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¿Qué es la analítica de datos?

Jun 2021

Capacidades asociadas:

Analítica de negocios

una herramienta que permite a los responsables de área contar con un criterio de decisión fundamentado en números, cuya consecuencia es positiva para la organización, ya que las  tomas de decisiones tienen un mejor resultado.

Por: Enrique Bravo

Desde hace un tiempo se concretó la necesidad de que los líderes de negocios y organizaciones comenzaran a tomar decisiones más objetivas, medibles y replicables. Un escenario que llevó a convertir a la Analítica de Datos en una herramienta que permite a los responsables de área contar con un criterio de decisión fundamentado en números, cuya consecuencia es positiva para la organización, ya que las  tomas de decisiones tienen un mejor resultado.

¿Por qué la analítica de datos?

Cuando se toman decisiones en base a datos, se analiza objetivamente qué es lo que está ocurriendo con el negocio, empresa, organización, políticas públicas, etc.

La analítica de datos es una herramienta que siempre va de la mano de la filosofía y experiencia de la empresa, y nunca en contra de ella (si bien, a través, de su implementación nos permite encontrar insights que podían estar escondidos para el negocio, en general estos descubrimientos tienden a ir alineados con la estrategia del mismo).

Considerando que la implementación de la analítica de datos es factible en la mayoría, si no todas, las áreas de un negocio, su mayor impacto se valida en sectores donde, a través de una asignación óptima de recursos, podemos transformar los insights encontrados en acciones que impacten en la performance del negocio o proceso, ya que la distribución de un presupuesto organizado repercute positivamente en el desempeño de la empresa.

Además, con la práctica de la analítica de datos se puede estimar cuánto invertir en cada objetivo, con el fin de que la asignación de recursos genere el resultado final deseado, que pueden ser tan variados como aumento de ventas, productividad, disminuir costos de despacho, reducir tiempos perdidos, entre otros. Este proceso de mejora en la asignación de recursos puede ser alcanzado gracias a las herramientas de optimización matemática.

¿Qué es la optimización matemática?

El proceso de analítica de datos al interior de una empresa responde el qué pasó, por qué pasó, qué pasará y qué podría pasar si se genera una cierta asignación de recursos. Sin embargo,  no aborda la gran pregunta, ¿qué es lo mejor que podría pasar si se asigna de mejor manera el presupuesto de la compañía? La respuesta a esta pregunta se basa en la implementación de modelos de optimización matemática, que a través de la codificación computacional en softwares especializados, permite definir el camino óptimo a tomar. Estos modelos son aplicables en diversas áreas de la organización, por ejemplo: recursos humanos, operaciones, finanzas, producción, logística, comercial, entre otros. 

Es importante tener en cuenta que la base de implementar estos principios al interior de una compañía, consiste en conciliar la multifactorialidad de la realidad con la rigidez de la teoría matemática que da soporte a estas herramientas, identificando aquellos lugares donde se pueden hacer compromisos entre ambos, de manera tal de tener un modelo eficiente que represente, dentro de la medida de lo posible, lo complejo del escenario real que estamos modelando.

Esta necesidad de lograr conciliar mundos en apariencia disímiles es lo que pone la exigencia de que estos modelos sean desarrollados e implementados por equipos multidisciplinarios, en los que tanto el mundo de los negocios como el mundo de las matemáticas (y por qué no también informática) deben alinearse y combinarse para lograr los resultados esperados.

¿Por qué fracasan gran parte de los proyectos de analítica de datos ?

Estudios muestran que cerca de un 80% de los proyectos de Analítica de Datos no logran llegar al objetivo entregable, es decir, no logran cumplir con el alcance comprometido ni entregar los resultados esperados.

En los casos donde se aplica la analítica de datos y fracasa, generalmente ocurre en el momento de la ejecución e implementación (rara vez no logramos encontrar un modelo que represente la realidad satisfactoriamente). La mayoría de las veces, la caida del proyecto ocurre luego de encontrar el modelo adecuado y ver los primeros resultados, específicamente cuando se debe alinear a toda la organización en el uso de esta herramienta, pasando por las etapas de automatización del proceso en la Infraestructura TI del cliente, permeando todas las distintas áreas que son Stakeholders del proyecto. He aquí donde cobra importancia y radica el quehacer de los consultores, quienes buscan la manera de hacer sentido y comprometer a toda la organización en el uso de estas herramientas para representar la realidad y generar los resultados deseados.

Beneficios de la analítica de datos:

  • Toma mejores decisiones.
  • Generación de escenarios ¿what if?, en ambientes simulados que permite hacer pruebas de posibles asignaciones de recursos en un lugar seguro que no dañe el negocio.
  • Decisiones cuantificables, medibles, replicables y justificables.
  • Mejor asignación en la distribución de recursos.
  • Mejor entendimiento del negocio y de los drivers que lo mueven.

 

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Autor:

Fernando Moore

Ingeniero Senior Analytics