• EL ENFOQUE

Claves para tener negocios efectivos con el análisis de datos

El análisis de datos es la base para la creación de nuevos negocios o la adaptación de los actuales a la industria 4.0. Este tema toma importancia debido a la toma de decisiones de forma segura, certera, basada en datos previamente analizados.

Claves para tener negocios efectivos con el análisis de datos

Las empresas se transforman y han debido hacer cambios estructurales a raíz de la pandemia: migrar a tecnologías que ayuden a crear bases sólidas para afrontar crisis, innovar y transformar al interior de acuerdo con las necesidades de los clientes, adaptarse a los cambios, unirse siempre a los avances tecnológicos y migrar la información a la nube.


De acuerdo con un grupo de docentes de la Maestría en Analítica de Datos de la Universidad Central, hay que tener en cuenta cuatro pasos para lograr negocios exitosos según la analítica de datos y su importancia en la industria 4.0:


1. Ciclos de innovación más rápidos:

La analítica de datos tiene por objetivo apoyar la toma de decisiones ejecutivas, actualmente los mercados cambian muy rápido, de ahí que el futuro pertenece a las compañías ágiles que puedan adaptarse rápidamente. Definitivamente, tener las ideas correctas en el momento oportuno y poder actuar sobre ellas es un gran diferencial. Para eso, los profesionales deben ser capaces de realizar análisis efectivos.


2. De un mundo impulsado por procesos a un mundo basado en datos:

Antes se creaban procesos de datos que s e utilizaban para el análisis, ahora los datos se utilizan para crear procesos para la transformación digital.


En los viejos tiempos, este era un proceso bastante lineal: veían un anuncio, luego quizás iban a una tienda y hacían una compra. Pero ahora vivimos en un mundo omnicanal mucho más complejo. Las empresas más avanzadas, están optimizando el recorrido de los clientes de extremo a extremo utilizando análisis en tiempo real en todos los puntos de interacción, por ejemplo, si está en un centro comercial cenando, le llegan ofertas de descuentos de almacenes ubicados allí, válidos durante un tiempo determinado.


Guiando a los clientes hacia los mejores resultados: ¿El cliente es rentable? ¿Deberíamos ofrecer un descuento? ¿En qué otros productos podrían estar interesado? Y así sucesivamente es como trabajaban las organizaciones exitosas hoy.


El resultado es que cada cliente está siguiendo, en esencia, un proceso único y personalizado, impulsado por datos y análisis. Y estos procesos cambian automáticamente a medida que los datos cambian, haciéndolos más ágiles y flexibles, y más adecuados para los mercados en rápido movimiento. Pero no es solo la experiencia del cliente la que está cambiando.


Todos los procesos comerciales modernos, incluidos los recursos humanos, la logística, las finanzas y la fabricación, se ajustan y optimizan constantemente, sobre la marcha, en base a datos en tiempo real. De ahí que, el análisis de datos pasa de ser un proceso separado de "operaciones" a ser una parte integral de él.


3. La analítica es parte de los productos y servicios que vende:

Las empresas están pasando de vender productos a crear experiencias, y los datos son una parte esencial de ese proceso. Ya sea una estimación de cuánto tardará un Uber en llegar, o la calidad de una recomendación de Amazon, o la capacidad de analizar sus facturas B2B. En cualquier caso, los datos son una parte cada vez más directa de las experiencias de sus clientes, y lo que hace que una empresa se diferencie de sus competidores. Esto significa que, los gerentes de sus productos deben poder experimentar con los datos de nuevas formas, probando estas experiencias basadas en datos para sus clientes.


4. Monetización directa de datos

Ahora es más fácil monetizar la información, convirtiéndola directamente en ingresos ya que esos datos pueden ser de valor para otras organizaciones. Al agregar, aumentar y anonimizar la información, se puede vender. Por ejemplo, los datos de los minoristas pueden revelar conocimientos profundos sobre las opciones de marca, comportamiento de consumidores, distribución geográfica, entre otras.


¿Cuáles son los programas informáticos que facilitan este proceso?

Se necesitan herramientas que permitan automatizar procesos e integrarlos con plataformas de computación en la nube. Los programas más utilizadas actualmente son R, Python, SQL, Java, Scala y Julia; ya que estás herramientas permiten interactuar con sistemas de computación en la nube tales como mongodb, google cloud, aws, Microsoft azure, cloudera, entre otros. Estos sistemas de computación en la nube proveen a bajo costo todas las herramientas para el análisis, utilizando sistemas de aprendizaje profundo, aprendizaje de máquina, entre otros; sobre conjuntos de datos independientemente de su tamaño.


¿Qué es lo más importante para tener en cuenta al realizar un análisis de gran o pequeña envergadura?


1. Datos, tipo de análisis y posibles resultados.

2. Segmentar los requerimientos del análisis en:

a. Funcionales: contenido, información.

b. Regulatorios: Regulaciones legales que permiten tratar los datos.

c. Calidad de la información: Cómo está organizada la información y cuáles son sus fuentes. Qué herramienta se necesita para procesar esos datos.

d. Seguridad: Backups, datos en tránsito, staging, bases de código y demás elementos que garanticen la continuidad del proceso.

e. Archivado, retención y linaje: Implementar procesos que garanticen la transparencia, la auditoria y el monitoreo del análisis.

f. Interfaces de consumo: Proveer un medio para consumir los resultados del análisis. Esto generalmente se realiza a través de herramientas de visualización tales como Power Bi o Tableau, cuando está orientado a personas.

g. Habilidades técnicas disponibles: Tener personal con conocimiento suficiente, tanto en las herramientas a utilizar como en los conceptos a aplicar.

3. Escalabilidad del proceso. Diseñar procesos modulares que permitan la incorporación de nuevos elementos o ampliar la funcionalidad de los existentes.