Analítica de datos: Qué es, importancia y valor para los negocios en Venezuela
La analítica de datos en Venezuela, consiste en usar herramientas y técnicas para recopilar, analizar e interpretar datos relevantes con el fin de tomar decisiones informadas, permitiendo a los negocios adaptarse y ser competitivos en un entorno económico adverso. En Venezuela, donde la situación económica es compleja, la analítica de datos es aún más necesaria para entender al consumidor y sus necesidades reales. Permitiendo concentrar los esfuerzos presupuestarios en las áreas donde se maximice el retorno de la inversión.
En ese sentido, la analítica de datos es capaz de transformar los datos crudos en información y la información en conocimiento útil acerca del comportamiento de tus clientes actuales y potenciales dentro de un nicho de mercado. Ese conocimiento te permite identificar oportunidades, crear ventajas competitivas y tomar decisiones con base en datos reales.
Seguramente has escuchado «los datos son el nuevo petróleo«. Esta frase captura la esencia de la revolución que estamos viviendo en el mundo empresarial. En la actualidad, el acceso y el uso inteligente de los datos son fundamentales para el éxito de cualquier negocio, independientemente de su tamaño o industria. Pero, ¿qué significa realmente eso? ¿Cómo pueden las pequeñas y medianas empresas aprovechar esta tendencia para impulsar su competitividad y rentabilidad?
En este publicación, exploraremos el fascinante mundo de la analítica de datos y su papel fundamental en la transformación de los negocios dentro del contexto de la cuarta revolución industrial. Desde entender por qué los datos son tan valiosos hasta cómo convertirlos en ventajas estratégicas, te guiaré a través de los fundamentos de la analítica de negocios de forma comprensible, pero suficientemente amplia como para que inicies el proceso hacia la madurez de tus capacidades analíticas.
¡Prepárate para descubrir cómo dar el salto hacia un negocio impulsado por datos y alcanzar todo su potencial!
Importancia de la analítica de datos para los negocios en Venezuela
La importancia de la analítica de datos en Venezuela radica en que la toma de decisiones por parte de los empresarios o dueños de negocios podrían ser más efectivas, ya que estarían basadas en un conocimiento profundo del mercado , haciéndolas más ágiles y menos vulnerables a los cambios de la economía. Al estar al tanto de las tendencias, pueden acomodarse rápidamente e incluso detectar oportunidades en las crisis.
Además de ajustar sus precios, promociones e inventarios, con la información generada de los datos podrían diversificar sus negocios, incursionando en otros nichos con mayor posibilidad de rentabilidad para momentos específicos en que su mercado principal se afecte por la inflación o la contracción de la demanda.
Ejemplo real: necesidad de usar analítica de datos en Venezuela
Para ilustrarte aún más la importancia de la analítica de datos para los negocios en Venezuela. Voy a remitirme a lo sucedido en el año 2021. En ese año se vivió una aparente recuperación de la economía, algunos colegas economistas alegan que a causa de la gran cantidad de remesas que entraban al país en ese entonces. Esto produjo una apertura explosiva de tiendas, restaurantes y concesionarios de lujo, es decir, la supuesta recuperación solo impactó al sector comercial y de servicios, dejando por fuera a los sectores de alto valor agregado como la industria manufacturera, lo que resultó en un espejismo que se desvaneció rápidamente.
Los comercios y restaurantes de alta gama comenzaron a cerrar tan velozmente como se inauguraron. Sin duda, el desconocimiento de la situación y las necesidades reales del mercado tuvieron mucho que ver.
La falta de datos por parte de las empresas, situación expuesta por la Cámara de Comercio Electrónico (Cavecom-e) y el informe sobre la madurez analítica en Venezuela publicado por el Banco Interamericano de Desarrollo (2022), pudo haber contribuido a errores en sus estrategias comerciales, como la sobrevaloración de algunos sectores, o el lanzamiento de productos o servicios que no se acoplaron con las necesidades y capacidades reales de los posibles clientes.
