La digitalización, la informática e Internet han producido una verdadera revolución en la acumulación y utilización de datos. Somos capaces de almacenar y conservar más datos que nunca antes en la historia de la humanidad. Es posible estudiarlos y analizarlos para tomar decisiones y mejorar procesos de todo orden, estas nuevas capacidades tienen un gran efecto en todos los ámbitos de la vida social.

Es más, el análisis de los datos ayuda a que no se escape ningún detalle del proceso de producción pero sobretodo posibilita una toma de decisiones más precisa. Unido al resto de mejoras que propone la llamada industria 4.0, el data analytics es imprescindible para obtener mayor valor de la información. 

Según un informe elaborado por Forbes Insights y EY, el 66% de las compañías con una estrategia de Analítica avanzada bien definida mejora sus beneficios en más de un 15%. Evidentemente, en el camino hacia la digitalización, estas herramientas suponen una gran oportunidad de crecimiento y consolidación. 

Las empresas que optimizan el procesamiento y el análisis de sus datos en tiempo real adoptan una cultura data-driven (orientada a datos). Es así como obtienen la capacidad de ejecutar acciones inmediatas en cualquier área de la organización: operaciones, logística, producción, tecnología informática, marketing o ventas. Sin embargo, muchas pequeñas y medianas empresas creen erróneamente que no cuentan con los recursos suficientes como para convertirse en una compañía orientada a datos.

Por lo tanto, el reto principal consiste en saber cómo estructurar toda esa información para optimizar procesos, identificar áreas de mejora, afianzar la relación con los clientes y, en definitiva, fomentar el crecimiento del negocio. Apoyados en softwares específicos y otras herramientas tecnológicas, los analistas extraen, seleccionan, procesan, analizan y organizan los datos para establecer patrones, tendencias, asociaciones y proyecciones que ayudan a tomar mejores decisiones. 

Así, pueden optimizarse aspectos como horarios de producción, mantenimiento, procesos, gestión de inventarios… todo esto en tiempo real y automáticamente, lo que resulta en una significativa reducción de costos. 

Efectivamente, Analítica es una herramienta que facilita la toma de decisiones de forma anticipada: ya no será imperativo enviar correos electrónicos a los diferentes departamentos para que puedan comunicarnos una serie de datos que, de no estar ya localizados, tardarían muchísimo más tiempo en ser recolectados. 

Con los procedimientos de digitalización y análisis es posible, por ejemplo, conocer antes de que un montaje haya concluido, si es que el resultado va a ser o no óptimo. Así también, es posible prever escenarios que podrían demorar la producción y así subsanarlos previamente. Por si esto fuera poco, inclusive las máquinas por sí mismas podrán solucionar eventualidades.

La Analítica avanzada se lleva a cabo en 3 fases que es necesario puntualizar para su mayor comprensión. La Analítica descriptiva, por ejemplo, muestra qué es lo que ha ocurrido en la empresa y sus causas. Visualiza, de este modo, una imagen general de estos sucesos de una manera sencilla y fácil de comprender.

La Analítica predictiva, por su parte, permite transformar esas métricas descriptivas en un grupo de previsiones, pronósticos y tendencias altamente precisas que predicen lo que ocurrirá en la empresa en el futuro. Lamentablemente, muchas empresas se quedan en esta fase de implantación de la Analítica y utilizan esas previsiones para tomar decisiones, esto es equivocado ya que, como veremos a continuación, la última fase es crucial en este aspecto. En efecto, la Analítica prescriptiva identifica las decisiones más óptimas al tomar en cuenta grandes volúmenes de datos e infinitas variables y restricciones generadas anteriormente. 

De esta manera, es capaz de automatizar la toma de decisiones, pues opera mediante inteligencia y capacidad de procesamiento para plantear propuestas, valorar las opciones posibles y finalmente seleccionar la más adecuada, esto redunda en el máximo rendimiento posible.

Teniendo en cuenta todas estas capacidades, es evidente que la traducción de los datos resulta fundamental para el adecuado ejercicio empresarial. Para hacer una traducción pertinente y sobre todo productiva y útil es necesario hacerse algunas preguntas que orientan el uso de la información: ¿Qué está pasando?, ¿Por qué está pasando?, ¿Qué es lo más probable que suceda?, ¿Qué es necesario hacer? Las respuestas a estas preguntas hacen posible visualizar todos los datos para realizar un análisis descriptivo del giro del negocio, aplicar herramientas de diagnóstico para identificar problemas posibles y aplicar las herramientas de Analítica orientadas a la predicción y a la toma de decisiones precisa. 

El último paso en este planteamiento analítico tiene que ver con emplear el modelo prescriptivo con el cual se analiza lo sucedido y sus causas para así proyectar la toma de decisiones en conjunto. 

Adicionalmente, otro de los campos empresariales con mayor uso de los datos, es el de la atención y enganche de nuevos clientes; mediante el uso de información descriptiva, podemos llegar a predecir modelos de comportamiento social o individual que permiten generar ofertas de valor particulares para cada segmento o grupo de clientes.Finalmente, es muy importante comprender que data analytics es solamente uno de los pilares de la transformación digital. Si a esta herramienta le sumamos la posibilidad de aprender de los datos (machine learning) y aplicar la inteligencia artificial, así como de conectar nuestra planta con sensores (internet of things) o subir todo nuestra Big Data a la nube, entonces la compañía está en el camino de aprovechar las más potentes herramientas tecnológicas orientadas a optimizar la toma de decisiones.

Beneficios de la Analítica en tiempo real para la toma de decisiones

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