.png?width=180&height=71&name=Logo4%20(1).png "Logo4 (1)")
La analítica de datos y la inteligencia de negocios (BI) son herramientas poderosas que ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas e impulsar el crecimiento escalable. Sin embargo, durante mucho tiempo, estas herramientas han sido exclusivas de los expertos en datos, lo que ha impedido que los equipos de negocios y otros miembros de la organización se involucren en el proceso y el beneficio sea consistente.
En la actualidad, es importante que todos los miembros de la organización puedan comprender lo que sucede con los datos a medida que pasan por el proceso de Business Intelligence (BI) y análisis.
Esto implica la creación de una cultura de gestión que establezca una estrategia de datos sólida y los interprete en todos los niveles jerárquicos, así como una planeación estratégica adecuada.
Errores comunes por no implementar una estrategia de analítica
/Abril_2023/Transforma%20el%20potencial%20de%20tu%20negocio%20con%20Anal%C3%ADticas,%20Datos%20y%20BI/errores-comunes-por-no-implementar-una-estrategia-de-analitica-1.png?width=900&height=500&name=errores-comunes-por-no-implementar-una-estrategia-de-analitica-1.png)
Nulo control de los datos
Lo que no se mide no se controla, por ello, las empresas que no implementan una estrategia de análisis de datos pueden enfrentar problemas al momento de automatizar procesos o tomar decisiones, lo que impacta negativamente en la operación de la misma.
Esto también puede repercutir en los procesos productivos y comerciales de una compañía, significando pérdidas económicas y de tiempo.
Tomar decisiones basadas en suposiciones
Tomar decisiones basadas en intuiciones o suposiciones es una práctica común en muchas empresas, especialmente en aquellas que no han implementado una estrategia de analítica adecuada.
Esto se debe a que, en ausencia de datos concretos, se decide con base en la experiencia. Sin embargo, estas acciones, al no tener sustento verdadero, pueden ser inexactas y llevar a la empresa a tomar caminos equivocados.
Para evitar este error, es necesario que las empresas recopilen y analicen datos para decidir con base en hechos. Al hacerlo, se pueden identificar patrones y tendencias que pueden ser utilizados para hacer predicciones y tomar decisiones informadas y precisas.
No hay prevención de riesgos
La mayoría de empresas pasa por situaciones negativas durante su tiempo de vida, ya sea por desconocimiento, falta de experiencia o malas decisiones.
En este sentido, la inteligencia de negocios y la analítica de datos pueden ser de mucha utilidad para, por ejemplo, identificar clientes potenciales, conocer el mercado disponible a través de un análisis de mercado potencial, identificar patrones de fraude en cuanto a datos financieros (transacciones sospechosas o anomalías), identificar y entender las necesidades de sus clientes y responder a ellas, monitorear la seguridad de su información y evitar ataques, identificar tendencias o cambios en el comportamiento de los consumidores, etc.
Todo esto puede hacer que una compañía esté mejor preparada para hacer frente a posibles problemas o riesgos y prevenirlos.
Perder ventaja competitiva
El análisis de datos es un campo en constante evolución, y las empresas que no se mantienen actualizadas con las últimas tendencias y tecnologías pueden perder su ventaja competitiva.
Es importante mantenerse actualizado en cuanto al análisis y las tecnologías para aprovechar al máximo la información de la empresa.
Una de las tendencias más importantes en este campo es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
La inteligencia artificial permite a las empresas analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones que no serían detectables por los seres humanos. Por otra parte, el aprendizaje automático es una técnica que permite a las máquinas aprender de la data y mejorar su rendimiento con el tiempo.
Las empresas que no están utilizando tecnologías dirigidas a la inteligencia empresarial se están quedando atrás.
Otra tendencia importante en el análisis de datos es el uso de la nube. Cada vez más empresas están moviendo la información a la nube para aprovechar los beneficios de la escalabilidad, la flexibilidad y la accesibilidad.
Principales aportaciones de la Analítica, Datos y BI en las empresas
/Abril_2023/Transforma%20el%20potencial%20de%20tu%20negocio%20con%20Anal%C3%ADticas,%20Datos%20y%20BI/principales-aportaciones-de-la-analitica-datos-y-bi-en-las-empresas-1.png?width=700&height=389&name=principales-aportaciones-de-la-analitica-datos-y-bi-en-las-empresas-1.png)
Incremento en la calidad de datos
La calidad de los datos es esencial para el éxito de cualquier iniciativa de BI y análisis. Para ello, es necesario contar con procesos y tecnología adecuados que permitan la creación de datos limpios, seguros, consistentes y conectados, lo que a su vez, proporciona una base sólida para impulsar un análisis descriptivo y acciones de la organización.
