La información es un activo tan valioso para las empresas como aquello que producen. Por eso, los negocios que buscan crecer deben abocarse a controlar la información y aprovecharla estratégicamente.
Una correcta gestión de datos en la industria es esencial para que todas las actividades de la cadena de suministro se desarrollen de forma óptima. Pero ¿Qué se necesita para lograrlo? Básicamente las empresas deben:
- Conocer con precisión y rigurosidad cómo funcionan los activos de la compañía
- Contar con una gran cantidad de datos
- Fomentar el pensamiento crítico de sus analistas de datos
- Implementar herramientas robustas para Business Analytics (BA)
Todo ello ayudará a encaminar el análisis de datos hacia el éxito y será más sencillo tomar decisiones a todos los niveles: inversión de capital, sistemas de producción, localización, reducción de errores, etc. Además, cuando se combina la digitalización con la gestión de datos y el pensamiento crítico de los empleados de la organización, se gestan las bases para la transformación hacia la Industria 4.0.
El análisis cuando los datos no son perfectos.
La gran cantidad de datos de los que disponen las organizaciones de hoy pueden ser abrumadores en tamaño y algunos poco precisos o de baja calidad.
Aun cuando las máquinas no se equivocan e ingresan valores correctos que generan resultados correctos, las personas que las operan suelen cometer errores que finalmente distorsionan los resultados.
De tal manera, que esperar datos perfectos para iniciar su análisis es una utopía que probablemente no se convertirá en realidad. Lo más conveniente es enfocarse en mejorar continuamente el análisis en sí y hacerse las preguntas correctas que produzcan las respuestas que el negocio necesita para prosperar y expandirse.
Cómo aprovechar los datos al máximo.
El primer paso para que el análisis de datos genere resultados positivos, es formular un plan y objetivo a largo plazo antes de comenzar a recopilar información. Considere que almacenar y analizar datos puede ser costoso, por lo tanto, es crucial identificar previamente cuál es el fin de sus datos. Una vez que haya establecido esta finalidad, se abre la posibilidad de empezar a satisfacer las necesidades de la empresa con el análisis.
Hace un par de años atrás el 89% de los directores ejecutivos creían que perderían su participación en el mercado por la falta de conocimientos sobre la gestión de datos y el big data. Ante la gran cantidad de datos disponibles de diversas fuentes es común:
- No identificar apropiadamente qué se debe analizar
- Plantear hipótesis que finalmente no se corroboran
De tal manera que no es solo en el proceso de recopilación y en la gestión de datos que se agrega valor, sino en la ejecución de un análisis que permita transformar los datos en soluciones a los problemas comerciales del negocio.
Con frecuencia se culpa al software de análisis cuando los objetivos no se logran plenamente, sin considerar que los propios empleados pueden carecer de algunas habilidades de pensamiento crítico, necesarias para aprovechar al máximo el análisis de datos.
Sadhguru dijo: “Cuando la mente está llena de suposiciones, conclusiones y creencias, no tiene penetración, solo repite impresiones pasadas”. Al implementar herramientas de BA es posible acabar con este pensamiento convencional y empezar a resolver problemas poco comunes y más complejos, dando paso al pensamiento crítico que ayude a los analistas de datos a:
- Identificar con precisión qué tipo de información le interesa a la empresa.
- Determinar los problemas que afectan el desempeño y la rentabilidad del negocio, así como desarrollar modelos predictivos para escoger las soluciones más adecuadas.
- Proveer insights de valor sobre los clientes para tomar decisiones estratégicas con mayor facilidad.
- Realizar análisis predictivos más útiles.
- Identificar y solucionar problemas específicos y poco evidentes.
- Entender mejor los patrones de conducta de los clientes a partir de información como quiénes visitan la página web, hasta quiénes compran los productos reiteradamente.
Sin embargo, para lograrlo hay que considerar múltiples fuentes de datos que van desde registros del servidor web, datos de seguimiento de clics en internet, informes de actividades sociales, medios de comunicación, teléfonos móviles, registros detallados de llamadas, información captada por sensores, transacciones y más. Estamos entonces en presencia del análisis de big data.
¿Quiénes pueden aprovechar los beneficios del análisis de datos y el big data?
El big data se asocia frecuentemente con el marketing y el e-Commerce. Sin embargo, los datos no están limitados a esos sectores.
Realmente, las empresas de todas las industrias pueden beneficiarse con los datos en muchos sentidos, no solo para buscar cómo diferenciarse de la competencia, si no para detectar errores o problemas incluso antes de que ocurran.
Por ejemplo, los e-Commerce utilizan datos para evaluar el comportamiento de navegación de sus usuarios lo que les permite comprender mejor a sus compradores, sus hábitos y necesidades. Un buen uso de esa información garantiza un incremento en los márgenes de rentabilidad.
Sin embargo, para asegurar que el análisis de datos generará decisiones más productivas que generen más ingresos, será necesario:
- Considerar que las posibilidades para recopilar información son casi infinitas. Desde redes sociales como Facebook y Twitter, hasta datos transaccionales.
- Ordenar y limpiar los datos recopilados para identificar qué información se necesita y cuál no, según el objetivo planteado. Esto no quiere decir que dichos datos no serán útiles en otra ocasión, por tanto, es importante almacenar algunos de ellos en otras bases con potencial para consultarse en un futuro.
- Evaluar la relevancia y fiabilidad de los datos ya que si se cometen errores durante la recopilación de datos estos pudieran ser inservibles.
- Tener claro:
- Cuánto sabe sobre los datos y el proceso de recopilación.
- Con qué frecuencia se actualiza la información y dónde se almacena.
- Cuán confidencial o segura está la información almacenada
- Fomentar como sea posible las habilidades de sus analistas de datos.
Al seguir estas recomendaciones su organización está lista para transformar los datos y exponerlos como información comprensible que todos en la organización puedan comprender y usar provechosamente.
En este punto es importante saber que hay que correlacionar estrechamente el análisis de datos y la tecnología ¡Aspectos que NO pueden funcionar con eficiencia si están separados! La clave es expandir ambos recursos e invertir en infraestructura informática tanto como en la tecnología de análisis de datos.
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Las verdaderas empresas data-driven cuidan la forma en que digitalmente obtienen cantidades exponenciales de datos. Pero es difícil seguirles el paso a tal cantidad de información sin un software que los recolecte, clasifique y presente, para que los especialistas del área hagan interpretaciones oportunas y lo más exactas posible.
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