La transformación digital de los procesos productivos y del negocio ha puesto a los datos como protagonistas en el ciclo de digitalización.
Los sistemas de información de las organizaciones han acumulado enormes cantidades de datos. Ahora es el mejor momento de aprovecharlos para obtener de ellos información que optimice la toma de decisiones, dándole paso a una mayor rentabilidad. Por ello, entender qué hacer con los datos se ha convertido en una prioridad.
3 fases de un proyecto de datos
Los objetivos comerciales de su organización, alineados con la estrategia empresarial determinarán el alcance de las fases de su proyecto de datos que comprende:
- Generación y captura. Determine qué datos están disponibles y dónde se encuentran diseminados. Con esta información podrá establecer qué soluciones tecnológicas debe implementar para centralizarlos, tratarlos, impulsar la generación de nuevos datos y continuar capturando muchos más en tiempo real.
- Modelado. Ahora es el turno de analizar, transformar y estructurar los datos capturados, es decir, darles forma para convertirlos en información útil que pueda compartirse y a la que todos en la organización tengan acceso.
- Explotación. Una vez que los datos están estructurados ha llegado el momento de procesarlos y aprovechar al máximo su potencial.
La explotación de datos
El fin último de la explotación de datos y un punto en común para todas las organizaciones, es sin duda la mejora continua. Las siguientes son tres formas de explotar los datos para alcanzarla:
- Identificar desviaciones en tiempo real
La explotación de datos, a través de cuadros de mando, muestra al usuario final los KPIs del negocio. Sin embargo, este usuario ahora debe analizarlos y sacar conclusiones. La explotación de datos busca llevarnos un paso más adelante, considerando al dato como proactivo, es decir, que puede hablar por sí mismo cuando es ayudado por la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data. De esta manera se construirán modelos inteligentes que permitan detectar desviaciones.
El análisis continuo de grupos de datos permitirá identificar patrones comunes y persistentes en el tiempo. También puede indicar cuándo algo no está bien, lo que va más allá de la información que ofrece un KPI predefinido, alertando sobre un comportamiento anómalo. Esta es una excelente forma de descubrir problemas o cuellos de botella que no son tan evidentes.
- El autoaprendizaje
El análisis de datos y los componentes de Machine Learning se combinan para crear modelos predictivos altamente confiables sobre parámetros de producción, lo que ayuda a optimizar la estrategia empresarial de la organización.
La retroalimentación y el aprendizaje sobre esos modelos predictivos permiten anticipar errores, desviaciones o interrupciones en los procesos del negocio.
Dashboards o Cuadros de Mando
Este es en definitiva el modo de explotación de datos más extendido. El beneficio principal que un Dashboard aporta a la gestión empresarial es que muestra al usuario final a simple vista, información que le ayuda a determinar si los procesos bajo su responsabilidad funcionan adecuadamente o no.
Sin embargo, un buen cuadro de mando que produzca resultados efectivos necesita un contenido alineado con los objetivos del usuario para el que fue creado. De esta forma se evitará exceso de información y el consumidor de la información trabajará con datos específicos que facilitan la toma de toma de decisiones.
Por otro lado, los dashboards o cuadros de mando también deben ser coherentes con los objetivos del negocio para que puedan indicar su estado y evolución en un período de tiempo determinado con KPIs concretos y representativos.
A fin de cuentas, esta herramienta de gestión, debe ser sencilla y con un nivel visual tan alto como para emular una foto de los procesos en tiempo real de la organización. Si necesita uno, dos o más cuadros de mando, eso lo definirán sus objetivos comerciales.
Explotación y ciencia de datos
La explotación de datos, como parte de la ciencia de datos, contribuye a la toma inteligente de decisiones y traza el camino para generar estrategias empresariales efectivas a corto, mediano y largo plazo.
Mantener el uso sistemático de la ciencia de los datos es una prioridad, bien sea bajo Business Intelligence (BI) o Business Analytics (BA). Ambos términos suenan similares y pueden prestarse a confusión, sin embargo, existe una gran diferencia entre ellos.
La BI es el análisis de los datos capturados. Por ejemplo, si en su cadena de suministro busca mejorar las operaciones internas, descubrir fallas en los procesos e identificar posibles indicadores, una solución de BI es perfecta para lograrlo.
Pero si lo que necesita es predecir el comportamiento futuro de su organización, establecer tendencias, determinar por qué suceden las cosas, entonces las soluciones de BA deben ser incluidas en su estrategia empresarial. De esta manera podrá resolver problemas antes de que ocurran.
En resumen, con ambos modelos es posible recolectar, analizar y generar dashboard con formación entendible por todos y en tiempo real, simplemente cambia el enfoque del análisis de los datos para tomar decisiones en la organización.
Business Intelligence o Business Analytics ¿Qué conviene más?
Escoger entre BI o BA no tiene que ser un proceso complejo ni prolongado. Depende totalmente de sus objetivos comerciales. Hágase preguntas, como:
- ¿Qué necesita resolver?
- ¿Quiénes usará la herramienta?
- ¿Qué grado de visibilidad requiere cada proceso?
- ¿Qué es más importante para su negocio, entender por qué está donde está o más bien conocer hacia dónde debería dirigir su compañía?
- ¿Qué tiene más valor, saber quiénes fueron sus 20 mejores clientes el año pasado o quiénes serán los 20 mejores del próximo año?
El análisis de datos ya no es una opción si no un tema obligado en cualquier organización. Los negocios que no se adapten a la nueva forma de valorar y tratar los datos, simplemente desaparecerán.
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