Los números no mienten, especialmente cuando se trata de las empresas y su recolección de datos. Pero no nos malinterpretes, con esto no te queremos decir que las compañías mexicanas son ineficientes cuando de analítica se trata. Lo que realmente queremos transmitir es que la analítica de datos es cada vez mayor, por lo que, aunque se han hecho grandes avances en este campo al pasar de los años, aún queda mucho camino por recorrer.
Debemos priorizar aún más la analítica de datos en la administración de empresas
Nos enfrentamos a un entorno cada vez más competitivo y cambiante. Por lo que, para sobrevivir y prosperar, debemos contar con información precisa y actualizada que nos permita tomar decisiones estratégicas acertadas. Para lo que la analítica de datos nos puede ser de suma utilidad.
¿Qué es exactamente la analítica de datos?
Esto no es más que el proceso de recopilación, limpieza, análisis e interpretación de cifras y estadísticas para obtener información valiosa que pueda utilizarse con el fin de tomar decisiones mucho más eficientes y orientadas a la consecución de objetivos.
Igualmente, es importante destacar que los datos pueden provenir de diversas fuentes, como: sistemas de gestión empresarial, bases de datos, plataformas de redes sociales, dispositivos móviles, etc.
Si lo hacemos bien, esto podría beneficiar a la administración de empresas de muchas maneras.
Mejor comprensión de los clientes
Hay clientes que saben exactamente lo que quieren, cómo lo quieren y en cuánto tiempo lo quieren. Pero también hay otros que necesitan un poco más de guía, y en ambos casos es vital escucharlos.
Para esto, la analítica de datos nos puede ayudar. Al realizar los estudios y análisis correctos, podrás determinar las necesidades y comportamientos de tu consumidor final. Lo que te ayudará a desarrollar productos y servicios más atractivos y personalizados.
Más eficiencia, menos pérdidas
Por otro lado, la analítica de datos también te puede ayudar a identificar áreas de mejora y optimizar procesos. Esto puede conducir a una reducción de costes y un aumento de la productividad.
Por ejemplo, una empresa de fabricación puede utilizar los datos para identificar los procesos que tardan más tiempo en completarse. Tomando mejores decisiones en un futuro para acelerar la producción y reducir los costes.
Los datos también pueden usarse para desarrollar algoritmos y modelos que pueden automatizar tareas que actualmente se ejecutan manualmente.
Por ejemplo, una compañía de servicios financieros puede automatizar el proceso de aprobación de préstamos. Minimizando los costes y agilizando el proceso.
Otros ejemplos
Otros ejemplos específicos de cómo las empresas pueden utilizar la analítica de datos para aumentar la eficiencia, son:
- Emplear la inteligencia artificial para automatizar tareas repetitivas.
- Aplicar el aprendizaje automático para optimizar procesos.
- Usar el análisis de datos para identificar las tendencias y los patrones.
Reducción de riesgos
Al monitorear los riesgos existentes, podrás recopilar información como su frecuencia, gravedad y costo. Así, se pueden abordar situaciones problemáticas antes de que ocurran accidentes o incidentes en el futuro.
Otros ejemplos específicos de cómo las empresas pueden utilizar la analítica de datos para reducir el riesgo son:
- Identificar tendencias de fraude.
- Aplicar el aprendizaje automático para monitorear el riesgo de ciberseguridad.
- Utilizar la inteligencia artificial para predecir los riesgos climáticos.
- Emitir alertas tempranas sobre riesgos emergentes.
- Desarrollar planes de respuesta a crisis.
- Medir la efectividad de los controles de riesgo.
¿Y en México se está haciendo esto?
Sí y no. De acuerdo con el informe de CALA Analytics, el 45% de las empresas en México recopilan información, pero no la analizan. Esto significa que están perdiendo una oportunidad valiosa para mejorar su rendimiento.
La buena noticia es que estas cifras están mejorando. Concretamente, el informe señala que el 55% de las empresas mexicanas tienen planes de implementar o mejorar su estrategia de analítica de datos en los próximos años.
Para maximizar los resultados, en el sector empresarial
Incorporar la analítica de datos a la cultura organizacional
Esto debe ser una parte integral de la toma de decisiones en la empresa. Lo que requiere un cambio de mentalidad y la formación de los empleados en las técnicas de analítica de datos.
Contar con herramientas y recursos adecuados
Para recopilar, analizar e interpretar los datos, se debe contar con una infraestructura de TI adecuada.
Establecer objetivos claros
Igualmente, las empresas deben establecer objetivos claros para su estrategia de analítica de datos. Lo que ayudará a garantizar que los esfuerzos sean eficaces y se obtengan los resultados deseados.
Algunos consejos adicionales
No es necesario intentar hacer todo a la vez. Comienza con un proyecto pequeño y sencillo.
- La analítica de datos requiere una inversión de tiempo y recursos. Por eso es importante contar con el apoyo de la alta dirección para asegurar el éxito del proyecto.
- Por otro lado, los empleados deben estar abiertos a compartir datos y colaborar en proyectos de análisis.
- Finalmente, es necesario salir de zona de comodidad. Porque no hay manera de hacer un verdadero cambio en el panorama empresarial mexicano, si seguimos haciendo lo mismo que venimos realizando durante los últimos años.
