Errores frecuentes en la aplicación de la analítica de datos

La pandemia nos demostró que, las organizaciones que tenían una estrategia de analítica de datos fueron más resilientes que las que no la tenían implementada, porque en un ambiente de incertidumbre, tener calidad de datos que se pueda explotar, genera decisiones más eficientes y mayores posibilidades para la sostenibilidad empresarial, señaló José Antonio Rivas, Gerente General Adjunto de VALTX.

Hoy en día, las empresas están tomando decisiones con data inexacta, incompleta, desactualizada, que les cuesta mucho dinero. Una buena estrategia de analítica de datos se encarga de analizar el pasado y presente, y con esa información predecir el futuro, con el fin de tomar una mejor decisión de negocio en tiempo real y con carácter estratégico.

Por ejemplo en el caso de los bancos se puede utilizar para predecir un fraude; en empresas agrícolas para predecir la cosecha; también se puede predecir el comportamiento del cliente o cómo las empresas distribuidoras pueden evitar perder a uno de sus clientes. Es decir, permite optimizar la data para predecir y adelantar una mejor toma de decisiones.

Para aplicar de forma exitosa la analítica de datos debemos tomar en cuenta los siguientes pasos básicos: identificar los requerimientos de data basados en las necesidades del negocio, es decir, con qué data cuenta la organización para poder alinearse a los objetivos que se tienen, ya que, si bien muchas empresas cuentan con muchísima data, no la tienen ordenada ni modelada. Luego, es necesario elegir el proveedor y la tecnología correcta, definir un grupo de usuarios de la data y definir un road map (mapa vial) para lograr determinado objetivo.

Errores frecuentes

Entre los errores más frecuentes que cometen las empresas al aplicar una estrategia de analítica de datos se busca resolver todos los problemas en un solo proyecto y no todos tienen que desarrollarse simultáneamente; se tiene que identificar los requerimientos prioritarios, como por ejemplo adelantarse en la retención de clientes, ese es un proyecto con un alcance e inversión bien definida. Si se quiere tener data para predecir todos los indicadores del negocio en los próximos cinco años, se trata de un proyecto enorme y se requiere de mucha información.

Otro error es que no se toma el tiempo adecuado para evaluar las herramientas que necesita la empresa. Hay muchísimas y no todas son adecuadas para nuestros objetivos, Tableau por ejemplo es muy usada para investigación ya que es muy ágil en combinar muchas fuentes de datos. Es recomendable que se tome el tiempo necesario para evaluar las que estén mejor alineadas con nuestros objetivos de empresa.

También otro error se refiere al momento actual en que vivimos, en la atención de clientes de manera remota y donde no se cuenta con una estrategia de analítica de datos para identificar o predecir los nuevos comportamientos, se trata ahora de un cliente omnicanal el cual interactúa con nosotros a través del eCommerce, es ahí, en esa data acerca de un comportamiento que no vemos, donde la analítica de datos nos agrega valor.

Otros factores en los que a veces no se hace suficiente énfasis, es que donde se quiere tener una estrategia de analítica de datos, es importante una buena accesibilidad de la información, usabilidad de la data y seguridad de esta. No hay que olvidar que la data hay que defenderla, para que no caiga en malas manos.

Finalmente, un análisis correcto de los datos se traduce en toma de decisiones eficientes, reduciendo costos y desarrollando áreas de oportunidad para las empresas.