¿Te has preguntado cómo se utiliza el análisis de datos en México? Los datos se han transformado en un recurso crucial para las compañías en América Latina, catalizando decisiones estratégicas y optimizando la eficiencia operacional. En un entorno crecientemente digital, las tendencias en gestión y análisis de datos están redefiniendo el escenario comercial regional y la manera en que cada compañía .
En esta nueva era de valoración de los datos, países como México han optado por acumular datos e información que sean realmente valiosos para sus clientes comerciales y socios.
Pues, a pesar de que una amplia mayoría de empresas acumula enormes volúmenes de datos relevantes sobre sus operaciones, calidad, logística, equipo y clientes, enfrentan el desafío de proteger estos datos. No es opción desecharlos, y aún más crítico, muchas empresas se encuentran incapacitadas para capitalizar esta información debido a las limitaciones de las herramientas disponibles.
Este panorama solo ofrece una mirada preliminar a las vastas posibilidades que el Big Data abre para el sector, aunque se acompaña de retos significativos como el desabasto, las disrupciones en las cadenas de suministro, conflictos bélicos y la escasez de personal cualificado.
Sin embargo, estos desafíos no disminuyen el interés empresarial por invertir en innovación; de hecho, las empresas están dispuestas a destinar hasta un tercio (33%) de sus presupuestos a proyectos de analítica, Big Data y ciencia de datos, evidenciando el potencial y la apuesta por la transformación digital en la región. Invertir en el análisis de datos en México es necesario para que tu empresa crezca, con el apoyo de consultoras como Codster.
¿Cómo se utiliza el análisis de datos en México?
De acuerdo con Oscar de Blue Tab México, se presentan algunas tendencias clave que están modelando el modo en que las empresas en México y América Latina llevan a cabo sus operaciones, y algunas que estan por venir:
- Analítica de Datos en Tiempo Real: Las organizaciones están implementando herramientas de análisis en tiempo real para acceder a insights operacionales instantáneos, lo que les facilita tomar decisiones ágiles y fundamentadas. Esto es crucial para la optimización de cadenas de suministro y la personalización de la experiencia del cliente.
- Aplicación de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML): Estas tecnologías se están utilizando para analizar extensos conjuntos de datos y anticipar tendencias, lo cual tiene aplicaciones en segmentación de mercado, recomendaciones personalizadas y automatización de procesos.
- Privacidad y Seguridad de los Datos: Ante el creciente enfoque en la privacidad de los datos, las empresas están fortaleciendo sus protocolos de seguridad y cumplimiento, adaptándose a normativas como la Ley General de Protección de Datos Personales en México y otras regulaciones en Latinoamérica.
- Analítica de Experiencia del Cliente (CX): Comprender y satisfacer las expectativas de los clientes es más crucial que nunca. El análisis de datos ayuda a mejorar productos, servicios y estrategias de fidelización.
Mirando hacia el futuro, hay otras formas de utilizar el análisis de datos en México:
- Experiencia del Empleado (EX): Paralelamente a la CX, la experiencia del empleado se destacará, empleando datos para mejorar la satisfacción y retención del talento.
- Ética de Datos: La ética en la gestión de datos ganará prominencia, con prácticas transparentes y responsables en la recopilación y uso de la información.
- Avances en Automatización: La RPA y la automatización cognitiva se harán más prevalentes, optimizando procesos y permitiendo que los empleados se enfoquen en tareas estratégicas.
- Colaboración Máquina a Máquina (M2M): La comunicación directa entre dispositivos impulsará la automatización en áreas como manufactura, logística y salud.
- Potencial de la Computación Cuántica: Con la promesa de transformar el análisis de datos, la computación cuántica permitirá manejar y analizar volúmenes de datos masivos en tiempos récord.
Pero, estos no son los únicos modos en que podríamos utilizar el análisis de datos en México.
Optimizando el análisis empresarial para obtener insights valiosos
En esencia, las herramientas de análisis empresarial transforman datos crudos en patrones significativos y acciones concretas. La curiosidad por “análisis empresarial” ha escalado un 263% en la última década. Las plataformas de análisis de datos en México, enriquecidas con inteligencia artificial y aprendizaje automático, proporcionan insights vitales para los usuarios de negocios, ayudando a identificar áreas problemáticas, detectar tendencias emergentes o descubrir nuevas fuentes de ingreso. Procesos como la minería de datos, consultas, reportes y la visualización son componentes clave de un ecosistema de análisis empresarial, ejemplificado por el uso de análisis visual en estas plataformas.
