Analítica de datos
La analítica de datos ayuda a identificar Oportunidades y Riesgos de negocio escondidos en los datos, por lo que permite tomar mejores decisiones. En Core ayudamos a nuestros clientes a mejorar su desempeño con el análisis de sus datos (ver un ejemplo).
Los datos se pueden utilizar para predecir comportamientos (Demanda, fallas), construir indicadores o tableros de control, mejorar procesos, realizar simulaciones lo que permite la mejora del desempeño de negocios. El análisis de datos requiere además de connocer las herramientas, conocer las fuentes de datos y un proceso que permite identificar las oportunidades que parten de la problemática que enfrenta el negocio.
Qué és la analítica de datos
En un mundo donde los datos impulsan la toma de decisiones, la capacidad de interpretar y utilizar datos de manera efectiva cambia las reglas del juego. Poer ésta razón, el análisis de datos ayuda a las empresas a optimizar sus operaciones, reducir costos y aumentar la eficiencia al identificar patrones y tendencias que de otro modo pasarían desapercibidos. Este campo no se trata sólo de hacer cálculos; Implica el uso de herramientas y técnicas avanzadas para convertir datos sin procesar en conocimientos prácticos, que pueden conducir a decisiones más estratégicas y rentables. No es posible optimizar el inventario sin analizar las ventas y las operaciones del inventario, como tampoco, se puede optimizar la logística de distribución sin analizar las rutas, su tráfico y los datos de tu operación. Ver un caso de éxito de optimización de inventarios.
Cuales son los beneficios de la analítica de datos.
Los beneficios son múltiples: Ahorros en costos, reducción de riesgos, menor inversión, mejores y más rápidas decisiones.
Eficiencia operacional
El análisis de datos desempeña un papel crucial a la hora de optimizar las operaciones, reducir los costos y mejorar la prestación de servicios. Al observar los datos comerciales y analíticos, las empresas pueden identificar cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora.
Optimizar las utilidades.
La analítica empresarial puede ayudar a las empresas a desarrollar estrategias que contribuyan directamente a la rentabilidad. Al analizar estrategias de precios, reducir costos y optimizar procesos comerciales.
Decisiones informadas
Brinda a los líderes conocimientos basados en datos, lo que les permite tomar mejores decisiones estratégicas. Al aprovechar el análisis integral de datos, los ejecutivos pueden comprender las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes y el desempeño operativo.
Descubre oportunidades
La analítica puede descubrir nuevas oportunidades de mercado y sugerir áreas de expansión. Al analizar las tendencias del mercado y los datos de los clientes, las empresas pueden identificar segmentos sin explotar, mercados emergentes y áreas potenciales de crecimiento.
Identifica tendencias
El análisis de datos ayuda a detectar patrones y tendencias, lo que permite a las organizaciones anticipar los cambios del mercado y adaptarse rápidamente. Al comprender los análisis de la empresa, las empresas pueden realizar ajustes proactivos en sus estrategias.
Oportunidades de crecimiento
El análisis de datos impulsa el crecimiento empresarial al identificar tendencias y pronosticar áreas de crecimiento futuro. Con predicciones e señales precisos, las empresas pueden desarrollar estrategias para escalar de manera efectiva.
Evaluar y medir el desempeño.
Las herramientas de análisis son esenciales para medir el desempeño de diversas iniciativas y operaciones comerciales. Al monitorear continuamente los indicadores clave de desempeño (KPI).
Manejo del riesgo
El análisis de datos también es crucial para mejorar la gestión de riesgos. Al analizar datos históricos e identificar patrones, las empresas pueden predecir riesgos potenciales y desarrollar estrategias para mitigarlos.
Mejorar el Marketing
El análisis de las ventas pueden permitir mejorar las estrategias de marketing, la participación del mercado y adaptar productos y servicios para satisfacer mejor las necesidades de los clientes.
Como se hace analítica de datos.
La analítica de datos presenta retos muy importantes tanto técnicos como organizacionales. Dentro de las dificultades Organizacionales se encuentran: Falta de capacidad de las personas que toman decisiones, Falta de definiciones de indicadores, Cultura empresarial etc. Y dentro de los retos técnicos se encuentran: Diferentes fuentes de información (Silos), volúmen de información, datos no unificados, etc.
Adicionalmente la analítica de datos requiere casi siempre soluciones personalizadas. Se puede hacer analítica de datos con una hoja de cálculo o con diversas herramientas. El modelo de análisis de datos es como sigue:
Componetes del analítica de datos
El componente mas visible de la analítica de datos es el de visualización aqui se pueden usar herramientas como Excel, Power BI, Qlick, Taableu, Cognos, Dome, GoodData entre otros. Cada una pressenta ventajas y desventajas.
Las fuentes de datos pueden ser sistemas como ERP, sistemas propietarios, hojas de cálculo, etc. Este es un componente que ya existe en la organización.
El ETL (Extracción, Transformación y Carga) es un componente que permite extraer los datos de la fuente, limpiar y uniformar los datos, validarlos y realizar la carga en un repositorio dedicado al analisis o Datawarehouse. Aqui pueden usarse diversas herramientas comerciales o programar la función.
El repositorio de datos para analisis que puede recidir en una base de datos ROLAP o OLAP o en un Datalake, la elección depende del volúmen, presupuesto, preferencias. Pero en general es conveniente este repositorio para ganar agilidad.
Las herramientras IA para realizar pronósticos, análisis de correlación, etc. Que nos añade más valor al proceso de análisis
Ejemplos:
