Actualmente, el análisis de datos se ha convertido en un proceso indispensable para muchas empresas, las cuales han aprovechado la información para optimizar la toma de decisiones estratégicas.
Hoy, en el blog de IBSO analizaremos la importancia del análisis de datos para las empresas y cómo su uso puede influir en la toma de decisiones estratégicas.
¿Qué es el análisis de datos y por qué es importante para tu empresa?
El análisis de datos o analítica de datos es el proceso de integración, revisión, depuración, limpieza y transformación de datos brutos en información útil, que permita obtener conclusiones, comparaciones y correlaciones entre variables determinadas.
Hoy en día, el análisis de datos de una empresa es un proceso cada vez más popular, que forma parte del Business Intelligence y permite obtener conclusiones sobre la información contenida en la data para capitalizarla e incrementar la rentabilidad y eficiencia de la organización.
Por ejemplo, la información obtenida puede utilizarse para diferentes fines, como conocer el tiempo de ejecución en el área de producción, el tiempo de inactividad de la maquinaria, el éxito de las campañas publicitarias, entre otros resultados basados en objetivos claramente determinados.
Con frecuencia se cree que el análisis de datos de una empresa solo le compete a los altos mandos y directivos. Sin embargo, muchos empleados tienen que tomar decisiones en la organización, por lo que deben tener acceso a la información generada en su área.
En general, los departamentos o áreas empresariales requieren cierta interdependencia para tomar decisiones; por ejemplo, el equipo de ventas depende del área de inventario y, a su vez, este depende del departamento de compras y aprovisionamiento.
Esto significa que, aunque cada área de la empresa tenga su visión propia, todos deben conocer la información necesaria para efectuar su trabajo.
Finalmente, tener toda la información integrada permite a los altos mandos tomar decisiones favorables para la compañía en general, pero también para los departamentos independientes.
La clave del análisis de datos de una empresa radica en la integración de toda la información que pueda ser útil para tomar decisiones estratégicas y que incrementen la rentabilidad.
Para qué sirve el análisis de datos en una empresa
El análisis de datos es una herramienta indispensable para las empresas actuales, ya que les permite obtener información valiosa a partir de la gran cantidad de datos que generan. Esta información puede ser utilizada para:
- Tomar decisiones informadas. Los datos ayudan a los líderes, directivos y encargados de proyectos a tomar decisiones con base en datos concretos para evaluar diferentes escenarios, analizar el rendimiento obtenido y pronosticar el futuro de la empresa a corto plazo. Todo esto permite tomar decisiones estratégicas con menos riesgos.
- Identificar tendencias. El análisis de datos de la empresa permite identificar patrones, cambios en el mercado y tendencias emergentes que ayuden a ajustar las estrategias de fabricación o de marketing para incrementar la rentabilidad.
- Optimizar procesos. El análisis de datos de procesos internos permite identificar áreas de oportunidad y cuellos de botella en las operaciones para reducir costos, mejorar la calidad de productos y servicios e incrementar la eficiencia de los procesos.
- Mejorar la experiencia de clientes. Gracias al análisis de datos, las empresas pueden tener una visión completa de sus clientes: sus preferencias, comportamientos, gustos y necesidades. Esto ayuda a personalizar las ofertas de productos y servicios, el diseño de los sitios web, las campañas de marketing y estrategias de fidelización.
- Desarrollo de nuevos productos. La información obtenida mediante la analítica de datos permite analizar las necesidades y preferencias de los consumidores para el desarrollo de nuevos productos y servicios, así como los rangos de precios que están dispuestos a pagar.
Ventajas del análisis de datos en tu empresa
El análisis de datos de una empresa ofrece ventajas significativas. Por ejemplo, los análisis predictivos permiten anticiparse a futuros escenarios, mientras que un análisis prescriptivo ayuda a que los encargados de proyectos definan la estrategia ante los pronósticos.
