¿Cómo implementar Data Analytics en tu empresa?

Si has estado buscando cómo mejorar el desempeño de tu empresa, probablemente te hayas encontrado con el nombre “Data Analytics”, pero ¿para qué sirve esta tecnología y cómo puedes implementarla? Si bien puede parecer un término ajeno o no muy bien explorado, es importante entenderlo para aprovechar al máximo las capacidades de crecimiento de tu negocio, pues te ofrece información detallada para tomar las decisiones correctas. De igual modo, si te interesa conocer más a detalle sobre este servicio, recuerda siempre consultar a un equipo experto en el tema. 

Data Analytics o tecnologías y técnicas de análisis de datos son un grupo de herramientas que se utilizan en las industrias comerciales para permitir que las organizaciones tomen decisiones comerciales informadas y óptimas. En resumen, estas herramientas procesan datos duros para encontrar patrones significativos que puedan ser útiles, por ejemplo, qué tipo de productos se venden más, cuál es el público al que está llegando cada producto o las variables que definen que una compra llegue a buen término o no. El análisis de datos es una poderosa herramienta para que los líderes empresariales tengan toda la información que necesitan para mover su organización en la dirección correcta.

Usualmente, los líderes empresariales pueden enfrentarse a un mar de datos e información inútiles. Los analistas de datos utilizan una variedad de herramientas y tecnologías para recopilar y organizar todo tipo de datos, como estadísticas sobre cuánto tiempo pasan los usuarios en un sitio web, información demográfica sobre clientes o patrones de tráfico en una ciudad, para que las empresas únicamente tengan los datos necesarios e indispensables.

Especialistas como Codster te pueden ayudar con una consultoría sobre Data Analytics para encontrar las soluciones perfectas para tu empresa que la lleven al siguiente nivel. Algunas de las perspectivas que nuestro equipo experto puede tomar en cuenta al momento de analizar los datos de tu empresa son:

  • El análisis descriptivo revela lo que sucedió en el pasado
  • Los análisis de diagnóstico responden por qué sucedió algo
  • El análisis predictivo dice lo que probablemente sucederá en el futuro
  • Los análisis prescriptivos muestran qué acciones se deben tomar para avanzar o evitar problemas en el futuro
  • Una vez que los datos se han recopilado y organizado, depende de los analistas de datos interpretarlos de acuerdo con los cuatro tipos de análisis de datos. “Los datos pueden contar muchas historias diferentes. La lente de análisis que utilice determinará el resultado”, dice Ryan Prestel, cofundador y director ejecutivo de JadeTrack.

Implementación de Data Analytics para Empresas

En pocas palabras, el término “análisis de datos comerciales” se refiere al proceso de resolución de problemas comerciales mediante el procesamiento de información, modelos estadísticos y otros métodos cuantitativos. El objetivo final de esta exploración metódica de las fuentes de una empresa es hacer que la toma de decisiones empresariales esté más basada en patrones y direcciones de consumo.

El análisis empresarial exitoso se basa en una serie de elementos que pueden arrojar luz sobre la dirección que necesita tomar tu empresa:

  • La calidad de los datos recopilados.
  • La cantidad de datos recopilados.
  • El nivel de habilidad de los analistas empleados para extraer significado de los datos.
  • La calidad del software analítico que utiliza su empresa
  • Una filosofía empresarial que abarca la toma de decisiones basada en datos.
  • Cómo las empresas utilizan el análisis de datos en sus negocios.
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El uso de Data Analytics en tu empresa, podría ser la pieza clave para que encuentres las respuestas correctas para llevarla a su máximo rendimiento, reduciendo las pérdidas.

Algunos de estos elementos dependen enteramente del equipo de consultoría especializado en el tema y otros competen a la visión empresarial que se tenga. Sea cual sea el caso, los patrones que se encuentren en este análisis de datos pueden servir a las empresas en una variedad de formas diferentes que pueden ayudar a mejorar el rendimiento en una serie de áreas clave. 

Cuando se lleva a cabo correctamente, abordando los elementos descritos anteriormente, puede ofrecer información valiosa sobre su negocio y el comportamiento de sus clientes como ha sucedido con su implementación en el sector salud, financiero y tecnológico. De esta manera, el análisis de datos puede ayudar a su empresa a comprender todo, desde cómo comercializar productos y ejecutar campañas de relaciones públicas hasta cómo mitigar mejor el riesgo, mejorar la seguridad y aumentar el conocimiento de la marca. Algunas de las maneras en que puede implementarse el Data Analytics en tu empresa son: 

Toma de decisiones informada

Las empresas pueden recibir una consultoría sobre Data Analytics para guiar las decisiones comerciales y minimizar las pérdidas financieras. El análisis predictivo puede sugerir lo que podría suceder en respuesta a los cambios en el negocio, y el análisis prescriptivo puede indicar cómo debe reaccionar el negocio ante estos cambios.

