Conozca más acerca de cómo puede su organización aplicar datos para tomar decisiones más inteligentes y basadas en mejor información para su empresa.
Las iniciativas de transformación digital se han acelerado a lo largo del último año, y el análisis de datos es cada vez más importante para lograr una ventaja competitiva y rentable, y las aplicaciones para lograrlo son casi infinitas. No solo permiten reducir los vacíos de información de las tareas diarias y ahorrarles dinero a las empresas, sino que además las capacidades sólidas de análisis de datos también aportan información importante para las estrategias comerciales de corto y largo plazo.
Si embargo, si bien la obtención de datos puede ser relativamente fácil para la mayoría de las compañías, hay estudios que demuestran que el 95% de las empresas encuentran dificultades para poder gestionarlos correctamente. Las herramientas de generación de datos acumulados e informes permiten procesar porciones básicas de información comercial que una empresa puede obtener, para que sea más sencillo interpretar grandes volúmenes de datos. La mayoría de las herramientas de análisis de datos ofrecen paneles de control integrados que permiten a los usuarios organizar y visualizar los indicadores clave de rendimiento (KPI, por sus siglas en inglés) en un área determinada de la compañía.
Cuando se trata de interpretar big data, el aprendizaje automático puede ayudar a las compañías a identificar patrones e inconsistencias. Estas herramientas son útiles para que los directivos conozcan con mayor detalle los factores que influyen en su negocio, como por ejemplo vincular patrones de pago a tendencias en la industria.
Tomar decisiones más inteligentes
Con el volumen correcto de información, las herramientas de análisis de datos también se pueden usar para pronosticar tendencias y KPI. Las herramientas de pronóstico se pueden usar con diversos fines, como proyectar ganancias o el valor de ciertos productos para garantizar una fijación precisa de los precios de mercado.
En el aspecto financiero, el análisis de datos puede ayudar a convertir los datos en recomendaciones comerciales concretas. Por ejemplo, si sus reservas de capital alcanzan un nivel determinado en relación con las tendencias del mercado, su departamento contable podría recomendarle un tope de gasto en efectivo o alertar a los directivos sobre oportunidades de inversión.
Dichas herramientas también pueden resultar sumamente valiosas tanto en términos de marketing como de experiencia del cliente. Por ejemplo, si su modelo de pronósticos muestra un posible recambio en su base de clientes, un algoritmo puede iniciar una campaña de servicio al cliente que permita mejorar la retención. Los datos históricos también se pueden usar para adaptar los anuncios a segmentos específicos de clientes, lo que permite a las compañías llegar mejor al público correcto, en el lugar y en el momento indicados.
En definitiva, los datos pueden ayudar a las organizaciones a entender mejor el panorama completo. Pero aunque dichas herramientas pueden aportar perspectiva e información, el análisis de datos, por más avanzado que sea, no puede reemplazar todavía totalmente al trabajo humano. Cuando se trata de interpretar los datos, recuerde que el contexto es clave.
Conozca cómo las organizaciones que están implementando transformaciones digitales pueden mejorar su seguridad informática.
