El análisis de datos es una de las prácticas más completas y beneficiosas para las empresas, sin importar la época. Tener conocimiento no sólo de los datos sino también de cómo procesarla, permite a las organizaciones lograr diversos objetivos. Según estimaciones, del total, sólo 37% de la información analizada se traduce en acciones que al final sirven para optimizar procesos, descubrir clientes potenciales, lanzamientos de productos y mejorar la satisfacción tanto de los clientes como de los colaboradores. Esta cifra, nos indica una inmensa oportunidad para el continuo desarrollo de las compañías.
Si bien ya está demostrado que la tecnología es el aliado ideal para que los negocios capturen y conviertan datos en proyectos exitosos y decisiones acertadas según sus objetivos corporativos, es importante conocer cuáles son las formas existentes para analizar y procesar esa información, de tal manera que sean implementadas de la manera correcta, de acuerdo con las necesidades particulares de cada empresa. Contar con información en tiempo real y transformarla en acciones estratégicas oportunas, le da una ventaja competitiva a los negocios que puede incluir: aumentar las ventas, incrementar participación de mercado, aumentar el índice de servicio al cliente, reducir costos e impactar positivamente en la productividad y eficiencia de las operaciones.
La mejor manera de conocer los tipos de analítica que existen, es indagar en las diferencias entre el enfoque de cada uno, así cómo y cuándo se utilizarán los datos extraídos para informar las decisiones o acciones siguientes. La adopción de esta metodología siempre dependerá de las necesidades del negocio:
La analítica descriptiva es uno de los tipos más comunes de análisis de negocios realizado hoy en día. El rendimiento empresarial se analiza para comprender por qué ciertos procesos o acciones funcionaron y otras no. Estas ideas pueden ayudar a las organizaciones a informar el estado actual de un proceso.
La analítica de diagnóstico va un paso más allá, ya que usa técnicas como la profundización, el descubrimiento de información, la minería de datos y las correlaciones, para no sólo definir el estado actual de un proceso, sino por qué se llegó a dicho funcionamiento. Esta forma de análisis ayuda a comprender las posibles brechas y define un punto de partida para corregirlas o modificarlas.
El análisis predictivo se basa en las tendencias e informaciones pasadas para anticipar la presencia de ciertos escenarios, idealmente ayudando a estimar la probabilidad de un resultado futuro, basado en patrones de datos históricos.
La analítica prescriptiva es una de las formas más avanzadas de analítica empresarial. Utiliza reglas y algoritmos de aprendizaje automático y detección de patrones para identificar anomalías en las operaciones de una empresa, y luego prescribe una acción correctiva para optimizar el resultado. La última parte es lo que hace que el análisis prescriptivo sea tan valioso: puede prescribir de manera inteligente la acción que alguien debe tomar para mejorar un resultado particular.
Las organizaciones han utilizado análisis de datos durante varios años para capitalizar la información que capturan tanto de manera física como “online”. Sin embargo, la analítica prescriptiva es la tendencia más reciente de los negocios, que definitivamente marca una diferencia entre el conocimiento y la acción. Hay soluciones que ya son utilizadas por minoristas, por ejemplo, para mejorar la precisión del inventario y los precios, reducir las existencias y la mercancía que no se puede vender, y corregir las discrepancias de surtido.
En síntesis, al implementar la tecnología de manera correcta y dar un buen uso a los datos -como ventaja competitiva-, las empresas podrán tener mayor volumen de información, procesarla correctamente y generar acciones que las lleven a estar mejor preparadas para los desafíos que enfrentarán en la nueva normalidad, con una propuesta sustentada y de mayor valor para los clientes.
