Inteligencia empresarial: cómo tomar decisiones basadas en datos

En el contexto empresarial digital actual, las compañías han entendido el poder que tienen los datos que han venido almacenando durante tanto tiempo. La información se ha convertido en un activo fundamental independientemente del sector al que se dediquen. Más allá de su valor para registrar transacciones y operaciones, los datos poseen un poder transformador que puede impulsar el crecimiento, la innovación y la toma de decisiones estratégicas.

Los beneficios de que una empresa trabaje basada en los datos que arroja su negocio son múltiples. Por ejemplo, al comprender mejor la asignación de recursos y ajustarla con los objetivos estratégicos de la organización aumenta el retorno de la inversión, indica la compañía SAP. Las organizaciones reportan que el análisis de los datos permite un mayor conocimiento del comportamiento, preferencias y tendencias de sus usuarios actuales. De esta forma, logran adaptar sus productos a las necesidades del mercado y orientar mejor a sus clientes potenciales.

Así mismo, la analítica de datos permite la supervisión y mejora de operaciones comerciales o de la gestión de la cadena de suministro, impulsada por la información. Al final, la data recolectada ayuda a las empresas a tomar decisiones más asertivas y documentadas tomando en cuenta sus propios registros sobre el comportamiento histórico de la organización.

Datos al servicio de la innovación

Un ejemplo interesante del análisis de datos es como lo emplea Netflix, que al ser una compañía netamente digital puede obtener muchísima información sobre el comportamiento de sus clientes desde su propia plataforma. El servicio de streaming analiza datos de visualización, búsquedas y calificaciones para recomendar contenido personalizado. Además, el análisis de datos le permite tomar decisiones sobre qué contenido producir, cómo comercializarlo y cómo mejorar la experiencia del usuario.

El anterior ejemplo habla de una empresa digital nativa, lo que puede dar a entender que es más fácil la recolección de datos. Sin embargo, también ocurre con empresas que se han ido transformando a través del tiempo. Si pensamos en Walmart, una de las cadenas de supermercados más grandes de Estados Unidos, quizás no la asociamos con procesos digitales, o no por lo menos en sus inicios.

Actualmente, Walmart analiza datos de inventario, ventas y tráfico de clientes para optimizar su cadena de suministro y mejorar la experiencia del cliente en sus tiendas. La toma de decisiones de esta cadena de supermercados está basada en los patrones de consumo en cada tienda. De esta forma, logran una gestión del inventario eficiente y optimizan la distribución de los productos en las diferentes sucursales.

Por su parte, en el ámbito de la salud, la Clínica Mayo, en Estados Unidos, utiliza análisis genéticos, ensayos clínicos, resultados de exámenes, análisis de costos e investigaciones poblacionales para mejorar la atención del paciente, desarrollar tratamientos personalizados y acertar en los diagnósticos de diferentes enfermedades.

Así mismo, Toyota está empleando sus datos para que los vehículos autónomos tengan una intuición más humana cuando están en la carretera. Toda la información es procesada y utilizada para entrenar a su sistema de Inteligencia Artificial que detecta cuándo el conductor puede tener sueño o estrés y, en consecuencia, adapta la iluminación, la música o los asientos.

Pasos iniciales para comenzar a tomar decisiones inteligentes

Para tomar decisiones inteligentes basadas en datos, las empresas comienzan con la recolección de datos, ya sea de un almacén o cualquier otro repositorio, indica Google. Posteriormente, mediante una herramienta tecnológica diseñada especialmente para analizar los datos, se enfoca la información según las necesidades de la organización.

A continuación explicamos 4 pasos básicos que las organizaciones deben ejecutar para comenzar el proceso de analizar sus datos. Estos les permitirán tomar decisiones más estratégicas, mejorar la eficiencia, optimizar sus operaciones y aumentar su competitividad.

1. Recopilación y transformación de los datos

Los datos que una empresa va a recopilar para tomar decisiones inteligentes pueden ser estructurados, no estructurados o de otros orígenes. Lo relevante es cómo son canalizados para su adecuado almacenamiento y posterior consulta.

Antes de emplear herramientas de analítica de datos, las organizaciones realizaban gran parte de esta obtención y análisis de información manualmente. Actualmente, las herramientas tecnológicas automatizan muchos de los procesos, lo que permite el ahorro de tiempo y esfuerzo.

Hay soluciones que permiten la extracción, transformación y carga de datos estructurados y no estructurados de varios orígenes. Posteriormente, la información es transformada para su almacenamiento en una ubicación central. Así, las diferentes aplicaciones de la empresa acceden, analizan y consultan cualquier dato fácilmente.

2. Análisis y detección de tendencias o incoherencias

Una vez la información es recogida y clasificada, se procede a la minería de datos o detección de datos. Es decir, de esos grandes conjuntos de datos se extraen conocimientos útiles que permiten identificar patrones o valores atípicos, gracias a la automatización.

Las herramientas de analítica de datos suelen incluir diversos tipos de modelado de datos y análisis, explica Microsoft. Entre ellos se encuentran los exploratorios, descriptivos, estadísticos y predictivos; todos exploran la información previamente recogida, predicen tendencias y hacen recomendaciones.

3. Emisión de informes

A partir de los datos se generan informes que utilizan visualizaciones de datos. Estas soluciones facilitan la comprensión y la difusión de las conclusiones como tableros, diagramas, mapas interactivos y gráficos para analizar las variables.

De esta forma, las organizaciones tienen un panorama más claro de lo que está ocurriendo en la actualidad mediante indicadores de rendimiento a un alto nivel. Además, generan y envían informes a diferentes equipos y aliados del negocio.

4. Toma de decisiones en tiempo real

Una vez están los informes listos y en manos del equipo adecuado se procede al análisis. La visualización de los datos históricos de los procesos empresariales permite a las organizaciones tener un panorama claro sobre las acciones que deben tomarse.

La inteligencia empresarial brinda el conocimiento específico para realizar ajustes en tiempo real y cambios estratégicos, ya sea a corto o a largo plazo. Estas decisiones inteligentes eliminan ineficiencias, corrigen problemas de suministros, resuelven problemas de los clientes, ayudan a que las organizaciones estén alineadas con los cambios del mercado, entre otros.

Fuentes:
Sap Concur ‘¿Qué es la inteligencia empresarial y cómo ayuda en la toma de decisiones?’ https://www.concur.co/blog/article/transformacion-empresarial
Microsoft ‘Qué es la inteligencia empresarial’ https://powerbi.microsoft.com/es-es/what-is-business-intelligence/
SAS ‘Cómo Walmart hace que los datos funcionen para sus clientes’ https://www.sas.com/es_es/insights/articles/analytics/how-walmart-makes-data-work-for-its-customers.html
Netflix: https://research.netflix.com/research-area/machine-learning
Mayo Clinic https://www.mayo.edu/research/core-facilities/services/data-analytics
Forbes ‘Las asombrosas formas en que Toyota utiliza la inteligencia artificial, los macrodatos y los robots’ https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/11/09/the-amazing-ways-toyota-is-using-artificial-intelligence-big-data-robots/?sh=2f60b5913863