Estás listo para tener aliados poderosos en los procesos de innovación? Contáctanos y conoce cómo podemos apoyarte.

Autor invitado:

Diego Bernal.

Gerente de Conocimiento.

INFÓRMESE.

Categorías: Actualidad, Analítica

INFÓRMESE SPSS: Análisis de datos, Analítica, Machine Learning e Inteligencia Artificial

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