El acceso a la información ha transformado la forma en que las empresas operan y toman decisiones estratégicas y, en este sentido, la analítica de datos se ha convertido en un componente fundamental para entender y capitalizar hechos y acciones que sean positivas para el negocio.
De hecho, la cantidad de datos disponibles para fines analíticos está creciendo. En promedio, las personas generan alrededor de 1.7 megabytes de información por segundo. ¡Y hay más! Las estadísticas de crecimiento de datos de almacenamiento muestran que tanto la infraestructura de nube pública como la privada recibirán más de 200 zettabytes (ZB) de datos para 2025 .
esta explosión de información ha transformado la forma en que las empresas operan y toman decisiones estratégicas y, en este sentido, la analítica de datos se ha convertido en un componente fundamental para entender y capitalizar este torrente de información.
¿Quieres saber más sobre este tema? Lee el siguiente artículo.
¿Qué es la analítica de datos y cuál es su importancia para las empresas?
Es el proceso de examinar conjuntos de datos para obtener conclusiones significativas y tomar decisiones informadas. A través de técnicas avanzadas de análisis, las empresas pueden identificar patrones, tendencias y correlaciones que les permiten entender mejor a sus clientes, anticipar cambios en el mercado y optimizar sus operaciones.
Esta técnica no sólo se limita al análisis retrospectivo, sino que también puede proporcionar información predictiva que guíe las decisiones futuras.
En la actualidad, las empresas generan enormes cantidades de datos a través de múltiples canales, que van desde las interacciones en redes sociales hasta las transacciones en línea a través de ecommerce. Estos datos contienen una riqueza de información que puede proporcionar insights valiosos sobre el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y el rendimiento operativo.
Sin embargo, la mera acumulación de datos no garantiza el éxito empresarial. Es necesario contar con las herramientas y los procesos adecuados para transformar esos datos en conocimientos accionables.
Tipos de analítica de datos
A continuación presentamos tres clases de analítica de datos que pueden ser claves para recopilar y leer información empresarial.
1 – Descriptiva
Se centra en resumir y comprender lo que ha sucedido en el pasado. Utiliza técnicas como tablas de frecuencia, gráficos y medidas de resumen para proporcionar una visión general de los datos y destacar patrones y tendencias históricas.
2 – Predictiva
Esta táctica emplea modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para predecir eventos futuros o tendencias basadas en datos históricos. Estos modelos pueden ayudar a las empresas a anticipar la demanda del mercado, prevenir el abandono de clientes y optimizar la asignación de recursos.
3 – Prescriptiva
Por último, este tipo de analítica va un paso más allá al ofrecer recomendaciones sobre las acciones que una empresa debe tomar para alcanzar sus objetivos. Utiliza algoritmos sofisticados para evaluar diferentes escenarios y determinar la mejor estrategia a seguir en función de los datos disponibles.
Pasos para una implementación exitosa de la analítica de datos
Para aprovechar al máximo el potencial de la información, las empresas deben integrarla en todos los aspectos de su estrategia empresarial. Esto implica no sólo invertir en tecnología y herramientas de análisis avanzadas, sino también fomentar una cultura organizacional que valore y priorice el uso de datos para la toma de decisiones.
A continuación, mencionamos algunos pasos para incorporar este proceso en las organizaciones.
1 – Definir objetivos claros
Antes de comenzar cualquier iniciativa de analítica de datos, las empresas deben tener claros sus objetivos comerciales y qué insights esperan obtener de sus datos.
2 – Recopilar y almacenar datos relevantes
Es fundamental contar con una infraestructura de datos sólida que permita recopilar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y segura.
3 – Utilizar herramientas y técnicas de análisis adecuadas
Existen una variedad de recursos y técnicas de análisis disponibles, desde herramientas de visualización de datos hasta algoritmos de aprendizaje automático. Es importante seleccionar las que mejor se adapten a las necesidades y capacidades de la empresa.
4 – Interpretar y actuar sobre los resultados
Los insights generados a partir del análisis de datos deben traducirse en acciones concretas que impulsen el crecimiento y la innovación empresarial. Esto puede implicar ajustes en la estrategia de marketing, cambios en el diseño del producto o mejoras en los procesos operativos.
¿El análisis de datos automático e inteligente sustituirá el accionar de los investigadores?
Mucho se habla del uso de la IA para optimizar procesos y ayudar a que el día a día empresarial sea más sencillo. En sí, esto es positivo porque a medida que avanza la tecnología, existen cada vez más recursos que posibilitan una mejora en la toma de decisiones y quitan la carga de tareas rutinarias e innecesarias.
Ahora bien, ¿la inteligencia artificial empleada en la analítica de datos reemplazará el trabajo de quienes “leen” y comprenden la información? La respuesta es no. La labor humana es indispensable en la recopilación, lectura y toma de decisiones organizacionales. Y si bien la IA avanza a grandes pasos, la experiencia humana no es reemplazable.
De hecho, los data specialist y los analistas de datos son profesionales altamente requeridos por las empresas y unas de las profesiones que más ha crecido desde 2023.
Datos para mejorar procesos
Usar la analítica de datos para mejorar las estrategias empresariales es un gran “as en la manga” para todas aquellas organizaciones que quieran potenciar desde la Experiencia de Cliente hasta sus operaciones comerciales más sofisticadas.
Aprovechar toda la información que brindan clientes, usuarios y la misma empresa es clave para crecer. ¿Utilizas datos para perfeccionar tu compañía?
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Autor: WOW! Customer Experience