Grandes empresas han implementado sistemas de análisis de datos para incrementar la satisfacción de sus clientes y adaptarse a los cambios en el mercado. Tal es el caso del gigante del comercio electrónico, Amazon, que se caracteriza por imponer tendencias en el mercado gracias a que se ha anticipado a las preferencias de sus clientes.
Por otro lado, el análisis de datos proporciona una visión más clara de la eficiencia de sus operaciones, lo que le permite identificar problemas de producción, optimizar procesos críticos, anticiparse ante futuros desafíos e implementar estrategias más efectivas para mejorar su rentabilidad.
Además, la transparencia de la información mitiga los riesgos de fraudes, ya que permite detectar actividades ilícitas, sospechosas y presuntamente fraudulentas para implementar soluciones rápidas.
Diferencia entre análisis de datos, ciencia de datos y big data
Con frecuencia, las personas confunden términos como análisis de datos, ciencia de datos y big data, utilizándolos como sinónimos. Sin embargo, tienen diferencias muy importantes:
- Big data. Consiste en el análisis de un gran volumen de datos que pueden ser estructurados (hojas de cálculo) o no estructurados (imágenes o archivos de voz) para procesar la información relevante.
- Análisis de datos. Este proceso utiliza datos filtrados y depurados para tratar únicamente con información de valor para resolver problemas específicos.
- Ciencia de datos. Es un enfoque en el que se combinan varias disciplinas como inteligencia artificial y machine learning para analizar y procesar grandes volúmenes de datos de forma masiva.
Impacto del análisis de datos en la toma de decisiones empresariales
El análisis de datos es la base para una toma de decisiones optimizada. Actualmente, las empresas ya no deben tomar decisiones basadas solamente en su intuición; las soluciones de Business Intelligence permiten tomar decisiones respaldadas por análisis históricos, predictivos y prescriptivos.
El astrónomo Clifford Stoll decía que los datos no son información y la información no es conocimiento. Hoy más que nunca, esta afirmación es cierta ya que no basta con solo extraer la información que generan las empresas, sino analizarla para capitalizarla y transformarla en un activo de gran valor.
Como ya mencionamos, el análisis de datos permite a las empresas tomar decisiones basadas en información relevante. Por ejemplo, al analizar grandes volúmenes de data, las organizaciones pueden detectar tendencias y patrones para predecir situaciones que se conviertan en problemas críticos, o el comportamiento futuro de los clientes.
Las decisiones que se toman con base en la información no solo permiten mejorar la rentabilidad de la empresa, sino el rendimiento del personal, la eficiencia de la maquinaria, detectar áreas en las que se deben optimizar los procesos, así como detectar flujos de trabajo poco eficientes.
También, el análisis de datos para la toma de decisiones permite la planeación de estrategias predictivas, basadas en las estadísticas realizadas, de modo que no se tenga que improvisar sobre la marcha. Si bien todos los días se generan datos, y la información cambia con mucha frecuencia, el análisis permite organizar las prioridades, generar una planeación estratégica y enfocarse en ella para alcanzar los objetivos.
Herramientas y métodos
Existen muchas herramientas para el análisis de datos, algunas de ellas son:
- Excel. Las hojas de cálculo permiten organizar la información en forma de gráficos o tablas, así como generar macros con códigos propios para analizar los datos que se generaron.
- Power BI. Esta herramienta de Microsoft es una de las más populares al ofrecer una visualización interactiva de los datos, permitiendo su integración con otras herramientas.
- Python. Lenguaje de programación que se orienta a objetivos, se integra con otras herramientas de extracción de información y permite generar bases de datos relacionales.
- SQL. Otro lenguaje de programación que se usa para generar e interactuar con bases de datos complejas, potentes y muy fáciles de gestionar.