Los datos de baja calidad pueden llevar a conclusiones incorrectas y, por lo tanto, a decisiones equivocadas que pueden perjudicar significativamente los procesos de negocios.
Para construir una base sólida se deben garantizar datos de alta calidad, esto significa que la data debe estar actualizada y ser precisa. Además, deben ser consistentes en toda la organización y estar disponibles en tiempo real para su uso en la toma de decisiones.
Actualmente, el incremento en la calidad de datos es 100% posible de obtener gracias al uso de la tecnología y eficiencia de procesos que empresas como London Consulting Group establecen para la mejora constante de una organización.
Uso de la inteligencia de negocios y reportes
La inteligencia de negocios y los informes permiten a los responsables de la toma de decisiones mirar resúmenes de datos agregados para encaminar las decisiones de la empresa por el mejor rumbo.
Por ejemplo, los paneles personalizables pueden mostrar información procesada de múltiples fuentes y revelar los KPI más importantes, permitiendo a los ejecutivos ver cómo se está desempeñando el negocio bajo diferentes perspectivas o tipos de análisis de datos en tiempo real e interactuar con ellos en cualquier lugar y en cualquier dispositivo.
Habilitar la innovación y generar conversaciones en torno al descubrimiento de tendencias y oportunidades de negocio con el análisis de datos es clave para transformar una empresa y afianzar su posición en la vanguardia del mercado.
Es necesario revolucionar la cultura organizacional, orientando el desarrollo de iniciativas y proyectos hacia el agilismo, la innovación y la toma de decisiones rápidas y asertivas.
Eficiencia en la cultura de gestión
La analítica, datos y Business Intelligence (BI) permiten a una empresa desarrollar una cultura de gestión centrada en el uso de información sólida para una interpretación, seguimiento, optimización y gestión de datos jerárquicos.
El establecimiento de una estrategia adecuada comienza con la definición de los objetivos de la empresa y cómo los datos pueden ayudar a alcanzarlos. Esto implica identificar qué datos son relevantes para la empresa, cómo se recopilan y cómo se utilizan en beneficio de las metas de la organización.
La cultura de gestión basada en la ciencia de datos también implica la creación de un modelo estructurado de seguimiento y gestión que asegura el accountability de los responsables en todos los niveles de la organización.
Apostar por la innovación es una parte esencial de la cultura de gestión basada en la analítica y datos. Para ello, es importante fomentar conversaciones en toda la organización sobre el descubrimiento de tendencias y oportunidades de negocio en el análisis de datos.
¿Cómo implementar la analítica de datos en tu empresa?
/Abril_2023/Transforma%20el%20potencial%20de%20tu%20negocio%20con%20Anal%C3%ADticas,%20Datos%20y%20BI/como-implementar-la-analitica-de-datos-en-tu-empresa.png?width=900&height=500&name=como-implementar-la-analitica-de-datos-en-tu-empresa.png)
Para implementar la analítica de datos en una empresa se requiere un enfoque estructurado y bien planificado. A continuación, te presentamos los pasos clave para hacerlo.
Paso 1. Establecer objetivos claros
Antes de comenzar la implementación de la analítica de datos, es importante establecer objetivos claros y específicos.
Estos deben estar alineados con los objetivos estratégicos de la empresa y deben ser medibles y alcanzables.
Esto permitirá a la organización enfocarse en los aspectos importantes del análisis de datos y tomar decisiones informadas y precisas.
Paso 2. Identificar fuentes de datos
Es un paso crucial en la implementación de la analítica de datos.
Las empresas tienen que identificar todas las fuentes de datos disponibles y determinar cuáles son relevantes para sus objetivos de análisis.
Estas pueden incluir datos internos, como de ventas y financieros, así como datos externos, como de redes sociales y del mercado.
Paso 3. Seleccionar herramientas de análisis
Una vez que se han identificado las fuentes de datos, es importante seleccionar las herramientas de análisis de datos adecuadas para recopilar, procesar y analizar la información.
Estas pueden incluir software de análisis estadístico, herramientas de visualización de datos y herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Paso 4. Implementar un equipo de análisis de datos o buscar asesoría
Este equipo debe estar formado por personal capacitado en el análisis de datos y debe tener experiencia en el uso de las herramientas de análisis seleccionadas.
