Cali, julio 12 de 2020. Actualizado:

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Son muchos los ámbitos de aplicación que se pueden realizar

Analítica de datos para la toma de decisiones estratégicas

Por: Por: Juan David García Semanate
Auditor
Email: [email protected]

“Los datos se han convertido en uno de los mayores activos de muchas empresas”. Esta premisa tal vez usted la haya leído o escuchando muchas veces, pero ¿Por qué se hace tanto énfasis en los datos hoy en día?, porque los datos en una economía de conocimiento y de información (cuarta revolución industrial) son la materia prima para la preparación de informes y de estudios analíticos avanzados, que, por medio de las tecnologías emergentes facilitan el recolectar, clasificar, almacenar y procesos datos para la toma de decisiones.

El saber implementar, estructurar y modelar datos ha sido un gran desafío para un gran número de empresas, dado que, no han percibido a gran escala el impacto positivo que conlleva la inversión de la analítica de datos en la toma de decisiones administrativas y estratégicas, por ende, existen tres tipos de analítica para ser más objetivos en la implementación de esta metodología:

1. Análisis descriptivo.
2. Análisis predictivo.
3. Análisis prescriptivo.

Dando un mayor alcance a los numerales anteriores, los análisis descriptivos son procedimientos que parten de una gran base de datos que contiene eventos pasados, en donde, se organizan y se segmentan con el fin de mostrar tendencias, modas y comportamientos del conjunto de datos pasados que se está analizando.

Por el contrario, el análisis predictivo tiene un mayor alcance, dado que, su análisis se fundamenta en la predicción de un comportamiento anticipado mediante códigos matemáticos y estadísticos, lo anterior, no significa que las respuestas de este método de análisis predictivo, sea la respuesta definitiva a las preguntas que se trate de dar respuesta, sino por el contrario, permite una simulación de los escenarios para complementar las tomas de decisiones a largo y corto plazo, siempre teniendo presente que estos análisis se basan en modelos probabilísticos y no determinísticos.

El análisis prescriptivo es el más completo y complejo, ¿Por qué?, porque esta metodología analítica, recomienda y cuantifica cada una de las opciones o “caminos” que la empresa debe tener presente para la toma de decisiones en el cumplimiento de sus objetivos, es decir, que, los resultados que exprese la metodología analítica prescriptiva en los análisis de múltiples escenarios, serán con perfil determinístico, pero, desde un enfoque del óptimo, en donde, el “modelo de algoritmos genéticos” será adecuado en función de demostrar cual escenario es el más adaptado y menos adaptado a las premisas estipuladas y objetivos establecidos.

Pero, los análisis de datos, ¿para qué sirve en una compañía?

Los datos te ayudan a:

1. Tomar mejores decisiones.
2. Resolver problemas.
3. Visualizar rendimientos.
4. Mejorar procesos.
5. Conocer a los consumidores y al mercado.
6. Mejorar los costos de producción.

Son muchos los ámbitos de aplicación que se pueden realizar en las compañías para dar respuesta óptima, solucionar o mejorar situaciones corporativas.

Durante la implementación de las estrategias analíticas, alguno de los siguientes numerales son errores comunes al realizar analítica de datos:

1. Separa los datos del negocio.
2. Inicia a lo grande.
3. Falta de estrategia o plan.

El separar o segmentar los datos complementarios del negocio en un análisis, en la mayoría de casos, no es lo adecuado, dado que pierde alcance, sentido o complemento de la información que se puede extraer, como, por ejemplo:

Premisa general: La compañía se dedica a la comercialización de productos cosméticos.

Escenario 1

Objetivo: Estrategia de mercado.
Objetivo específico: Clasificar las mejores ventas de la compañía por ingreso.

Datos: cliente, ciudad, edad, género, hora de venta, fecha de venta, producto y costo producto.

Escenario 2

Objetivo: Estrategia de mercado.
Objetivo específico: Clasificar las mejores ventas de la compañía por ingreso.

Datos: cliente, ciudad, edad, hora de venta, fecha de venta, producto y costo producto.

Se puede observar, que, en el escenario 2 no está una variable importante, cómo lo es “género” del cliente, el separar este dato del análisis, no permite un mayor alcance en la analítica de datos por ventas, por la naturaleza del análisis, en donde es, realizar una estrategia de mercado, por ende, en el análisis 2 no se podría saber el “género” de los clientes, tampoco inferir el nivel de ingresos del cliente, entre otros análisis, solo por no tener presente la variable género, he aquí la importancia de no separar los datos.

El iniciar a lo grande, con bases de datos gigantes estructuradas y no estructuradas, no es lo óptimo, dado que, mientras se adapta a la analítica y al código de los algoritmos, es preferible, solo hacer análisis con datos estructurados y a medida del tiempo y la práctica, añadir parte de códigos y complementos a nuestros análisis.

La falta de estrategia o plan, deja sin sentido el tener las bases de datos y realizar la analítica pertinente, dado que, no tendría un propósito en procesar los datos, por ende, se debe de apoyar las estrategias corporativas con la analítica, para que tenga un sentido realizar dichos procesos.

Por lo anterior, se puede inferir que un buen sistema y estrategia de análisis de datos en una compañía, puede ayudar al crecimiento de las compañías, siendo que, la toma de decisiones estará basadas en la cuantificación y análisis retroactivo de los datos y no simplemente de la intuición del profesional.

SFAI Colombia hace de la data del negocio su mayor activo para que concentre su atención en las situaciones relevantes que con el estudio de tendencias, puede predecir. Consúltenos.

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