Tipos de análisis de datos
Los análisis de datos no se realizan de forma única, hay siete medios diferentes para hacerlo:
- Cualitativos. Son análisis que suelen expresar opiniones, no números. Se obtienen por encuestas de satisfacción, focus groups y entrevistas con clientes o usuarios que han probado los productos o servicios de la empresa para recopilar sus opiniones.
- Cuantitativos. Son análisis que se expresan en números, por lo que se basan en datos medibles y comprobables.
- Descriptivos. Como su nombre indica, son análisis que explican o describen procesos como ventas, ganancias, entre otras situaciones durante un periodo específico.
- Diagnósticos. Son análisis utilizados como conclusión de los descriptivos, ya que permiten comprender los sucesos presentados, detectar áreas de oportunidad y buscar las herramientas que ayuden a ajustar las estrategias para hacerlas más eficaces y alcanzar los objetivos.
- Predictivos. Es un modelo de análisis que permite hacer proyecciones para determinar el futuro de un área de la empresa; por ejemplo, la cantidad esperada para las ventas en un periodo de tres meses. De este modo, se pueden crear estrategias de prevención en caso de ser necesario.
- Prescriptivos. Son análisis que se usan para crear estrategias a largo plazo, tomando en cuenta lo sucedido, las causas por las que sucedieron los hechos y las acciones recomendadas como consecuencia. Estos análisis se realizan después de los descriptivos, de diagnóstico y predictivos para responder a las preguntas “¿qué sucedió?, ¿cómo sucedió?, ¿cuáles fueron las consecuencias o daños de la situación? y ¿qué acciones se deben tomar?”.
- Data driven. Esta clasificación se basa en la forma en que se obtienen los datos, entre las que encontramos Business Intelligence, Big Data o Small Data.
Big Data
El Big Data consiste en el análisis de grandes volúmenes de datos que no se pueden procesar de forma convencional ya que se necesitan herramientas específicas para capturar, gestionar y procesar la información.
Aplicaciones prácticas del análisis de datos en una empresa
En general, el análisis de datos puede aplicarse a todas las empresas y rubros industriales o comerciales. Algunos de los sectores donde se utiliza con resultados comprobados son:
- Recursos Humanos. La analítica de datos se utiliza en RR. HH. para agilizar los procesos de reclutamiento, selección, capacitación de personal y para mantener la satisfacción del talento humano.
- Finanzas. Las empresas del sector bancario, seguros, fintech, entre otras, se han visto beneficiadas por el análisis de datos sin comprometer la privacidad de sus clientes, así como para diseñar servicios enfocados en la atracción y retención de clientes.
- Atención médica. Hospitales, clínicas y el sector salud en general se ve beneficiado con la analítica de datos para automatizar tareas, generar informes y estadísticas que permitan brindar un mejor servicio a los clientes.
- Bancos y aseguradoras. El análisis de datos en el sector de seguros permite manejar la información confidencial de forma óptima, además de diseñar estrategias para generar impacto en los consumidores, crear nuevos productos financieros, mitigar los riesgos y detectar posibles fraudes.
- Empresas minoristas. Los retailers pueden utilizar el análisis de datos para identificar tendencias de ventas, patrones de compra, productos más populares, ubicación de productos, segmentar clientes con datos demográficos para segmentar su base de clientes por edad, género e intereses, y luego crear campañas de marketing personalizadas para cada segmento.
- Empresas de manufactura. Los fabricantes utilizan el análisis de datos para optimizar la eficiencia de la cadena de suministro mediante el análisis de datos de producción, inventario y logística, programar el mantenimiento, identificar y resolver problemas de calidad y optimizar la eficiencia operativa.
Beneficios tangibles del análisis de datos en tu negocio
Más allá de la productividad y eficiencia, las empresas pueden tener beneficios tangibles con el análisis de datos, que son:
Aumento de las ventas y los ingresos
El análisis aplicado en las áreas de marketing y ventas permite tomar decisiones estratégicas para ganar la preferencia de los consumidores, ajustarse a su presupuesto, mandar mensajes publicitarios más claros y potenciar las ventas.
