Data analytics, una herramienta en el futuro empresarial

El data analytics (análisis de datos) es un enfoque que permite identificar las necesidades del negocio a partir de técnicas de análisis de datos (big data, en particular). Al usar el análisis de datos, las empresas pueden estar mejor preparadas para tomar decisiones estratégicas y aumentar su productividad.

Los objetivos principales de un enfoque de data analytics (DA) son:

1. Mejorar la eficiencia operativa.

2. Mejorar y optimizar la experiencia de la empresa y del cliente.

3. Perfeccionar el modelo del negocio.

¿Cuáles son las etapas de un proceso de data analytics?

Es esencial tener una visión global para el proceso del data analytics. La clave es enfocarse en cada uno estos procesos. A continuación, presentamos las seis etapas básicas:

1. El problema

Todo nace de un problema, de una necesidad real. En esta etapa se determina el objetivo del estudio, sobre todo de las necesidades de los clientes.

2. La recolección

Es el diseño de un método para obtener datos; en otras palabras, es un proceso de experimentación. Puede ser a través de una encuesta, pruebas de monitoreo con los clientes, obtener datos de marketing en redes sociales, machine learning, etc.

3. La limpieza

Depurar y normalizar los datos en cuanto a formato, deshacer observaciones que no interesan y almacenar las útiles.

4. La exploración en data analytics

Utilizando la estadística descriptiva es posible traducir los datos a gráficos o imágenes que se puedan analizar. En este sentido, la data science resulta
sumamente eficaz.

5. El análisis

Con la ayuda de la estadística se obtendrán conclusiones de un conjunto grande (población), con la información de una pequeña parte de este conjunto (muestra). El contraste de hipótesis es la herramienta más famosa de esta etapa, pero existen otras técnicas como: la predicción, la clasificación o los métodos de causa-efecto.

6. La conclusión

Interpretar los resultados del análisis y obtener las conclusiones.

El análisis y manejo de la información es uno de los procesos más importantes de una organización moderna, pero es esencial pensar en cómo analizarla; de ahí que el
talento para el análisis, sobre todo a nivel gerencial, se haya convertido en un requerimiento cada día más solicitado en las organizaciones. Como se ha mencionado anteriormente, el data analytics es más que un software; se trata de un grupo de funciones para identificar las prioridades de la organización, a fin de encontrar las posibles soluciones en el menor tiempo. Para eso, los gerentes que tienen habilidades para el análisis de datos emplean herramientas y tienen la suficiente capacidad para determinar los parámetros que deben ser tenidos en cuenta.

La tendencia a utilizar el data analytics está aumentando, ya que las empresas que trabajan de esta manera tienen que tomar decisiones más precisas al momento de gestionar posibles riesgos en las inversiones a futuro. Además, suelen mantener un crecimiento sostenible en el tiempo y su rentabilidad.

Los analistas, factor crucial en el análisis de datos

Un estudio realizado a nivel CEO, realizado por la consultora especializada EY, afirmó que las empresas tienen dificultades para lograr resultados exitosos sin la aplicación del data analytics. En este sentido, el 10% de los líderes dicen que su empresa finalmente está obteniendo información útil de todas las fuentes de datos; el 15% cree que ahora puede ofrecer información y análisis a escala, y el 40% confía en que puede tomar y aplicar decisiones rápidamente con la ayuda del DA.

Esto se debe a que aunque algunas empresas efectúan negocios en soluciones tecnológicas, no cuentan con los asistentes idóneos para el data analytics ni con personal capacitado.

Características del data analytics

Si bien las áreas de aplicación del data analytics son muy amplias, su impacto recae en toda la cadena de los procesos productivos de una empresa en general. A modo de ejemplo, sus características generales son: identificar los productos y clientes menos rentables; optimizar la fuerza de ventas; estimar previsiones de producción; usar Inteligencia Artificial y otros desarrollos de data mining como herramienta de apoyo; utilizar modelos predictivos; facilitar la toma de decisiones por parte del cliente y la organización en general, e identificar los riesgos y anticiparse a ellos.

 

 

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