Por ejemplo, una empresa puede modelar cambios en los precios o las ofertas de productos para determinar cómo esos cambios afectarían la demanda de los clientes. Los cambios en las ofertas de productos pueden someterse a pruebas A/B para validar las hipótesis generadas por dichos modelos. Después de recopilar los datos de ventas de los productos modificados, las empresas pueden utilizar herramientas de análisis de datos para determinar el éxito de los cambios y visualizar los resultados para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a decidir si implementar los cambios en toda la empresa.

El gigante del comercio electrónico Amazon personaliza las recomendaciones de productos que muestra a los clientes recurrentes en el material de marketing en función de lo que han comprado en el pasado y los artículos que se encuentran en su cesta de la compra virtual, hace uso de la interpretación de datos que tienen para poder atraer la atención del comprador.

Eficiencia mejorada

Las organizaciones pueden mejorar la eficiencia operativa a través de las sugerencias que obtienen del uso de Data Analytics. Recopilar y analizar datos sobre la cadena de suministro puede mostrar dónde se originan los retrasos en la producción o los cuellos de botella y ayudar a predecir dónde pueden surgir problemas en el futuro. Si un pronóstico de demanda muestra que un proveedor específico no podrá manejar el volumen requerido para la temporada navideña, una empresa podría complementar o reemplazar a este proveedor para evitar retrasos en la producción.

Además, muchas empresas, particularmente en el comercio minorista, luchan por optimizar sus niveles de inventario. El análisis de datos puede ayudar a determinar el suministro óptimo para todos los productos de una empresa en función de factores como la estacionalidad, las festividades y las tendencias seculares.

Por ejemplo, la recopilación y el análisis de datos relacionados con las cadenas de suministro en las que se basa su negocio que identifican dónde se originan los retrasos y/o los cuellos de botella pueden ayudar a predecir dónde pueden ocurrir problemas futuros y cómo evitarlos mejor.

Si un informe de previsión de la demanda identifica que un proveedor específico no podrá gestionar el aumento del volumen de pedidos durante un determinado período de vacaciones, su empresa podría buscar un proveedor complementario (o un nuevo proveedor en conjunto) para evitar retrasos en la producción/entrega.

Mitigación de riesgos

Los riesgos están en todas partes en los negocios. Incluyen robo de clientes o empleados, cuentas por cobrar no cobradas, seguridad de los empleados y responsabilidad legal. El uso de Data Analytics puede ayudar a una organización a comprender los riesgos y tomar medidas preventivas. Por ejemplo, una cadena minorista podría ejecutar un modelo de propensión, un modelo estadístico que puede predecir acciones o eventos futuros, para determinar qué tiendas tienen el mayor riesgo de robo. Luego, la empresa podría usar estos datos para determinar la cantidad de seguridad necesaria en las tiendas, o incluso si debe vender en alguna ubicación.

Las empresas también pueden utilizar el análisis de datos para limitar las pérdidas después de que se produzca un contratiempo. Si una empresa sobreestima la demanda de un producto, puede utilizar el análisis de datos para determinar el precio óptimo de una venta de liquidación para reducir el inventario. Una empresa puede incluso crear modelos estadísticos para hacer recomendaciones automáticamente sobre cómo resolver problemas recurrentes.

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Uno de los grandes beneficios del uso de Data Analytics en tu empresa es el aumento de seguridad y las soluciones prácticas para la atención al cliente.

Así como el análisis se puede usar para identificar y predecir ineficiencias, también se puede usar para resaltar riesgos potenciales e implementar medidas preventivas. Las empresas de cadenas minoristas pueden usar modelos estadísticos basados ​​en datos de delitos para determinar qué tiendas corren el mayor riesgo de ser atacadas por ladrones y aumentar la seguridad en estas tiendas en consecuencia.

Además de ayudar a mitigar el riesgo físico, los riesgos financieros también se pueden resaltar y prevenir. Es decir, los datos se pueden usar para limitar las pérdidas ayudando a hacer cosas como determinar el precio óptimo para vender artículos de liquidación para cuando sea el momento de reducir el inventario.

