Analítica de Datos en empresas

La analítica de datos ofrece un mundo de información y nuevas oportunidades para todo tipo de organización. Es un proceso en el que se revisan y relacionan gran cantidad de datos, con el objetivo de encontrar patrones y brindar información relevante o de valor.

Son los datos, extremadamente importantes y necesarios para las empresas, quienes deben tomar decisiones lo más acertado y rápido posible.

Si bien existen varios tipos de análisis de datos, los que más emplean (o deben emplear) las empresas son: descriptivo, predictivo y prescriptivo.

a)    Descriptivo: no es más que la información existente e histórica dentro de la organización y sus diferentes áreas. Básicamente, permite responder la pregunta ¿qué pasó? Ej: Resultados de ventas del año anterior.

b)    Predictivo: comprende diversas técnicas estadísticas que analizan datos actuales e históricos para realizar predicciones. Responde la pregunta ¿qué pasaría sí?. Ej: Pronóstico de ventas del año que viene, con crecimiento de tanto %.

c)    Prescriptivo: recopila datos, recomienda acciones y prevé qué impacto tendrán para facilitar y automatizar la toma de decisiones, identificando la mejor decisión de entre todas las posibles. Absuelve la pregunta ¿qué pasará? Ej: Se decide excluir una línea de negocio e invertir en 2 nuevas.

Nos encontramos en la cuarta revolución industrial, la llamada “REVOLUCIÓN INFORMÁTICA”, en donde el BIG DATA (análisis de datos) junto al internet de las cosas, computación en la nube, inteligencia artificial y otras tecnologías disruptivas, hacen de los datos la principal materia prima.

Pero para poder explotar y aprovechar óptimamente los resultados de la información, se deben seguir una serie de pasos: 

Primero: Organizar y tener buenos datos.

Aun muchas empresas creen que, implementar un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP por sus siglas en inglés) o un sistema de gestión administrativo, basado en la información actual que manejan, será suficiente para tener todo funcionando óptimamente. Antes que nada, se debe tener claro ¿cuáles son las necesidades de la gerencia?, y ¿qué información les es relevante? A partir de allí, será imperante conocer de dónde se obtendrán los datos, los cuales deben estar depurados. Recuerda que, “si entra basura, sale basura”. Incluso un archivo de MS Excel, con sus obvias limitaciones, puede ser un excelente repositorio de información, si los datos son los correctos.

Segundo: Captura de datos muy rápido.

Mediante sistemas informáticos especializados (ERP, CRM, VRM, otros), la información se registra y procesa rápidamente.

Tercero: Manipular los datos. Mediante visualizadores.

Empresas que adquieren sistemas informáticos que vienen con sus propios módulos de visualización (SAP Business One Hana, SAP S/4 Hana, Salesforce, otros). Otras empresas que se complementan con herramientas de Business Intelligence (BI) como Tableau, Power BI, etc. También, hay empresas que utilizan las 2 opciones anteriores a la vez.

Cuarto: analizar y tomar decisiones.

Finalmente, aún hoy en las compañías, muchas decisiones se toman basándonos en la intuición de los más experimentados. Sin embargo, esto debería aplicar únicamente cuando no existan datos como sustento para las decisiones, caso contrario, el análisis de datos es y debe ser la solución, sin olvidar nunca que:

“Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, no se puede gestionar.” 

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Redactado por Bruselas Clement Véliz