Un número creciente de líderes empresariales ve el análisis de datos en México como esencial para la supervivencia y prosperidad organizacional. Cerca de un cuarto de todas las organizaciones ya emplean análisis empresarial, cifra que asciende a 80% en entidades de más de 5,000 empleados. Por ejemplo, Delta Airlines, con casi 90,000 empleados, ha invertido más de $100 millones en análisis empresarial para optimizar el manejo de equipaje, mejorando significativamente la experiencia del cliente al reducir problemas y retrasos con el equipaje.
El análisis empresarial se revela invaluable en casi cada fase de la experiencia del cliente, desde mejorar el rendimiento de campañas de marketing hasta la creación de perfiles de compradores y segmentación de mercado, permitiendo campañas de ventas y marketing altamente personalizadas. Además, en la industria manufacturera, estas herramientas son cruciales para la digitalización, ayudando a optimizar cadenas de suministro, prevenir retrasos y potenciar la rentabilidad, ofreciendo a los fabricantes un enfoque basado en datos para optimizar la producción y mantener la calidad.
Para la presentación efectiva de datos, las organizaciones se apoyan en visualizaciones claras, con la popularidad de “visualización de datos” manteniéndose alta. Plataformas como Tableau ofrecen variadas opciones para visualizar datos, desde gráficos y mapas hasta mapas de calor y de árbol, facilitando la comprensión rápida y profunda de los datos.
Explorando la computación en el borde para análisis en tiempo real
Con la avalancha de datos recientes y la necesidad de análisis instantáneos, muchas empresas están trasladando su análisis de datos al borde, tratando la información directamente en el dispositivo generador. Para 2025, se espera que más del 50% de los datos críticos se generen y procesen fuera de los centros de datos tradicionales, adoptando un enfoque de computación en el borde. Este cambio promete reducir la latencia y mejorar la eficiencia en el análisis de datos, crucial para sectores que dependen de la rapidez, como la salud y la manufactura, y ofrece la ventaja adicional de incrementar la privacidad y seguridad de los datos al evitar su transferencia a la nube.
El análisis en el borde es vital para la Industria 4.0, permitiendo el procesamiento inmediato de datos críticos, como temperatura y humedad, directamente en el sitio de generación, optimizando operaciones sin necesidad de enviar estos datos a la nube. Ejemplos notables incluyen al Servicio Postal de Estados Unidos, que ha mejorado notablemente la eficiencia en la localización de paquetes perdidos mediante el análisis en el borde, demostrando el poder y la practicidad de esta tecnología en aplicaciones reales y cotidianas.
Implementando una Arquitectura de Malla de Datos
Otra forma de utilizar el análisis de datos en México sería la malla de datos, que es una arquitectura que respalda el análisis de autoservicio. El interés de búsqueda por “malla de datos” ha aumentado casi un 480% en los últimos 5 años.
Es un enfoque que aboga por la descentralización de la propiedad y gestión de datos, tratando los datos como un producto y estableciendo equipos de datos orientados a dominios.
La idea clave detrás de la malla de datos es distribuir la responsabilidad de los datos en diferentes equipos dentro de una empresa. Esto permite a los equipos hacerse cargo de sus propios dominios de datos y tomar decisiones basadas en datos de forma independiente.
La gobernanza también está integrada dentro de los equipos de dominio en lugar de ser impuesta desde arriba hacia abajo. Cada equipo tiene la autonomía para gobernar y gestionar sus productos de datos según los requisitos específicos de su dominio.
El uso de herramientas y tecnologías varía según el equipo y su dominio específico debido a la distribución de datos en toda la empresa.
Un ejemplo de una arquitectura de malla de datos en acción proviene de la industria financiera, donde los datos son increíblemente valiosos pero compartirlos conlleva riesgos inherentes de seguridad y privacidad.
JPMorgan Chase Bank construyó una solución de malla de datos en 2022 con la ayuda de AWS. Antes de integrar la malla de datos, los equipos necesitaban extraer y unir datos de múltiples sistemas en múltiples dominios de datos para crear informes. Invertir en el análisis de datos en México es necesario para que tu empresa crezca, con el apoyo de consultoras como Codster.
