Los grandes mitos de la Analítica

1. La analítica de datos conduce automáticamente a nuevos descubrimientos

Las ideas provienen de los datos recopilados y modelados, y los descubrimientos provienen de probar o refutar teorías.

2. La analítica de datos es muy costosa

En realidad, una solución de análisis de datos puede ser bastante tangible y rentable; todo depende del tipo de solución.

3. El análisis de datos requiere demasiado tiempo

Algunos líderes empresariales creen en el mito de que se necesita demasiado tiempo para aprovechar el análisis de datos de manera significativa. Yo diría que es más probable que sea una señal de que su solución de datos no necesariamente es la más adecuada. La tecnología adecuada lo ayudará a obtener información valiosa sobre los datos en menos tiempo

4. Necesitas ser analista para sacarle valor

¡No es verdad! Gracias a la inteligencia artificial y la automatización, cualquier miembro del equipo de hoy puede acceder a información de datos sencilla y procesable y convertir fácilmente esta inteligencia en acciones comerciales impactantes. Nunca ha sido más fácil para los equipos rastrear, comprender y aprovechar las métricas que son relevantes para sus negocios.

5. Todos los negocios se basan en datos

No todas las empresas se basan en datos. Los datos solo son relevantes cuando tienen sentido para su oferta comercial.

6. Analytics conduce a la pérdida de puestos de trabajo

Un mito que debe erradicarse es que el análisis de datos conduce a la inteligencia artificial y la inteligencia artificial conduce a la pérdida de puestos de trabajo. El análisis de datos es una herramienta comercial que crea empleos y eficiencia y elimina el desperdicio. El desperdicio organizacional es más perjudicial para las empresas que el análisis de datos.

7. Cuantos más datos recopile, mejor.

El mito más generalizado sobre los datos es que más siempre es mejor. El análisis de datos procesable se trata de separar la señal del ruido. A menudo, compilar tantos datos como sea posible solo lo hace más difícil. Lo más importante es que los datos tengan una buena fuente, sean oportunos y representativos, es decir, que la calidad es generalmente más importante que la cantidad.

8. La analítica puede impulsar su negocio.

No lleva su negocio más lejos con solo usar el análisis de datos. Se trata de comprender a sus clientes, sus procesos y sus productos. Al crear mejores conocimientos que se integran en sus procesos comerciales, puede crear valor agregado. Sin este último paso, desde los datos hasta la información y el valor agregado, la analítica no libera todo su potencial.