Indicadores y tableros de control
Tener muchos datos no significa tener información.
En muchas empresas los datos están distribuidos entre el ERP, hojas de Excel, sistemas de ventas, inventarios, logística y otras aplicaciones. El problema aparece cuando conocer qué está pasando requiere reunir información manualmente, comparar reportes o esperar al cierre del mes.
En CORE integramos estas fuentes y construimos indicadores y tableros de control que permiten identificar desviaciones, analizar sus causas y dar seguimiento al desempeño de la operación.
El problema es tomar decisiones, tener datos es fácil
Los datos los podemos tener en Excel, en sistemas, en hojas de papel y estar dispersos en la organización. Organizarlos, procesarlos, obtener KPI’s consistentes es un problema. Y generalmente cuando queremos tomar una decisión urgente la información que necesitamos llega tarde. Lo que generalmente ocurre es que tomamos decisiones con información incompleta y con base a la experiencia.
Los silos de información no solo son un problema desde el punto de vista de los datos. Pueden representar cotos de poder que dificultan los cambios.
El dar el paso a eliminar estos silos nos permite tener organizaciones más planas.
Que es un tablero de control
Un tablero de control concentra los indicadores necesarios para supervisar un proceso, área o empresa. Su objetivo no es mostrar todas las cifras disponibles, sino destacar aquellas que permiten conocer el desempeño, detectar desviaciones y decidir dónde actuar.
KPI ≠ gráfica
Diagrama del proceso para convertir datos empresariales en acciones: los datos se transforman en indicadores, se comparan contra metas para identificar desviaciones, se analizan sus causas y finalmente se definen acciones para mejorar el desempeño.
Beneficios de la Analítica de datos
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
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:
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