Reducción de costos
Identificar las áreas de ineficiencia en las operaciones de las empresas permite reducir desperdicios de recursos, minimizar gastos de inventario y optimizar los costos de transporte y almacenamiento de productos.
Mejora de la toma de decisiones
Los líderes, directivos y encargados de proyectos pueden tener muchas dudas sobre sus decisiones cuando no cuentan con la información completa de la empresa. En cambio, al tener datos actualizados, métricas confiables, obtenidas de forma objetiva se puede tomar decisiones rápidas, que se adapten a los cambios en el mercado.
Mayor satisfacción del cliente
El análisis de datos permite crear experiencias personalizadas para cada cliente, lo que aumenta la satisfacción, ayuda a identificar y resolver problemas de servicio al cliente de manera más eficiente, reduce los tiempos de espera y mejora la experiencia general del cliente.
Mejores prácticas para implementar el análisis de datos en tu empresa
Para aprovechar al máximo el poder del análisis de datos en tu empresa, es fundamental seguir una serie de prácticas que garanticen una implementación exitosa y un uso efectivo de la información obtenida. A continuación, te contaremos las más importantes:
Definir objetivos claros y estratégicos
Antes de iniciar cualquier proyecto de análisis de datos, es indispensable establecer objetivos claros que se alineen con las estrategias generales de la empresa para enfocar los esfuerzos y garantizar un impacto tangible en la organización.
Seleccionar las herramientas adecuadas
En el mercado de software existen muchas herramientas, cada una con sus propias características y capacidades. La elección de las tecnologías adecuadas para el análisis de datos es un factor crucial para el éxito. Acércate a profesionales como IBSO y déjate asesorar para una elección correcta.
Asegurar la calidad de los datos
La calidad de los datos es clave para obtener resultados precisos y confiables en el análisis de datos. Para esto, se necesita seguir procesos de limpieza y preparación de datos para garantizar que sean consistentes, completos, precisos y relevantes para el análisis que se va a realizar.
Crear una cultura de datos
El análisis de datos no debe ser visto como una actividad aislada, sino como parte integral de la organización. Es importante fomentar una cultura de datos donde todos los colaboradores conozcan y comprendan la importancia de los datos es garantía de que aprovecharán al máximo las herramientas disponibles.
Monitorear y evaluar el impacto
No basta con la implementación de una solución de Business Intelligence, también se debe contar con mecanismos para monitorear y evaluar su impacto en la empresa, así como la contribución en el alcance de los objetivos.
Capacitación, colaboración y trabajo en equipo
El análisis de datos es una tarea que puede realizar cualquier empleado, sin la necesidad de que sea experto en TI. Esto, siempre y cuando tenga las herramientas adecuadas y haya sido capacitado para utilizarlas y sacarles el máximo provecho.
Además, para que el análisis de datos de una empresa sea exitoso se requiere de la colaboración y el trabajo en equipo de diferentes áreas de la empresa, por lo que deben participar los departamentos de fabricación, almacén, TI, marketing, finanzas y otras áreas relevantes para garantizar que el análisis de datos se integre en la toma de decisiones y contribuya al éxito de la organización.
Avances tecnológicos en el análisis y su impacto en el éxito empresarial
La ciencia de datos o data science es una disciplina en constante evolución. Ha cambiado los empleos, los flujos de trabajo, la contratación de personal, entre otros procesos laborales. En adelante, se espera que las empresas puedan conocer información que nunca habían explorado con tal nivel de detalle.
A futuro, se espera que la analítica de negocios o business analytics cambie los flujos de trabajo, que más personas se especialicen en análisis de datos, desarrollo de aplicaciones, lenguajes de programación para bases de datos más eficientes, entre otras tecnologías que hagan más inteligente la gestión empresarial.
Confía en IBSO
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