Seguridad mejorada

Todas las empresas se enfrentan a amenazas de seguridad de datos. Las organizaciones pueden utilizar el análisis de datos para diagnosticar las causas de filtraciones de datos pasadas al procesar y visualizar datos relevantes. Por ejemplo, el departamento de TI puede usar aplicaciones de análisis de datos para analizar, procesar y visualizar sus registros de auditoría para determinar el curso y los orígenes de un ataque. Esta información puede ayudar a TI a localizar vulnerabilidades y parchearlas.

Los departamentos de TI también pueden usar modelos estadísticos para prevenir futuros ataques. Los ataques a menudo involucran un comportamiento de acceso anormal, particularmente para ataques basados ​​en la carga, como un ataque de denegación de servicio distribuido (DDoS). Las organizaciones pueden configurar estos modelos para que se ejecuten continuamente, con sistemas de monitoreo y alerta superpuestos para detectar y marcar anomalías para que los profesionales de seguridad puedan tomar medidas de inmediato.

Sin lugar a dudas, el Data Analytics puede ser una de las formas más efectivas de mejorar la ciberseguridad de su organización y evitar que las amenazas graves causen daños financieros o de reputación. La información y datos que presenta pueden usarse para configurar nuevos modelos que resaltan y señalan comportamientos anormales, por ejemplo, lo que le permite detener una amenaza antes de que se convierta en un problema de seguridad.

Personaliza la experiencia del cliente

Las empresas recopilan datos de clientes de muchos canales diferentes, incluidos el comercio minorista físico, el comercio electrónico y las redes sociales. Mediante el uso de Data Analytics para crear perfiles completos de clientes a partir de estos datos, las empresas pueden obtener información sobre el comportamiento de los clientes para brindar una experiencia más personalizada.

Tome un negocio minorista de ropa que tenga presencia física y en línea. La empresa podría analizar sus datos de ventas junto con los datos de sus páginas de redes sociales y luego crear campañas de redes sociales específicas para promover sus ventas de comercio electrónico para las categorías de productos en las que los clientes ya están interesados.

Las organizaciones pueden ejecutar modelos de análisis de comportamiento en los datos del cliente para optimizar aún más la experiencia del cliente. Por ejemplo, una empresa podría ejecutar un modelo predictivo en los datos de transacciones de comercio electrónico para determinar los productos que se recomiendan al finalizar la compra para aumentar las ventas.

Los Beneficios del Análisis de Datos para tu Empresa

Para obtener los mejores resultados del análisis de datos, una empresa necesita centralizar sus datos para facilitar el acceso en un almacén de datos. Stitch es una canalización de datos simple que puede replicar todos los datos de su organización en el almacén de su elección. Especialistas como Codster te pueden ayudar con una consultoría sobre Data Analytics para encontrar las soluciones perfectas para tu empresa que la lleven al siguiente nivel. El éxito ahora se basa mucho más en el análisis de datos en profundidad que en la intuición.

Como se describió anteriormente, el análisis de datos es tan importante en los negocios simplemente porque permite que una organización tome decisiones más informadas y respaldadas por datos, además de proporcionar invaluable información útil en áreas comerciales clave, que incluyen: Aunque encontrar los tipos de Data Analytics que se adapten a las necesidades de su empresa y las herramientas necesarias para hacerlo puede llevar tiempo y un período de prueba y error, los beneficios a largo plazo de adoptar estas técnicas pueden ser enormes.

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Una consultoría sobre Data Analytics puede ser lo que tu empresa está necesitando para alcanzar sus máximos resultados.

De tal forma que el cliente ha de estudiar con detalle qué parte o partes de su Industria son susceptibles de implementar las herramientas que ofrece el Data Analytics. Como hemos sugerido, un elemento fundamental será conocer a profundidad cómo funciona esta tecnología y nuestro equipo especializado puede ayudarte a ello.

Las condiciones ofrecidas por los proveedores se deben contrastar con una lista de control que incluya, entre otros, elementos relativos a la información proporcionada, ubicación del tratamiento, existencia de suben cargados, políticas de seguridad, derechos del usuario y obligaciones legales del prestador del servicio. Si te interesa conocer más sobre esto, descubre las soluciones que ofrece y ofrecerá Codster a través de la tecnología de Data Analytics, así como su correcta Implementación.

Eri Gutierrez
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