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Cómo aplicar la analítica de datos en la toma de decisiones de la empresa

analítica de datos

En la actualidad, son muchas las empresas que utilizan la analítica de datos para aprovechar al máximo la información disponible y mejorar sus estrategias empresariales.

Cuando se habla de analítica de datos suele emplearse el término big data, haciendo referencia a la recolección, gestión y análisis de un gran volumen de datos que, debido a su tamaño y complejidad, supera las capacidades de procesamiento de las herramientas tradicionales.

La analítica de datos, si se usa de manera adecuada, supone una ventaja competitiva frente a otras empresas del sector, ya que permite a las organizaciones identificar nuevas oportunidades y aprovechar sus conocimientos para tomar decisiones estratégicas.

Los programas de data analytics están evolucionando conforme avanza la transformación digital de las empresas. 

A pesar de la complejidad que se les puede presumir, cualquier empresa puede sacar provecho a sus ventajas con una metodología adecuada.  

En este artículo compartimos algunos tips sobre cómo aplicar la analítica de datos en la toma de decisiones empresariales.

¿Qué es la analítica de datos o data analytics?

El análisis o analítica de datos (DA) consiste en inspeccionar una serie de datos para detectar tendencias y extraer conclusiones sobre la información disponible.

Esto se hace a través de software especializado en transformar la información en potentes herramientas de visualización para maximizar la estrategia en la toma de decisiones.

El fin último de la analítica de datos es impulsar el rendimiento empresarial.

Toma de decisiones basada en analítica de datos

Para tomar decisiones basadas en analítica de datos es necesario asegurarse de que la información disponible está bien organizada, es precisa y fácilmente interpretable.

El primer paso es crear un procedimiento estándar de integración de los datos a través de distintas fuentes que provienen tanto de dentro como de fuera de la organización.

Después de automatizar esta primera fase, llega el momento de supervisar y analizar los valores obtenidos en ella.

Esto se hace mediante tableros interactivos diseñados específicamente para que el análisis de datos sea visual e intuitivo, brindando la posibilidad de comprender la información de una manera clara y rápida.
Además, este sistema extrae datos en tiempo real, lo que permite un análisis más preciso.

El uso de los datos para guiar la toma de decisiones en la estrategia del negocio se conoce como «data-driven decision-makeing» o toma de decisiones en base a datos.

Veamos algunas etapas de esta metodología.

Definición del problema

En primer lugar, es necesario conocer el estado inicial de la situación, y si existe algún problema identificarlo con claridad.

Para ello, pueden plantearse preguntas como: ¿cuál es el escenario ideal de este análisis? ¿Cuál es el problema actual?

Preparación de los datos

Una vez se identifica el problema, es necesario comprender qué datos se necesita analizar para mejorar la situación de partida o resolver el problema.

En este caso, algunas preguntas que podrían ayudar son: ¿qué datos se necesita recopilar para resolver este problema? ¿Cómo puede obtenerse dichos datos?

Procesamiento de los datos

Una vez obtenidos los datos necesarios, el siguiente paso es procesarlos y prepararlos para su análisis posterior. En esta fase es importante cuestionarse que información es relevante y cual debe ser suprimida, es decir, realizar una depuración de todos los datos para obtener la información realmente útil para nuestro propósito. 

Analítica de los datos para generar conocimiento

Finalmente, se pasa a la etapa del análisis de datos, para indagar en el problema y encontrar posibles soluciones. En esta fase debemos dar respuesta a qué información sobre el problema nos arrojan los datos y de qué manera ese conocimiento nos ayuda a resolver el problema. 

Implementación de análisis y modelos

Llega el momento de implementar el análisis realizado y las decisiones tomadas en base a los datos obtenidos.

Es decir, definir un objetivo (qué hay que resolver), diseñar la estrategia (cómo se va a resolver), determinar las tácticas (acciones que hay que realizar) y escoger las métricas clave que servirán para analizar los resultados.

Almacenamiento de datos

Finalmente, la última etapa consiste en el almacenamiento electrónico de toda esta información útil resultante del procesamiento y análisis de datos.

Bien sea para usarla en el mismo momento o en uno posterior, conservándolos bajo la legislación de protección de datos.

Conclusión: la analítica de datos es clave para tomar buenas decisiones

La alta competencia existente en el mercado obliga a los grandes negocios a recurrir a la analítica de datos para mejorar su capacidad de decisión.

Hoy en día, se almacena una gran cantidad de información, lo que permite usar la inteligencia artificial para la generación de informes y tableros que facilitan la búsqueda de soluciones, que tienen como objetivo último optimizar la rentabilidad del negocio.

A través de las técnicas de data analytics es posible interpretar la información en bruto para detectar tendencias o descubrir revelaciones que servirán en la toma de decisiones para alcanzar el éxito empresarial.

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