En caso de que tu empresa no tenga experiencia en este sentido, puedes buscar asesoría externa a través de empresas que usen sistemas como los ERP, que es un software con funciones que abarcan desde el tradicional control financiero y de operaciones, la inteligencia de negocios y las soluciones móviles sofisticadas, hasta la integración con sistemas de automatización “SCADA” (Control de Adquisición y Supervisión de Datos, en español) y desarrollos a la medida.
Estas compañías que brindan asesoría suelen brindar un servicio completo para implementar la analítica de datos; desde la evaluación de necesidades de cada empresa, determinación de acciones o flujo de trabajo y el piloto del proyecto, hasta la puesta en marcha.
Solo así podrás tener la seguridad de que las acciones y el plan que se implementen servirá para la analítica de datos y la inteligencia de negocios.
Paso 5. Desarrollar plan de acción
Cuando se hayan identificado las fuentes, seleccionado las herramientas de análisis adecuadas y se haya implementado un equipo de análisis de datos, es importante desarrollar un plan de acción.
Este plan debe incluir los pasos necesarios para recopilar, procesar y analizar los datos, así como las estrategias para presentar los resultados del análisis a los responsables de la toma de decisiones en la empresa.
Paso 6. Monitorear y ajustar
La analítica de datos es un proceso continuo y en constante evolución. Por lo tanto, es importante monitorear los resultados del análisis de datos y ajustar el plan de acción según sea necesario.
Esto permitirá a la empresa adaptarse a los cambios en el mercado y mejorar continuamente sus resultados.
Beneficios de la Analítica, Datos y BI en los diferentes niveles de una organización
/Abril_2023/Transforma%20el%20potencial%20de%20tu%20negocio%20con%20Anal%C3%ADticas,%20Datos%20y%20BI/beneficios-de-la-analitica-datos-y-bi-en-los-diferentes-niveles-de-una-organizacion.png?width=900&height=500&name=beneficios-de-la-analitica-datos-y-bi-en-los-diferentes-niveles-de-una-organizacion.png)
El impacto positivo de la analítica, datos y BI abarca diferentes niveles dentro de una organización, por lo que su aplicación es esencial para la eficiencia de múltiples procesos.
Nivel financiero
- Reduce costos al eliminar procesos manuales.
- Optimiza recursos evitando que la inversión se vea comprometida por errores humanos.
- Evita la pérdida de información que puede representar un impacto económico negativo para la empresa.
Nivel técnico
- Permite una visión actualizada y confiable de la situación actual del negocio y las
interacciones con los principales objetivos. - Identifica nuevos escenarios estratégicos a partir del análisis de las variables.
- Mide el avance de la estrategia actual y permite la adaptación de planes de acción para el alcance de objetivos.
- Permite identificar nuevas oportunidades de manera mucho más inmediata y alineada a las tendencias.
- Habilita la generación de las bases para tener una evolución escalable.
Nivel Táctico
- Habilita la traducción de la estrategia a la realidad operativa de las áreas.
- Identifica los comportamientos y tendencias de las variables operativas en periodos cortos, y su impacto en los resultados.
- Implementa la generación y control de desempeño de planes de acción específicos y orientados para la mejora de resultados.
Nivel Operativo
- Aumenta la eficiencia en la operatividad por la desaparición de procesos manuales.
- Eleva el rendimiento y productividad de la organización.
- Empodera los niveles operativos para la gestión diaria de los procesos con información confiable.
- Catalizador de Equipos Ágiles (Multidisciplinarios) Colaborativos.
- Eficienta los procesos de realización de preguntas y hallazgo de respuestas de manera automática.
En conclusión, la analítica, datos y BI son fundamentales para el éxito de cualquier empresa en la era digital actual. La capacidad de recopilar, almacenar, analizar y visualizar datos precisos y relevantes permite a las organizaciones un proceso de crecimiento escalable.
Además, la implementación de una cultura de gestión de datos sólida y un enfoque ágil y centrado en el usuario para el desarrollo de soluciones de BI puede transformar la forma en que una organización aborda los desafíos empresariales y genera valor para sus clientes y accionistas.
La analítica, datos y BI son un factor clave para la competitividad y el éxito empresarial en el siglo XXI, pues permiten impulsar análisis y acciones.
Si quieres implementar esto dentro de tu empresa, contáctanos. En London Consulting Group somos expertos en llevar a las organizaciones a un siguiente nivel.
Fuentes: