Desde el comienzo de la historia, los datos han sido el punto de partida de toda la información que rodea al mundo, especialmente en los últimos años, cuando la capacidad tecnológica a nivel de infraestructura ha crecido a pasos agigantados para soportar el almacenamiento de Bytes hasta llegar a los Tebibytes, y con la certeza de que será necesario inventar nuevas medidas. Esto es especialmente cierto en las empresas, donde los datos, como unidad, han sido el insumo que genera fuentes de información que permiten dentro de la organización crear indicadores y métricas para la toma de decisiones futuras.
Los métodos de Analítica de Datos tienen una relevancia muy importante en la transformación digital de las empresas, ya que permiten transformar los datos en acciones concretas para el negocio. El universo analítico contempla diferentes niveles de complejidad según el valor que se quiera obtener de los datos y el reto que esto implica desde el punto de vista tecnológico.
A través de este artículo comprenderemos el enfoque de cada tipo de analítica y su caso de uso para las compañías:
Los diferentes tipos de analítica han permitido analizar el comportamiento de un proceso, examinando datos pasados mediante analítica descriptiva y permitiendo una mejor comprensión de los datos mediante herramientas de BI y Minería de Datos, entendiendo qué ocurrió.
Análisis Diagnóstico
El Análisis de Datos nos permite responder por qué han sucedido las cosas e identificar comportamientos y patrones que permiten a las organizaciones definir una estrategia de acción para corregir o mejorar.
Analítica Predictiva
Basada en información en tiempo real y usando herramientas de modelado estadístico o Machine Learning, permite predecir el comportamiento de un proceso y anticiparse al futuro para tomar decisiones que puedan favorecer un caso de negocio específico.
Analítica Prescriptiva
Busca generar un plan de acción o recomendar otras acciones basadas en los recursos y datos disponibles, las predicciones y otras variables externas, aprovechando el uso de algoritmos de optimización combinatoria llamados Investigación Operativa (Operational Research).
A partir de estos conceptos, podemos ver la importancia de la Analítica como motor de la transformación digital dentro de las organizaciones, en distintos momentos del tiempo, siendo una tendencia tecnológica que nos ayuda a mejorar la eficiencia en la empresa y generar nuevas experiencias para el cliente en la mejora de un servicio o proceso, de acuerdo con las siguientes etapas clave que la Gerencia debe tener en cuenta al implementar este tipo de proyectos:
- La selección de herramientas de Analítica Digital según su relación costo-beneficio, campo de especialización y complejidad del caso de negocio.
- El procesamiento de la información recopilada mediante los modelos analíticos seleccionados y las preguntas que se deben responder.
- La toma de decisiones basada en datos para cumplir los objetivos estratégicos de la organización reflejados en sus KPIs..
Durante mi experiencia como Arquitecto de Software en preventa dentro de mi organización, la interacción con varios clientes y la comprensión de sus necesidades me han permitido identificar la gran importancia de la Analítica de Datos, usándola como el insumo principal para las herramientas que permiten el análisis, recopilación, organización y procesamiento de lo que ha ocurrido en el pasado, de lo que está disponible actualmente, incluyendo la mejora de procesos y la cultura organizacional compuesta por cada uno de los miembros de la empresa, así como la proyección futura reflejada en su Visión, para ayudar a sus clientes a resolver sus problemas de negocio; todo esto no será posible si los patrocinadores o roles de gestión de la organización no lo tienen claro.
Comprender que los datos son dinámicos, al igual que sus procesos en las empresas y la interacción con las personas, permitirá a las organizaciones identificar su hoja de ruta hacia su transformación digital.