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Cómo reducir costes de impresión con la analítica de grandes datos

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Big Data crecimiento

El análisis de big data puede ser utilizado para impulsar eficiencias y ahorros en la impresión, siempre que se habiliten rutinas bidireccionales de recopilación de información. Gracias a esta visión tan completa se pueden detectar, por ejemplo, trabajos de impresión más repetitivos o equipos de impresión que no se usan con la máxima eficacia, señala Brother.

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. 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, como el que puede conseguirse al recortar 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 los datos que todas las operaciones, tanto internas como externas, 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.

El análisis de la impresión es realmente efectivo para reducir costes, siempre que se habiliten rutinas bidireccionales de recopilación de información. Como señala Brother, el proceso consta de tres pasos:

1.Configuración de las rutinas para operaciones internas: identificar las fuentes de datos sobre flujos de trabajo de impresión y documentos, recoger la información que ofrecen y recopilarla en un repositorio centralizado, para aplicar rutinas de análisis que puedan dar sentido a la información disponible.

2.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. Gracias a esta visión tan completa se pueden detectar, por ejemplo, picos en la demanda basados en tendencias mensuales, 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.

3.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. 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.

Más información

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