Análisis

Analytics

Inteligencia analítica para la innovación competitiva

Artículo elaborado por Fabián Varietti de Deloitte

¿Cómo tomar buenas decisiones?

Inteligencia analítica para la innovación competitiva

Si usted es responsable de una empresa, un área o un proceso seguro vienen a su mente una variedad de preguntas permanentemente: ¿Cómo me fue? ¿Cómo me está yendo? ¿Cómo me va a ir? Y otras muchas más. Entiende la necesidad de contar con respuestas en tiempo y forma para estas y otras preguntas… que ni se le han ocurrido aun.

La importancia del concepto de Analytics sigue creciendo entorno a las actividades de toma de decisiones empresariales. Apunta a la conjunción de habilidades, tecnologías y métodos enfocados a recolectar, analizar y explorar información relevante que genere conocimiento a las organizaciones y las ayude a dirigir sus estrategias, enfocar sus esfuerzos, reducir costos, generar ventaja competitiva, entender sus clientes y muchas otras aplicaciones.

Nuevas capacidades para nuevos desafíos: más complejidad del negocio, más competencia, más información, más fuentes de datos y más áreas de crecimiento.

Los negocios se han hecho más complejos al igual que el análisis de la información para atender sus nuevas necesidades de toma de decisiones. Disponemos de mayores volúmenes de información proveniente de nuevas fuentes de datos. Como usuarios dejamos rastros en todos lados y a toda hora. Soluciones en la nube, computadoras, tabletas y celulares conectados a internet, al igual que autos, consolas de video juego, relojes inteligentes y diversos dispositivos que ofrece el mercado, generan inmensos volúmenes de datos en diversos formatos y tecnologías.

En este contexto las empresas deben ser capaces de lograr explotar y proteger sus datos a la vez que explotan y sacan ventaja de los datos externos.

Producto de estos nuevos desafíos, el mercado de las tecnológicas en materia de análisis de información ha ido avanzando, ofreciendo nuevas herramientas con nuevas funciones y capacidades para atender el proceso de toma de decisiones, a continuación exploramos dos de ellas.

Digital Analytics

Herramientas gratuitas como Google Analytics y Piwik, entre otras, permiten a las empresas acceder a información provenientes de las interacciones de sus usuarios con sus Portales Web y aplicaciones móviles. Acceder a indicadores de tráfico como los que proporcionan estas herramientas permite a las empresas enfocar la inversión realizada sobre su Canal Web. Disponer de datos que ayuden a determinar cuál es la estrategia móvil más adecuada, entender el comportamiento de los canales de comunicación como boletines y redes sociales para distribuir mis esfuerzos de una forma más eficiente, y direccionar la evolución de las funcionalidades y contenidos ofrecidos en busca de una mejor experiencia de usuario son algunas de las posibilidades que habilita este tipo de soluciones. Pero esta información no solo permite a las empresas optimizar su esfuerzo sobre el Canal Web,  sino además mejorar su oferta de servicios y productos hacia sus clientes y posibles clientes, o incluso hacia la ciudadanía en materia de sector público. Mediante un análisis de la información del tráfico, es posible identificar perfiles de usuarios y entender las necesidades particulares de cada grupo para enfocar los esfuerzos en actividades promoción, venta y/o fidelización entre otras.

Agile y Self-Service Analytics

La necesidad del negocio de contar con respuestas en menor tiempo y disponer de mayores capacidades de análisis de información ha llevado a una evolución de las herramientas de explotación de información tal como las concebíamos años atrás. En los últimos años ha tomado fuerza el concepto de Analytics Ágil y Self-service Analytics, con la aparición de herramientas tecnológicas que acercan mayores capacidades de exploración y visualización de información a los usuarios de negocio, sin la necesidad de conocimientos técnicos elevados, con interfaces más intuitivas y amigables para estas actividades.

Este tipo de herramientas permite acceder directamente a los orígenes de información sin la necesidad directa de contar con una arquitectura tradicional de BI o Analytics, con procesos de extracción y carga de información, Data Warehouse Empresariales o soluciones de visualización de información corporativas. Gracias a este tipo de soluciones algunas empresas han logrado acercar en forma más temprana capacidades de análisis de información a mayores áreas de negocio. Cada enfoque ofrece sus virtudes y presenta sus desafíos para su implementación; sin embargo son soluciones que pueden complementarse y no necesariamente ser excluyentes dependiendo de la realidad y necesidades de cada empresa. La decisión no debe ser necesariamente adoptar un enfoque u el otro, sino avanzar por ambos caminos en forma coordinada, obteniendo las ventajas competitivas que cada uno de los enfoques ofrece.

Ajustando la mira: embeber Analytics en sus procesos de tomas de decisiones, en lugar de concebirlo como uno o varios proyectos con un inicio y un final.

La “función” de Analytics se está transformando en algo demasiado importante como para no formalizarla. Si entiendo la importancia asociada a poder responder en tiempo y forma a las preguntas que se presentan en la empresa, y el valor que genera Analytics en estas actividades, entonces ¿no debería explicitar su función y alinearla a mis objetivos corporativos? Existen diversos modelos operativos que se pueden adoptar en función de las necesidades y madurez de mi empresa. El alcance y capacidades de la función de Analytics necesitan ser definidas en base a las necesidades actuales y futuras de la empresa. Explicitar la agenda de Analytics en la agenda empresarial, definir su alcance, función, modelo operativo, riesgo y crecimiento, es un camino para afrontar los distintos desafíos que se han mencionado.

Se debe entender las competencias requeridas para atender adecuadamente al proceso de toma de decisiones; se necesita un equipo con el equilibrio adecuado de las habilidades empresariales y técnicas para ofrecer ideas de negocio que resulten viables. No solo se requiere de capacidades técnicas como dominio de fuentes de información, herramientas tecnológicas y estadística, sino que estas también deben ser complementadas con competencias de visión del negocio y comunicación. La conjunción de capacidad técnica, analítica, visión de negocio y comunicación permiten procesos de toma de decisiones más eficientes y potentes en las empresas.

Estas competencias pueden encontrarse en una o más personas, e incluso pueden o no estar dentro de mi empresa. De todos modos, las empresas no tienen por qué afrontar solas estos desafíos pero necesitan entender cuáles son sus competencias centrales y que les ofrece capacidad competitiva para buscar el balance adecuado entre el desarrollo interno y tercerización.

Para avanzar en un análisis de información que genere ventaja competitiva y apoye el proceso de toma de decisiones en las empresas, estas deberán definir su estrategia de Analytics así como adecuar las dimensiones Gente, Procesos, Datos y Tecnología a esta estrategia.

Hoy Analytics es un concepto que engloba muchas cosas y no es “otra moda más”, en los tiempos que se viven, con los datos disponibles que tenemos y con la potencialidad de los recursos con los que se cuenta, no tratar de usar Analytics para tomar mejores y más inteligentes decisiones puede ser un error fatal. No es un proceso fácil, ni inmediato, pero no es imposible tampoco. Lo importante es comenzar, fijarse objetivos ambiciosos pero con éxitos intermedios y alinear los esfuerzos, comportamientos e inversiones a los objetivos planteados.

 

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