Construye el futuro de tu empresa: aplica analítica avanzada

En el mundo empresarial es cada vez más usual el uso de la analítica avanzada como una capacidad organizacional para pronosticar y dirigir comportamientos futuros, así como para optimizar los recursos operativos y comerciales. Pero ¿qué caracteriza a esta tecnología?, ¿cómo puedo saber el grado de madurez de mi organización en esta capacidad?, y ¿qué retos debe enfrentar su implementación?

¿Qué es la analítica avanzada?

La analítica avanzada es la tecnología que utiliza algoritmos de machine learning para analizar grandes volúmenes de información, a fin de descubrir patrones y predecir eventos en los procesos productivos de una empresa.

Para ello se vale de conocimientos matemáticos que arrojan estadísticas acerca de todas las áreas de la compañía. Además, se caracteriza por ser predictiva (qué va a pasar) y prescriptiva (qué debo de hacer para que pase), por lo que podría decirse que actúa en el presente con la data del pasado para hacer cálculos sobre el futuro.

Por eso es tan importante que la información recopilada por una empresa sea amplia y de calidad (ordenada, verificada y alineada a los objetivos del negocio). Sólo así esta tecnología podrá realizar análisis más sólidos y conjeturas más precisas.

Además, con base en ello los ejecutivos pueden tomar decisiones ágiles e informadas sobre las acciones y actividades empresariales que deben seguir igual, las que requieren algunos ajustes y las que deben modificarse por completo.

También, la analítica avanzada ofrece soluciones para modelar los resultados deseados en una estrategia de negocios; por ejemplo, qué promoción lanzar para aumentar el engagement de los clientes o cómo enfrentar las condiciones del mercado en un momento puntual.

La analítica avanzada convierte los datos en estrategia de negocios

¿Qué ventajas brinda la analítica avanzada?

A través de la analítica avanzada las empresas pueden eficientar sus recursos humanos, materiales, tecnológicos y financieros porque:

  • Utilizan modelos predictivos para identificar a los clientes más rentables, además de los que tienen mayor potencial para invertir y los que tienen más probabilidades de cancelar un servicio o no volver a comprar un producto.
  • Combinan los datos generados internamente y los adquiridos de fuentes externas para ejecutar un análisis detallado y así tener un conocimiento exhaustivo de sus clientes.
  • Optimizan sus cadenas de suministro, con lo cual pueden disminuir el impacto de una restricción inesperada, simular alternativas y diversificar su distribución.
  • Establecen precios en tiempo real para obtener el mayor rendimiento posible de cada una de las transacciones de sus clientes.
  • Crean modelos complejos sobre la relación entre sus costes operativos y sus resultados financieros.

Por ende, las compañías que usan la analítica avanzada entienden que la mayoría de sus áreas y funciones, incluso aquellas que son más creativas como el marketing digital, pueden optimizarse con técnicas cuantitativas.

En suma, las organizaciones que aplican esta tecnología no obtienen ventajas de una aplicación revolucionaria, sino de múltiples aplicaciones que dan soporte a sus áreas internas, lo que se traduce en beneficios para los clientes y proveedores.

<< Analítica avanzada vs business intelligence, ¿cuál es la diferencia? >>

¿Cómo saber si una empresa está lista para la analítica avanzada?

Para que una empresa implemente de manera exitosa la analítica avanzada se recomienda que identifique su madurez analítica, para lo cual necesita evaluar sus bases de datos y sus ciclos de vida y crecimiento.

Una manera eficaz de medir la madurez analítica es el modelo DELTA, explicado por Thomas Davenport en su libro Competing on Analytics. Ahí, el autor menciona que la combinación exitosa de la Big Data con la analítica avanzada crea una Key Competitive Advantage.

Cualquier empresa puede alcanzar esta ventaja competitiva clave si fortalece las siguientes capacidades:

  • Data. Los datos generados, recopilados y tratados son accesibles y precisos.
  • Enterprise. Las herramientas tecnológicas y las bases de datos están disponibles para todas las áreas productivas.
  • Leadership. Los directivos fomentan en los usuarios internos el uso correcto de los datos para los procesos analíticos.
  • Target. Existen metas claras y medibles, con presupuestos adecuados y cuyas tareas y acciones están bien definidas.
  • Analysts. Entre el personal hay personas capacitadas para ejecutar y administrar modelos de analítica avanzada bajo un enfoque dinámico.

Estos factores permiten conocer la madurez analítica de una organización: entre más cumpla con ellos, más capacidades tiene para realizar procesos exitosos de analítica avanzada:

  • 5 factores – Competidor analítico
  • 4 factores – Organización analítica
  • 3 factores – Aspirante analítico
  • 2 factores – Actividades de análisis aisladas
  • 1 factor o ninguno – No consideran a la analítica avanzada

¿Qué retos debe superar la analítica avanzada?

La adopción de la analítica avanzada en una empresa implica cambios en la cultura, los procesos, el comportamiento y las habilidades de todos los trabajadores.

Esta transición requiere pasión por el enfoque cuantitativo y liderazgo por parte los directivos de la organización. Como ejemplos de CEOs que han impulsado la analítica avanzada en sus empresas en los últimos años están Loveman de Harrah’s, Jeff Bezos de Amazon y Rich Fairbank de Capital One.

Asimismo, es importante contar con la ayuda de expertos en el tema, quienes antes de implementar un modelo de analítica avanzada harán una evaluación de las necesidades y los objetivos de la organización.

Cabe aclarar que las empresas deben tener claro que adoptar un modelo analítico no implica que todas las decisiones pasen a depender de éste, ya que siempre hay que considerar el factor humano, el contexto y otros aspectos más intuitivos que brinda la experiencia.

Por lo tanto, los CEOs con mentalidad analítica tienen frente a sí el reto de saber cuándo hay que seguir los números y cuándo no.

¿Aplican analítica avanzada en tu empresa? De acuerdo con la información mencionada ¿cuál es su nivel de madurez analítica? ¿Cómo podría ayudar un enfoque analítico a los procesos productivos de tu compañía?

Comenta en el espacio de abajo y suscríbete a mi blog para conocer más sobre cómputo cognitivo para empresas, además de otros temas de innovación y tecnología científica aplicada a los negocios.

Originalmente publicado en Jorge Pérez Colin Blog

Compartir:
Compartir en facebook
Facebook
Compartir en twitter
Twitter
Compartir en linkedin
LinkedIn
Compartir en whatsapp
WhatsApp
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

Contacto

Déjanos tus datos y nos comunicaremos contigo a la brevedad