tendencias en análitica de datos

Principales tendencias en análitica de datos

En este articulo intentaremos trazar y definir las principales y mas importantes tendencias en análitica de datos.

Indice tendencias en análitica de datos

¿Qué es la analítica de datos?

La definición de la analítica puede variar mucho según el ámbito de la empresa. Un financiero, por ejemplo, es probable que se centre en cuantificar el impacto de la regulación, mientras que un analista de marketing se centrará en las métricas de las acciones.

Estas definiciones no son incorrectas, pero sólo captan parcialmente el alcance total de la analítica, que puede ser definida como el uso de datos para obtener información para la toma de decisiones mediante la formulación de preguntas de negocio.

tendencias en análitica de datos
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Mientras que la analítica tiene fama de estar arraigada en la magia de los algoritmos y las “matemáticas puras”, puede ser entendida también como la búsqueda de las preguntas más importantes para una empresa y la utilización de estas preguntas, junto con los datos, para obtener información/conocimiento que permita la toma de decisiones eficientes y beneficiosas para la empresa.

Sin “transparencia” sobre los objetivos empresariales y los indicadores clave de rendimiento, la analítica no será valiosa, afirma:

Una pregunta que se hacen muchos ejecutivos al acercarse a la analitica de dados es “¿Pueden el aprendizaje automático y la analítica de datos ayudarme a ser más eficiente en mi negocio?”. La respuesta es si. La analitica permite obtener más valor de las operaciones, cometer menos errores, ser más eficiente, entender mejor las tendencias de ventas, etc. Esto porque la analítica proporciona el tipo de conocimiento de los factores que le ayudarán a obtener más valor de la utilización de los recursos de la empresa y, en última instancia, más valor para el negocio.”

Componentes clave de la analítica de datos


Se puede considerar que hay cuatro componentes básicos de la analítica: datos, algoritmos, ética y hipótesis.

tendencias en análitica de datos
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A Pesar de que está basada sobre el uso de tecnología, en realidad No se trata sólo de tecnología. Dado que el mundo empresarial está en constante cambio -debido a las fusiones y adquisiciones, las nuevas normativas sobre datos, los lanzamientos de productos, etc.-, los datos nunca pueden ser realmente “en tiempo real.

Un analista de datos experto debe ser capaz de emitir hipótesis sobre los datos que faltan, distinguir los datos buenos de los malos y calcular cuántos datos se necesitan para tomar decisiones oportunas y rentables. Este proceso es importante, porque no hay datos perfectos y hay que trabajar sobre la base de lo que se tiene, intentando siempre que se pueda complementar la información desde várias fuentes..

En otras palabras, la mejor estrategia de análisis es hacer más con menos datos, no simplemente recoger muchos datos.

Tres tendencias en analiticas de datos


Una vez que las organizaciones entienden los problemas empresariales que quieren resolver con la analítica, el siguiente paso es adoptar estas tendencias clave, dijo Southekal.

i) Centrarse en la analítica avanzada.

El tipo más básico de análisis, denominado análisis descriptivo, utiliza datos históricos para responder a la pregunta “¿Qué ha pasado?”. En cambio, la analítica avanzada -que incluye la analítica predictiva y la prescriptiva- utiliza datos históricos para responder a la pregunta “¿Qué va a pasar?” y “¿Qué puedo hacer para conseguirlo?”. preguntas. Estas dos últimas dimensiones constituyen la analítica avanzada.

La analítica avanzada permite a los responsables de la toma de decisiones ser proactivos sobre el futuro de su organización y pensar con antelación en la gestión de los recursos y el mantenimiento de la solvencia. Como ha puesto de manifiesto la reciente crisis de la cadena de suministro mundial, un sólido modelo de análisis predictivo puede ser la clave de la supervivencia de las empresas. “Hoy en día, en un mundo post-COVID, las empresas están preocupadas por la liquidez”, dijo Southekal. “Les preocupa el flujo de caja; les preocupa el capital circulante”.

ii) Adoptar la democratización de los datos.


El segundo aspecto clave de la analítica contemporánea es la democratización de los datos, que aumenta la disponibilidad de herramientas analíticas de vanguardia en todos los niveles de las operaciones empresariales. En pocas palabras, la era actual de plataformas y software asequibles para el usuario final está poniendo a disposición de todos los empresarios herramientas que antes estaban reservadas a los científicos de datos, convirtiendo a todo el mundo en una “persona de datos”.

Además, la “intimidad” y la pequeña escala de la analítica democratizada suelen permitir una toma de decisiones mejor y más rápida que los mecanismos burocráticos descendentes de las grandes empresas, lo que da a los analistas una ventaja competitiva para maximizar los resultados, y los beneficios.

iii) Considerar los cuadros de mando de EPM (Enterprise Performance Management) basados en ESG (environment, social and governance).


Por último, la prevalencia de los cuadros de mando ESG en la cultura empresarial actual. Los cuadros de mando ESG son herramientas que proporcionan medidas de los buenos y malos resultados de una empresa en tres ámbitos: medioambiental, social y de gobernanza.

Al examinar múltiples factores, y no sólo los resultados de una empresa, estos cuadros de mando proporcionan una visión holística de las operaciones empresariales y revelan elementos que pueden no ser obvios.

Resulta especialmente atractivo el análisis de la huella de carbono de una empresa, que puede ayudar a compañías como los gigantes tecnológicos basados en servidores a mejorar su rendimiento medioambiental.

La mayoría de las grandes multinacionales ya están abordando estos nuevos conceptos.

Aprovechar las tendencias para su negocio


La clave para aprovechar todos estos potentes datos y análisis radica en la creación de un caso de uso empresarial sólido y que se puede esbozar con una estrategia en tres pasos.

i) En primer lugar, hay que definir lo que hace la empresa, lo que puede implicar entrevistar a las partes interesadas y analizar los datos brutos.

ii) En segundo lugar, analizar por qué estos resultados son relevantes, normalmente identificando los problemas e ineficiencias subyacentes, al tiempo que se identifican los factores positivos.

iii) En tercer lugar, hay que determinar la mejor forma de actuar, teniendo en cuenta los contornos específicos de la empresa en cuestión.

Dependiendo de la naturaleza de la empresa, las mejores prácticas del sector pueden hacer más hincapié en los datos (importante en el sector del petróleo y el gas y otros productos tangibles) o en el conocimiento personal (servicios más personalizados y orientados al consumidor).

Un plan de negocio sólido debe ser capaz de prever de forma realista los beneficios anuales y ofrecer a las partes interesadas una imagen sólida de la empresa. Una buena analítica debe basarse en datos relevantes, lo que implica observar las operaciones transaccionales de la empresa a todos los niveles, ya que en estos puntos de datos es donde suceden las cosas.

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También es importante destacar el papel de la integridad personal y el liderazgo en la aplicación de la analítica. La educación es clave para crear un perfil de científicos de datos formados en 10 áreas de conocimiento de datos que van desde la gestión de datos hasta la gobernanza de los mismos.

Por encima de todo, la eficacia de la analítica depende de gestores individuales que se comprometan a tomar decisiones éticas e imparciales en el momento oportuno. Eso significa ser ambicioso en los objetivos a conseguir de la analitica de datos y sus procesos, empezar de a poco pero con actuaciones rápidas.

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