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Porqué una estrategia de análisis y visualización de datos

A pesar las actuales tendencias de extender la cultura de Data Analytics en las organizaciones, las empresas y la administración no han avanzado mucho para dar valor a sus datos. A esto ha contribuido la complejidad de la puesta en marcha de la tecnología de datos Big Data.

De entre las prioridades estratégicas que se han creado con el auge de internet, la estrategia de "Data Analytics" ha sido, y es, la prioridad nº 1 de las empresas. El aumento del volumen de datos generados y recopilados actualmente crea oportunidades sin precedentes. Aumentar la productividad y mejorar la toma de decisiones y la comunicación son algunas de las áreas estratégicas que justifican las importantes inversiones ligadas a esta transformación de los datos.

En el presente artículo, veremos cuáles son las 5 principales razones por lo que es necesario poner en marcha una estrategia de análisis y visualización de datos (o "Data Analytics") en tu empresa.

1. Incrementar la transparencia en beneficio de los resultados

Los datos pueden servir, y de hecho sirven, para difundir una cultura de transparencia en una organización tanto a nivel interno como a nivel externo. Difundir y compartir datos entre departamentos reduce el tiempo de búsqueda de información, mejora la coordinación entre personas y áreas, promueve la mejora de los procesos y mejora el compromiso en la consecución de los objetivos que se hayan definido. La visualización de datos permite "democratizar" el acceso a los números.

A nivel interno, la información y el mensaje son más fáciles de comprender para cualquier usuario. Es posible, por lo tanto, comunicar objetivos claros y concretos a los equipos o departamentos además de comunicar mensajes sin ambigüedades.

A nivel externo, la visualización de datos es una herramienta potente en comunicaciones de tipo financiero. Permite comunicar los resultados y visualizar rápidamente el estado de ejecución de los objetivos. Los accionistas y los comités de Dirección son aficionados a estas herramientas que permiten una vista rápida y eficaz sobre una actividad. La visualización de datos ("data visualization") facilita un análisis más rápido y una mejor toma de decisiones.

2. Mejorar los procesos de toma de decisiones

Según un estudio realizado por la consultora de negocio PwC, las empresas que han extendido la cultura del análisis y del uso de datos tienen tres veces más probabilidades de mejorar sus procesos de toma de decisiones.

Las nuevas herramientas de análisis y visualización de datos ofrecen muchas ventajas para mejorar estos procesos.
Los directivos comprenden sus datos inmediatamente (el reporting y la información de gestión pasa a estar disponible en tiempo real) y pueden concentrarse en el análisis y la toma de decisiones más que en un análisis interminable de una base de datos o de una hoja de cálculo.

El personal que elabora la información de gestión puede automatizar su elaboración y disponer de más tiempo a hacer nuevos análisis y a mejorar la información que se proporciona a la Dirección.

El uso de los datos está muy extendida en la gran distribución para probar nuevas estrategias de precio o encontrar una gama óptima de productos. Walmart lleva varios años utilizando datos de venta para optimizar el producto en los lineales. Tiene 200 millones de clientes por semana. Este análisis le ha permitido mejora su margen operativo entre un 6 y un 8%.
Una buena herramienta de visualización de datos permite examinar grandes bases de datos y poner en valor tendencias o situaciones de riesgo por ejemplo.

3. Reducir costes, lanzar nuevos productos y/0 mejorar la competitividad

Mejorar la productividad y la competitividad a partir del análisis de los grandes volúmenes de datos es una potente palanca de competitividad desde dos puntos de vista.

Desde un punto de vista interno, están las empresas que utilizan dichos análisis con el objetivo de mejorar sus procesos de negocio, consiguiendo con frecuencia incrementos en la productividad y rentabilidad de entre un 5 y un 6% más altos que en las empresas de su sector.
También es posible mejorar la capacidad de innovación de la empresa, por un lado, liberando recursos al eliminar tareas repetitivas como es la elaboración de informes al final de cada mes, lo que reduce significativamente su capacidad de hacer nuevas pruebas, ensayos o test y, por lo tanto, de innovar.
Y por otro lado, la puesta en marcha de procesos de recopilación y análisis de datos, también permite a las empresas asumir riesgos de forma más limitada. De hecho, es posible acceder a los resultados de nuevos experimentos en tiempo real lo que permite cambiar la estrategia rápidamente si un ensayo, test o prueba no se materializa.
 
Y desde un punto de vista externo, hay compañías que deciden explotar el análisis de sus datos dirigiéndose al mercado. Desarrollan plataformas, software o scripts que no dudan en revender como un servicio o como una característica o funcionalidad adicional a su producto con el objeto de mejorar su competitividad y así aumentar su mercado y sus ventas.

4. Conocer mejor a sus clientes​

Este es el principal uso que hacen los departamentos de marketing del análisis de datos. La gran cantidad de datos generados por los consumidores, junto con el creciente uso de teléfonos inteligentes y tabletas multiplica la disponibilidad de fuentes de datos de clientes.

Mediante la agregación de fuentes de datos diversas (CRM, redes sociales y objetos conectados) se puede llegar a la microsegmentación de los consumidores lo que ofrece la posibilidad de personalizar productos y llevar a cabo campañas promocionales específicas.

Netflix, una compañía que ofrece películas y series de televisión en streaming y por Internet es un ejemplo perfecto de la gestión de datos. Un algoritmo tiene en cuenta las preferencias de los usuarios para empujar películas que les gustaría ver. Gracias al aprendizaje del algoritmo ("machine learning"), los contenidos recomendados son cada vez más relevantes por lo que cuanto más películas ve el usuario mejor será aconsejado. Para añadir diversidad, se proponen las mejores películas y series para crear una experiencia de usuario de alto rendimiento. Estos millones de datos permiten a Netflix crear series y películas de éxito, ya que responden de manera específica a las necesidades de los consumidores.

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5. Automatizar el reporting de gestión con herramientas de Data Analytics potentes y fáciles

Según varios estudios de Big Data realizados en 2016 y 2017 por las consultoras Ernst & Young y PwC, a pesar de la existencia de una tendencia positiva de su uso en las empresas, la cultura de Data Analytics está poco extendida entre las empresas.

La recopilación de datos sigue llevándose a cabo por los canales tradicionales y los datos disponibles están infrautilizados. Todavía existe un “gap” entre la demanda de aplicaciones analíticas por parte de los departamentos y la situación actual de la empresa. Sin embargo, la revolución de los datos es un activo innegable.

!A que esperas para empezar!
Tu empresa estará mejor combinando la automatización y mejora del reporting de gestión con las mejores prácticas de Data Analytics y al mismo tiempo conseguirás preparar a tu organización para aprovechar y explotar el Big Data.

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