Análisis de datos para mejorar tu negocio

El análisis de datos, entendido como un proceso o ciencia que se dedica a realizar seguimiento a través de un conjunto de datos, con el fin de analizarlos para llegar a unas conclusiones y ponerle un fin a esa información recolectada, cobra hoy mayor importancia para la toma de decisiones en las empresas.

Antes, este proceso era un valor agregado de las compañías, pero en la actualidad, es una herramienta esencial. Estudios revelan que casi el 46 % de las compañías se han enfrentado alguna vez a problemas que se hubieran ahorrado, al contar con un correcto análisis de datos.

En este contexto, han surgido algunas limitantes, pues es bien sabido que muchas empresas carecen de tecnología, programas con capacidad de almacenar y analizar los datos en poco tiempo. Y aunque algunas compañías sí cuentan con dicha tecnología, una gran capacidad para recolectar datos, estas son incapaces de analizar y darle un fin efectivo a la información.

Según empresas como Delloite, del 74 % de las compañías colombianas, hasta hace algunos años, tenían data, pero no sabían cómo usarla. Esta cifra ha subido al 84 % y la cifra es similar en todo el continente.

Entonces, ¿qué se debe hacer para darle utilidad a la analítica de datos, de forma que atraiga clientes, suba las ventas y se mantenga la fidelidad del cliente? En primer lugar, antes de empezar a recopilar datos, se debe trazar un plan y un objetivo.

La idea es hacer un proyecto estratégico previo para identificar el fin de todos los datos. Para ello, se requiere de personas especialistas en el tema que entiendan que la analítica de datos va de la mano con estrategias de mercadeo, ser capaces de adquirir esa información recolectada, entenderla y sacarle provecho, con el fin de monetizarla.

En segundo lugar, la información recolectada, por medio de los datos dejados por el cliente, estudios de mercados y la experiencia del consumidor se le debe dar el mayor provecho posible. Así, en la actualidad, existen softwares especializados o programas como Bussines Inteligence que sirven para entender los datos recopilados de una manera más fácil, mediante tableros de control más sencillos, de modo que los empresarios puedan comprender agilmente las opiniones de sus clientes, cómo funciona su negocio, cuáles áreas están bien, cuáles mal, cómo pueden mejorar y cómo pueden aprovechar mejor esa data para optimizar sus productos, además de conocer la experiencia de sus clientes y darle un mejor funcionamiento a esa información.

“Se necesitan herramientas que permitan automatizar procesos e integrarlos con plataformas de computación en la nube. Algunos de los programas más utilizados son: T, Python, SQL, Java, Scala y Julia. Existen además programas a bajo costo que permiten interactuar con sistemas de cómputo en la nube, tales como: Mongodb, Google Cloud, Aws, Microsoft Azure y Cloudera, entre otros”, explican el equipo de expertos docentes de la Maestría en Analítica de Datos de la Universidad Central.

Cuatro fortalezas de la analítica de datos

De acuerdo con información basada en el informe de Digitalhouse existen cuatro bondades del análisis de datos.

1. Ciclos de innovación más rápidos: el objetivo central de la analítica consiste en apoyar la toma de decisiones ejecutivas y el panorama actual infiere que las decidiones de hoy sean más importantes, pues los mercados cambian de forma rápida. De ahí que el futuro pertenece a las compañías ágiles que pueden adaptarse a la velocidad del tiempo. Así, tener ideas correctas, en el momento oportuno y actuar con base en eso es un gran diferencial. Para ello, los profesionales deben ser capaces de realizar análisis efectivos.

2. De un mundo impulsado por procesos a un mundo basado en datos: si hasta el momento estábamos acostumbrados a los procesos de creación de datos, ahora estos se utilizan para crear procesos de transformación digital. Es así como los pasos cambian de manera constante, según la información y los algoritmos en tiempo real.

Por ejemplo, si pensamos en los clientes que compran pruductos, en los viejos tiempos, el proceso para analizar dichos clientes era lineal: ellos veían un anuncio, luego, quizá, iban a una tienda y hacían la compra. Pero ahora, vivimos en un mercado omnicanal mucho más complejo. Las empresas más avanzadas optimizan el recorrido de los clientes de extremo a extremo, utilizando el análisis en tiempo real, todos los puntos de interacción para guiar a los clientes hacia los mejores resultados y llegando a responder ciertos interrogantes que ayudan a tomar mejores deciciones: ¿el cliente es rentable?, ¿deberíamos ofrecer un descuento?,¿en qué otros productos podría estar interesado? El resultado es que cada cliente, en esencia, sigue un proceso único y personalizado, impulsado por datos y análisis.

Estos procesos se transforman de manera automática, a medida que los datos cambian, haciéndolos más ágiles y flexibles para los mercados que avanzan rápidamente. Además, no se trata solo de la experiencia del cliente, pues todos los procesos comerciales modernos también se han transformado, incluidos los recursos humanos, la logística, las finzanzas y la fabricación, por mencionar algunos, se han ajustado y ahora se optimizan de forma constante, sobre la marcha, con base en los datos en tiempo real. De ahí que la analítica de datos pase de ser un proceso separado de ´óperaciones´a ser una parte integral de este.

3. La analítica hace parte de los productos y servicios que ofrece: las empresas están pasando de vender a crear experiencias y los datos son una parte esencial de esta acción. Ya sea una estimación de cuánto tardará un Uber en llegar a su destino o la importancia de una recomendación de Amazon.

En cualquier caso, los datos son una parte de las experiencias de sus clientes y es lo que hace que una empresa se diferencie de sus competidores. Esto significa que los gerentes de sus productos deben experimentar con los datos de nuevas formas, probando e iterando 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, comportamientos de consumidores y distribución geográfica, entre otros.

Tenga en cuenta

A la hora de hacer un análisis de datos de pequeña o gran escala, los expertos docentes de la Maestría en Analítica de Datos de la Universidad Central recomiendan:

1. Tener en cuenta los datos, tipo de análisis y posibles resultados.
2. Segmentar los requerimientos de los análisis en:
Funcionales: contenido e información.
Regulatorios: normatividad legal que permite tratar los datos.
Calidad de la información: organización de los datos y sus fuentes, además de las herramientas para procesarlos.
Seguridad: retroalimentación, bases de código y demás elementos que garanticen la continuidad del proceso.

Archivado, retención y linaje: implementar procesos que garanticen la transparencia, la auditoría y el monitoreo del análisis.
Interfaces de consumo: proveer un medio para consumir los resultados del análisis.
3. Diseñar procesos modulares que permitan la incorporación de nuevos elementos o ampliar la funcionalidad de los ya existentes.