LA ANALÍTICA DE DATOS POTENCIALIDAD POR LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
¿Has escuchado el término analítica de datos?
No te preocupes, nosotros te explicaremos, básicamente permite detectar tendencias y realizar pronósticos a partir de modelos predictivos y utilizar estos modelos para optimizar los procesos de negocio.
Un ejemplo cotidiano que nos ayudará a entender la analítica de datos es cuando inicias una dieta un lunes, como cada semana, y decides ir con un especialista, lo primero que sucede, es hacer un registro de tu expediente que incluye:
- Estatura y Peso
- Medidas del cuerpo
- Historial de alergias
- Historial de padecimientos, entre otros.
El propósito del seguimiento semanal con el especialista es la generación del historial de comportamiento de tus hábitos, con ello puede hacer recomendaciones de los alimentos que si generan cambios en tu salud y cuales son más adaptables a tu metabolismo. Aquí aplica la analítica de datos para optimizar tu nutrición y tomar mejores decisiones.
El análisis de datos también contempla algo más que mejorar algunas de las capacidades hacia la toma de decisiones, algo como disponer de herramientas que lo hacen posible, desde el Business Intelligence a la analítica de datos, todas estas forman parte de un conjunto de elementos que brinda a los CIO’s la oportunidad de digitalizar determinados procesos y mejorar su ejecución, adicionalmente, las iniciativas de analítica de datos, son consideradas para aprovecharlos la gran cantidad de datos almacenados y convertirlos en algo esencial para la transformación digital.
Existen diferentes tipos y usos de la analítica de datos, por ejemplo:
- Analítica Descriptiva o Descriptive Analytics: utiliza los datos para explicar el pasado. Esto consiste en preparar y analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias. Técnicas como modelos de regresión, el modelado de datos y visualización suelen ser usados en la Analítica Descriptiva.
- Analítica Predictiva o Predictive Analytics: utiliza los datos para determinar que puede pasar en el futuro. La Analítica Predictiva permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada), además permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
- Analítica Prescriptiva o Prescriptive Analytics: utiliza los datos para prescribir aquellas acciones que incrementen nuestras posibilidades de obtener los mejores resultados. La Analítica Prescriptiva determina nuevas formas de operar que permiten alcanzar nuestros objetivos de negocio. Técnicas como la optimización o la simulación son utilizadas, aunque normalmente se requiere la creación de un modelo predictivo previo.
¿Realmente lo necesito?
En la sociedad actual nosotros los ciudadanos tenemos interacción constantemente con dispositivos digitales. No sólo al momento de utilizar el teléfono móvil o acceder a una página web, también cuando realizamos compras online o intercambiamos mensajes en redes sociales, entre otras actividades. Todas estas acciones generan una gran cantidad de datos de los cuales se sustrae información.
En los entornos industriales ocurre algo similar: la digitalización de las máquinas a través de sensores y el uso de soluciones tecnológicas que facilitan los procesos generan mucha información a la que la industria puede sacar partido a través de la analítica avanzada.
En el sector industrial, la democratización de la analítica permite detectar patrones que pueden ayudar al buen funcionamiento de la organización. Por ello, con las herramientas adecuadas, cualquier profesional de desarrollo de negocio es capaz de analizar esos datos y conseguir en pocos pasos un informe sin tener que ser un experto.
Entonces ¿cuáles crees que serían los retos para comenzar a usar la analítica de datos?
El crecimiento de los dispositivos IoT es uno de los grandes retos que tenemos por delante, como sacar el máximo partido de todos los datos que proporcionan estos dispositivos interconectados sin invadir la privacidad de los usuarios. En este punto las grandes empresas han sido pioneras y al final llegará a la pyme.
El aprovechamiento del Big Data y de los grandes avances tecnológicos nos lleva a una nueva forma de trabajo más sencilla y optimizada. Todo ello permite a las empresas reducir costos, acelerar los procesos y aprovechar en mayor medida los recursos tecnológicos.
La realidad del mundo empresarial es que muchas empresas no tienen cultura de decisiones basadas en datos y los principales casos de uso de aplicación de analítica de datos lo aplica para mejorar el servicio al cliente y la optimización de procesos para ser más eficiente.
Al utilizar la analítica de datos se podrán ver reflejados estos beneficios:
Nuestras decisiones en base a datos hacen que seamos más eficientes y tengamos más oportunidades de ser rentables.
¿Cuál seria la clave para el éxito?
Las claves para que dentro de las pymes se puedan llevar a cabo estrategias analíticas según nuestra experiencia son: el arraigo de la empresa a la toma de decisiones basadas en datos tomando en cuenta a las personas, conocimiento, método y herramientas.
Si implementas una estrategia adecuada tendrás un historial de datos que te permitirá trabajar en cuadros predictivos, si seleccionas bien tus KPI’s puedes corregir las desviaciones en la consecución de los objetivos estratégicos.