La capacidad de transformar datos en información accionable es, hoy en día, un verdadero diferencial para las organizaciones.
Todo es data y más data. Pero, incluso los mejores datos tienen poco valor si a partir de ellos no es posible generar información útil. En definitiva, solo son útiles si impulsan todas las decisiones empresariales y benefician a cada colaborador en sus labores cotidianas.
Cuando obtienen insights claros acerca del comportamiento del mercado, las tendencias vigentes y el comportamiento de clientes y competencia, las compañías están más preparadas para tomar decisiones acertadas.
Pero, ¿cómo descubrir rápidamente todo el potencial que esconden los datos? Te lo contamos en este artículo.
La importancia de transformar datos en información accionable
Hoy en día, las organizaciones recopilan una cantidad inmensa de datos sobre sus clientes, el mercado y el negocio.
Si bien esta data, que proviene de diversas fuentes (sitios web, redes sociales, registros de venta, consultas de potenciales clientes, etc.), es amplia y diversa, tiene una limitación: por sí sola no revela ningún tipo de tendencia.
Entonces, ¿cómo pueden las empresas entender las razones que llevaron a que un determinado fenómeno ocurriera? Aquí es donde entra en juego la información accionable.
A diferencia de los datos puros, la información procesable aporta insights valiosos, como patrones, tendencias y relaciones. De esta forma, brinda la posibilidad de comprender el porqué de los fenómenos ocurridos.
Este conocimiento profundo es fundamental porque acorta la brecha entre el análisis y la toma de decisiones, convirtiendo los datos en lineamientos prácticos que impulsan acciones específicas y optimizan el negocio.
Gracias a la información accionable, las empresas pueden identificar nuevas oportunidades de crecimiento y ejecutar estrategias que generen resultados concretos.
6 acciones que impulsan los insights de negocio
Ahora bien, con tanta complejidad, ¿cómo se puede transformar datos en información accionable?
A continuación, presentamos 6 estrategias que ayudan a que la distancia entre estos dos puntos se acorte y se torne más accesible, acelerando la inteligencia de negocio.
Configurar flujos de datos de alta calidad y actualizados
Si bien el business intelligence (BI) tradicional utiliza conjuntos de datos históricos preconfigurados, este enfoque tiene sus limitaciones. Al no incorporar información actualizada, las compañías pueden perder datos importantes que podrían ser la clave entre tomar una decisión acertada y cometer un error costoso. Después de todo, el mercado cambia rápidamente y lo que fue relevante ayer, podría no serlo hoy.
Para evitar este inconveniente, es fundamental establecer flujos de datos de alta calidad y continuamente actualizados desde las fuentes hasta las plataformas de análisis. Esto no solo proporciona una imagen precisa de lo sucedido en el mercado, sino que también ofrece una visión clara y en tiempo real de la situación actual.
Democratizar la analítica
Extraer datos, analizar cifras, descubrir insights… Históricamente, el mundo de la analítica de datos ha sido complejo y reservado para expertos con años de experiencia y skills específicas.
Sin embargo, este panorama cambió radicalmente gracias a la analítica aumentada. Esta tecnología democratiza la inteligencia empresarial, haciendo que sea accesible para todos en la organización.
Al integrar la interacción con lenguaje natural, la analítica predictiva y la inteligencia artificial generativa (GenAI), permite que más personas obtengan información significativa de manera más rápida y sencilla.
Además de favorecer el uso de herramientas de análisis y la toma de decisiones informadas, implementar una plataforma de BI con IA y aprendizaje automático, libera a los analistas de datos altamente capacitados de tareas rutinarias y repetitivas, brindándoles la posibilidad de profundizar en análisis más complejos y estratégicos.
Usar todos los datos
En líneas generales, la información de los negocios se basa únicamente en los datos disponibles para análisis. Pero, ¿qué se esconde en el resto de la data, que está aislada o en un formato que la plataforma de analytics utilizada no puede comprender?
Para revelar lo que contienen estos datos, es fundamental dejar de lado las bases de datos SQL rígidas y centrarse en el uso de modelos asociativos más interactivos.
Implementar un motor asociativo diseñado específicamente para la analítica empresarial, como Qlik -que almacena datos para facilitar la exploración libre-, es clave para que los usuarios profundicen e indaguen sobre la data corporativa en cualquier dirección.
Llevar la IA al punto específico de decisión
Hoy en día, el mantra mobile-first ha atravesado casi todos los aspectos de nuestra vida. Sin embargo, por su naturaleza, el trabajo analítico, a menudo ha requerido entornos más inmersivos y detallados que solo las computadoras de escritorio podían ofrecer.
Si bien el análisis basado en dispositivos móviles no es una novedad, sus capacidades hasta ahora habían sido limitadas. Pero, la IA generativa cambió el panorama. Gracias a ella, es posible acceder a información avanzada basada en IA en dispositivos móviles.
El acceso instantáneo a insights impulsados por IA en la palma de la mano aporta una enorme ventaja competitiva, permitiendo tomar decisiones de forma más rápida e informada, independientemente de dónde esté localizada una persona.
En este sentido, seleccionar un proveedor de BI que cuente con una app móvil robusta potencia con IA, y con soporte para exploración de datos y alertas personalizadas es fundamental para transformar datos en información accionable.
Simplificar los modelos y centrarse en KPI clave
Los datos pueden ser complejos, pero comprenderlos no tiene por qué ser difícil. Después de todo, de su claridad depende la toma de decisiones oportunas y el éxito de los negocios.
Existen infinitas maneras de configurar conjuntos de datos, métricas y modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, las decisiones que toman los datos aún son binarias.
Si a esto le sumamos el enorme cúmulo de indicadores clave de rendimiento (KPI) en el que los responsables de la toma de decisiones a menudo se ven inmersos, obtener la claridad necesaria para tomar decisiones correctas se convierte en un verdadero desafío.
Para potenciar la toma de decisiones, es importante convertir la complejidad en claridad. Al transformar la data en visualizaciones simples que resaltan información clave, es posible tomar decisiones más informadas con rapidez y precisión.
Impulsar la alfabetización en datos e IA
De acuerdo con un informe de Qlik, la alfabetización en datos será la habilidad más crítica y demandada para 2030 y el 85 % de los ejecutivos cree que será tan esencial como las skills informáticas básicas.
Ahora bien, en la actualidad, mejorar la alfabetización en datos también implica optimizar la alfabetización en IA, ya que su uso en las plataformas de BI prolifera.
Al dedicar tiempo a impulsar las habilidades de datos e IA de su personal, las organizaciones obtienen ventajas sobre la competencia y fomentan el crecimiento empresarial.
¿Estás listo para transformar datos en información accionable en tu organización? ¡Hablemos!