Las compañías llevan utilizando los datos para tomar mejores decisiones desde hace mucho tiempo, pero es ahora cuando el volumen de generación de datos, la capacidad de computación y los avances tecnológicos en la ingesta de datos y en la analítica avanzada han permitido sacar el máximo valor a esos datos.
La analítica avanzada es de hecho la responsable de extraer conocimiento de los datos, permitiendo entender qué está pasando, predecir de forma precisa qué va a pasar en el futuro, e identificar las mejores decisiones de negocio ante problemas complejos.
La analítica de datos ha sido la última revolución tecnológica que ha empujado al mundo empresarial hacia una visión más profunda y real sobre su negocio y el comportamiento de sus clientes, pero sólo si se utiliza esos conocimientos con su máximo potencial se llega a marcar la diferencia en un contexto cada vez más competitivo y globalizado.
Las diferentes técnicas de analítica avanzada tienen en cuenta infinidad de datos, variables complejas y restricciones que afectan a la problemática específica de los procesos a optimizar.
Gracias a la analítica avanzada podremos principalmente:
- Mejorar la toma de decisiones al utilizar los datos de forma más concreta.
- Automatizar procesos, ahorrando tiempos y costes operativos.
- Conseguir una mayor eficiencia al centrarnos en procesos de mayor importancia para nuestro negocio.
Tipos de analítica avanzada
Se pueden distinguir tres tipos principales de analítica avanzada, y cada una de ellas incorpora inteligencia a nuestro negocio en diferentes niveles.
- Por un lado, tenemos la analítica descriptiva y la analítica diagnóstica. Son el componente más básico de la analítica. Este tipo de analítica muestra lo que ha pasado o está pasando en nuestro negocio de una manera fácil de entender. También llamado Business Intelligence, analiza la información histórica para determinar qué ha pasado y porqué, y muestra la información de una manera visual a través de dashboards, gráficos, etc. Actualmente la mayoría de las empresas cuentan con soluciones de Business Intelligence para poder entender mejor sus negocios y tener un mayor control sobre sus operaciones.
- Después tenemos la analítica predictiva. Este tipo de analítica aporta un mayor valor al negocio ya que es capaz de prever qué va a pasar en el futuro. Por ejemplo, modelos sobre previsión de ventas, propensión a compra o análisis de tendencias y patrones de consumo. Este tipo de modelos predictivos son cada vez más populares y las empresas líderes ya los están implantando para conocer mejor el comportamiento de sus clientes o anticiparse a posibles escenarios de demanda. Sin embargo, tener una buena predicción no garantiza tomar la mejor decisión. Es aquí donde entra en juego la analítica prescriptiva.
- La analítica prescriptiva es la que nos ayuda a identificar las decisiones más adecuadas para nuestro negocio de entre todas las posibles. Utiliza los resultados obtenidos del análisis predictivo (previsiones, pronósticos, tendencias) para valorar todas las opciones posibles teniendo en cuenta todas las variables (costes, limites, restricciones, capacidades), y selecciona la propuesta más adecuada entre todas ellas, guiándose por los objetivos planteados. La analítica prescriptiva se apoya en dos disciplinas esenciales: los sistemas de gestión de reglas de negocio y los algoritmos de optimización matemática. Este conjunto de técnicas y algoritmos matemáticos permiten automatizar la toma de decisiones complejas, mejorando la eficiencia operativa de las compañías que los utilizan. En este mercado cambiante y competitivo, la aplicación de este tipo de técnicas de analítica prescriptiva ayuda a las empresas a destacar y liderar sus mercados.
El análisis predictivo, por tanto, da respuesta a lo que sucederá en el futuro, sin embargo la analítica prescriptiva puede ayudarnos a dirigir nuestras decisiones futuras haciéndolas más favorable para nuestro negocio.
En definidas cuentas, sólo cuando se utilizan las diferentes técnicas de analítica de datos de manera conjunta, se puede llegar a conseguir el máximo rendimiento y eficiencia de los procesos internos de una empresa.
Aplicación de la analítica avanzada de datos
La analítica avanzada puede ayudar a compañías de cualquier sector de actividad, como salud, servicios financieros, seguros, fabricación, transporte, logística o retail, y en áreas tan diversas como ventas, cadena de suministro, producción o recursos humanos, entre otras.
La analítica predictiva se puede utilizar por ejemplo para:
- Anticiparse a la demanda que va a tener un producto, permitiendo planificar mejor su reposición.
- Detectar la propensión de compra de un cliente a un producto o servicio determinando, permitiendo ofrecer una oferta más personalizable y ajustada a sus necesidades e intereses.
- Predecir las averías de los equipos a corto plazo a partir de datos históricos de su actividad, de forma que se permita planificar con antelación los mantenimientos de activos.
- Identificar operaciones o patrones de comportamiento fraudulentos e impagos antes de que sucedan para poder realizar acciones que lo eviten o mitiguen.
Y la analítica prescriptiva para:
- Calcular los pedidos de reposición en el momento óptimo, minimizando el stock y maximizando la disponibilidad de producto en todo momento.
- Automatizar y planificar óptimamente campañas comerciales en busca de la mayor eficiencia y resultado.
- Planificar mantenimientos preventivos que minimizan el coste de mantenimiento y maximizan el nivel y la calidad de servicio.
- Planificar el personal de manera óptima para minimizar el coste laboral y maximizar el nivel y la calidad del servicio, a la vez que se tiene en cuenta la satisfacción del empleado.
Sin duda la aplicación de técnicas analíticas avanzadas es la gran oportunidad para compañías de todos los sectores de posicionarse frente a la competencia. Pero también de afrontar los nuevos retos en un entorno cada vez más incierto, cambiante e hiperconectado.
En numens te ayudamos a comprender mejor cómo esta potente herramienta tecnológica puede ayudarte a mejorar la eficiencia, la agilidad y la flexibilidad de tus operaciones.
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