En un mundo en el que la información fiable es la llave que abre la puerta hacia la toma de decisiones acertadas, la analítica de datos se torna en una herramienta clave para el éxito de los negocios.
De hecho, se calcula que el tamaño mundial del mercado de data analytics superará los USD 393.350 millones en 2032, cifra que representa una tasa de crecimiento anual del 29,4% para el periodo comprendido entre 2023 y 2032.
Ahora bien, una vez recabados los registros, ¿cómo obtener los conocimientos adecuados a partir de ellos? ¿De qué manera es posible aprovechar los datos al máximo e impulsar la evolución de los negocios? Te lo contamos en este artículo.
El impacto de la analítica de datos en la gestión empresarial
Cuando hablamos de data analytics, nos referimos al proceso por el cual se examinan, limpian y analizan conjuntos de datos, a fin de extraer información significativa de ellos.
Lejos de ser una práctica irrelevante para el funcionamiento organizacional, la analítica de datos es clave para la gestión de las empresas.
En primer lugar, favorece la toma de decisiones informadas, es decir, respaldadas por hechos concretos. El análisis de datos permite detectar patrones y tendencias emergentes, permitiendo que las compañías entiendan las preferencias y demandas de los clientes y anticipen los cambios en el mercado, a fin decidir cuál camino es el más provechoso —y el menos riesgoso—.
Por otro lado, evaluar los datos también permite optimizar la operatoria, ya que su análisis brinda la posibilidad de identificar cuellos de botella y puntos de mejora. De esta manera, contribuye a aumentar la eficiencia, a reducir el gasto y a mejorar la calidad de los productos y servicios.
El análisis de los datos también es clave para lograr una comprensión más profunda de las necesidades y expectativas de los clientes, así como del mercado y los competidores. Al contar con estos conocimientos, las organizaciones pueden desarrollar soluciones que mejoren la experiencia de los clientes y estrategias comerciales que las desmarquen de la competencia.
Finalmente, la analítica de datos es una herramienta fundamental para medir el rendimiento empresarial, ya que ofrece información sobre el progreso de cada iniciativa, ayudando a analizar su éxito o su fracaso. Esto ayuda a que la gestión sea más proactiva y efectiva.
Modernizando la analítica de datos: 7 maneras de agilizar el conocimiento del negocio
¿Cómo pueden todos los colaboradores —desde un líder de Business Intelligence (BI) hasta alguien que empieza el camino en data analytics— aprovechar los datos para generar ventajas competitivas?
A continuación, explicamos siete formas a través de las cuales es posible lograr que la analítica optimice la toma de decisiones de la totalidad de los miembros de una compañía.
Adoptar un enfoque de inteligencia activa
El BI tradicional con conjuntos de datos seleccionados y preconfigurados estudia lo que ya ha sucedido para decidir lo que se debe hacer a posteriori. Ahora bien, aunque los datos históricos son importantes, no son suficientes para gestionar un negocio.
Hoy en día, las organizaciones necesitan ser capaces de reaccionar ante los cambios que se ejecuten sobre los datos en tiempo real. Es por este motivo que los enfoques de data analytics de última generación están evolucionando rápidamente para incluir los “datos en movimiento”.
La inteligencia continua se revela como la mejor estrategia para alcanzar este objetivo. Se trata de un estado en el cual la tecnología y los procesos permiten iniciar acciones inmediatas basadas en datos actualizados disponibles en tiempo real.
Un estudio de IDC, patrocinado por Qlik, llamado “Encuesta sobre liderazgo intelectual transformador en el sector de los datos” (2020) pone de manifiesto la relevancia de este enfoque, revelando que el 75% de los responsables de toma de decisiones que lo implementaron vieron aumentar sus ingresos, mientras que el 76% de los ejecutivos mejoraron su eficiencia operativa y el 74%, aumentaron sus ingresos.
Implementar soluciones que multipliquen la capacidad de los humanos
Si los colaboradores necesitan la colaboración de expertos en datos para comprender la información que ofrecen las herramientas de visualización de datos, su productividad se reduce, así como también lo hacen su capacidad de obtener conocimiento y de tomar decisiones informadas.
Para impulsar el valor del negocio, es fundamental capacitar a todos los usuarios a través de la implementación de herramientas que permitan amplificar las skills de los humanos y resolver las inquietudes sin necesidad de especialistas.
La analítica aumentada, que combina inteligencia artificial con aprendizaje automático, mejora todo el ciclo de vida de los datos, desde la creación hasta los conocimientos y la acción. Al automatizar tareas y generalizar el acceso a la analítica, amplifica la capacidad y el conocimiento de los usuarios.
Priorizar la visión periférica
Explorar los datos de manera lineal, basándose en consultas, es una metodología rígida que requiere mucho tiempo y tiene un alcance limitado.
