Analítica de datos
Conoce de la mano de María Andrea Miranda, socia de Grupo Valor y líder de la unidad de analítica de datos, cómo pueden las empresas transformar sus datos en valor.
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¿En dónde se encuentra tu empresa
en analítica de datos?
¿Cómo hacemos para que la cultura de la data esté impregnada en todas las decisiones y en todas las empresas?
Depende también del ciclo de analítica en el que se encuentre la compañía y si podemos clasificarlo se podría definir en seis etapas distintas:
- Reportería
- KPI´S
- Exploración y visualización
- Segmentación de clientes y productos
- Modelos predictivos
- Machine Learning
El objetivo final para una empresa que recorre este camino es lograr aprovechar al máximo las bases de datos que esta posee, una forma de utilizar esta información es la creación de modelos que nos permitan prever información relevante que no contemplamos por el gran volumen de datos o predecir situaciones futuras con comportamientos pasados, todo esto siendo posible de visualizar en tiempo real lo que facilita la toma de decisiones y/o estrategias para las compañías.
Modelos predictivos
En general las empresas suelen estar en algún estado del ciclo de vida del manejo de los datos, es aquí donde se diferencian volviéndose más competitivas, ya que buscan ser más óptimas, sacándole el máximo provecho a toda la información que manejan, no solo en áreas comerciales, sino incluso llegando a entender los comportamientos de los empleados, lo que puede aumentar el nivel productivo y crecimiento de la misma compañía.
No todos los modelos predictivos son iguales y existen múltiples metodologías que se pueden utilizar para diferentes modelos, siempre existirá un margen de error, ya que puede existir eventos pasados que afectan los resultados, pese a esto es importante comprender el valor agregado de los datos para tomar mejores decisiones, existen modelos que permiten agrupar a los clientes logrando lanzar campañas y/o productos con mayor porcentaje de éxito, también permiten prever situaciones como fallos de maquinaria basándonos en datos anteriores y otros que logran identificar comportamientos de los clientes generando alertas de cuando pueden incluso abandonar la compañía.
¿Por qué empezar un proceso de analítica?
El principal reto que enfrenta la analítica y lo que busca solucionar es la rapidez con la cual podemos procesar y analizar grandes volúmenes de datos, además de su confiabilidad, que por malas prácticas sería imposible o tardarían muchísimo tiempo en validarse.
Estas nuevas herramientas contribuyen a que sea posible ejecutar operaciones en tiempo real y mantener actualizada la información que deseamos conocer, analizar la información que se genera, permite ver nuevos jugadores, nuevas tendencias, nuevas fuentes de ventaja competitiva, llevando al mundo empresarial a evolucionar y con ello a que las empresas sean cada vez más competitivas.
Si bien es cierto que no todas las empresas hacen uso de estos valiosos recursos, es importante iniciar este recorrido en el ciclo de vida de la analítica para lograr adaptarse al nuevo mundo cada vez más competitivo, iniciando un proceso en la parte más fundamental y es estructurar correctamente la información, ya que sin esto una empresa puede estar condenada al sesgo de no conocer como esta y para donde va realmente, una vez se cuenta con una correcta práctica de datos es el momento de iniciar a usar tecnologías y modelos que nos permitan solucionar problemáticas sacando el mayor valor.
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