El ciclo de “pregunta, espera, respuesta” genera una carga de trabajo excesiva para los analistas, limitando sus conocimientos y ralentizando el ritmo del negocio.
Para que los usuarios de todos los niveles de habilidad puedan acceder a conocimientos como los expertos, deben tener acceso a una exploración libre e interactiva de todos los datos. Esto implica dejar de lado la visión de túnel (con subconjuntos parciales de datos, respuestas limitadas y exploración restringida) para adoptar una visión periférica.
Este enfoque requiere el uso de una plataforma de analítica de datos diseñada para combinar un alto número de fuentes de datos, que proporcione asociaciones y cálculos de alto rendimiento mientras los diferentes usuarios interactúan con ella.
Con esta herramienta de visión ampliada, los usuarios pueden trabajar a la velocidad del pensamiento, ya que gracias a ella ningún dato queda relegado y se pueden realizar cálculos instantáneos, así como alcanzar conocimientos inesperados y explorar sin límites.
Fomentar la autosuficiencia de los usuarios
Más allá de la posición que ocupen y de las responsabilidades que tengan dentro de una empresa, todos los colaboradores deberían poder interactuar con los datos de un modo sencillo e intuitivo. ¿Por qué? Debido a que, si la mayoría de los usuarios necesita ayuda de especialistas, su productividad disminuye y, al mismo tiempo, la probabilidad de que algunos conocimientos valiosos pasen desapercibidos aumenta.
El procesamiento en lenguaje natural (PLN) permite enseñar a más usuarios a formular preguntas a sus datos sin la ayuda de los expertos.
Esta tecnología facilita la interacción con los datos mediante el procesamiento automático de los matices del lenguaje humano y la comprensión del propósito del usuario.
Cuando pueden interactuar con las herramientas de data analytics de manera intuitiva, los usuarios pueden sacar un mayor provecho del poder de los datos.
Profundizar en los datos
Hoy más que nunca, las organizaciones necesitan anticiparse a los cambios. Para lograrlo, deben brindar a los responsables de la toma de decisiones los datos correctos en el lugar adecuado y en el momento oportuno.
Para lograrlo, es imprescindible que las empresas integren la analítica en los flujos de trabajo al momento de tomar decisiones, ya que hacerlo permite que los usuarios accedan rápidamente a los registros relevantes sin ralentizar su trabajo.
Por otro lado, las compañías también deben crear alertas basadas en datos en tiempo real que se activen por las actividades de negocios emergentes. Contar con ellas permite detectar anomalías e implementar medidas basadas en los conocimientos que aporta la información.
Aspirar a visualizaciones de calidad
¿Estás buscando una manera de abrumar a los usuarios de tu empresa? Hay una que no falla nunca: proporcionar visualizaciones confusas de datos o Key Performance Indicators (KPI) por doquier.
Para lograr que el BI impulse la implicación y la productividad de los colaboradores es fundamental adoptar una plataforma de analítica de datos con visualizaciones de gran calidad y cuadros de mando interactivos.
Este tipo de soluciones ayuda a monitorear las condiciones actuales y a centrarse en los conocimientos esenciales, permitiendo que los usuarios exploten los datos y tomen decisiones de gran impacto.
Por otro lado, diseñar KPI inteligentes contribuye a establecer objetivos reales que estén al alcance de los usuarios.
Alfabetizar en datos
Aunque existen numerosas herramientas para gestionar la cantidad de datos que se generan en la actualidad, gran parte de los responsables de la toma de decisiones organizacionales se sienten inseguros al usarlos.
De acuerdo con el informe The Data Literacy Index, solo el 24% de los trabajadores confía plenamente en su capacidad para leer, trabajar, analizar y argumentar con datos.
¿Por qué sucede esto? El mismo reporte responde este interrogante poniendo de manifiesto que apenas el 34% de las empresas proporcionan formación para la alfabetización de datos y solo el 17% anima a sus empleados a mejorar su dominio de los datos.
Para lograr que más colaboradores se sientan seguros al usar los datos, es imprescindible que las organizaciones impulsen la alfabetización de datos con programas de formación específicos.
Gracias a estas capacitaciones, no solo es posible mejorar las habilidades técnicas de los empleados y fomentar la colaboración y el pensamiento crítico, sino también incrementar la productividad y optimizar los resultados de negocio.
Para resolver los desafíos actuales y anticiparse a los retos futuros, es necesario implementar una estrategia de analítica de datos que contemple a todos los colaboradores. Esto implica brindarles acceso a las herramientas y la información que necesitan para tomar decisiones que aceleren el negocio. Si necesitás ayuda para sacar el máximo poder de los datos, contactanos.