¿Entiendes? la analítica de datos te ayuda a tomar decisiones acertadas y también a evitar errores en tus estrategias de negocio.
¿ Quién es el responsable de la analítica de datos dentro de las empresas?
En primer lugar, los líderes empresariales son quienes tienen la responsabilidad de impulsar la cultura del dato en toda la organización. Esto implica establecer una visión clara de cómo los datos pueden impulsar la toma de decisiones y el crecimiento empresarial, así como asignar recursos y establecer políticas que fomenten la recopilación, análisis y uso efectivo de los mismos.
Sin embargo, la analítica de datos no es responsabilidad exclusiva de un solo departamento o individuo. Es un proceso transversal que recorre toda la columna vertebral de la organización e involucra a múltiples departamentos y equipos dentro de la empresa. Por ejemplo, el equipo de TI desempeña un papel fundamental en la infraestructura y la seguridad de los datos, asegurando que haya sistemas robustos para recopilar y almacenar datos de manera segura.
El equipo de análisis de datos son responsables de extraer información valiosa de los datos y convertirla en conocimiento accionable para la empresa.
Además, los líderes de cada departamento también tienen un papel importante en la analítica de datos. Ellos son los responsables de identificar las necesidades específicas de datos de sus áreas y trabajar en colaboración con el equipo de analítica para desarrollar soluciones que impulsen sus objetivos comerciales.
Un liderazgo que fomente la cultura de toma de decisiones con base en datos y además logre una colaboración entre sus equipos, asegura que el análisis de los datos empresariales sea efectivo y tenga un impacto positivo en el rendimiento de la organización.
¿Qué son las decisiones basadas en datos?
La toma de decisiones basada en datos significa tomar decisiones apoyadas en información real y oportuna en lugar de usar la intuición, suposiciones u solamente observación.
La analítica de datos responderá el “que” y el “por qué” ejecutan ciertas acciones las personas que tienen contacto con tu negocio, para luego responder el “que harán”. ¡Sí, has leído bien! A medida que avanzas en la adopción de modelos analíticos, es decir, a medida que fortaleces las capacidades de tu empresa, serás capaz de anticipar lo que tus clientes quieren, incluso antes de que ellos lo sepan. ¿Y qué negocio no se beneficiaría de poder ver hacia el futuro?
Ofrecer un viaje del cliente sin fricciones, satisfaciendo sus necesidades y agregando valor con cada interacción son solo algunos de los beneficios de la analítica predictiva. Ese nivel de experiencia produce emociones positivas que mantendrán a los clientes regresando, hasta convertirlos en un ejército de mini-embajadores que difunden los beneficios de tu negocio.
Te recomiendo nuestra publicación Toma de decisiones con base en analítica de datos.
¿Ya empiezas a entender la importancia de analizar los datos? Es el momento de profundizar en el tema.
¿Qué fortalezas deben desarrollar las empresas para aplicar eficientemente la analítica de datos?
Según el infinitamente citado artículo de Barton y Court (2012), analistas de la consultora McKinsey publicado en Harvard Business Review, el desarrollo de capacidades analíticas en una organización se basa en tres fortalezas principales: la capacidad de recopilar y gestionar grandes datos, la creación de modelos analíticos avanzados y la toma de decisiones fundamentadas en datos. Enfoque aún vigente y apoyado por importantes autores en el campo del Business Intelligence como Luis Joyanes Aguilar.
Pasemos a cada una de las capacidades que debes desarrollar para ser aprovechar todo el potencial de tus datos.
Capacidad de recopilar y gestionar grandes cantidades de datos
Algo que debes tener en cuenta cuando recopilas datos es que todo se puede medir, pero no puedes ni debes medirlo todo. Concentra tus esfuerzos en lo que es importante para alcanzar los objetivos de tu negocio sin perder tiempo en lo que no te aporta valor.
Lo primero que debes hacer es identificar las fuentes de datos significativas para tu empresa. Estas fuentes pueden variar dependiendo del tipo de negocio que tengas y los objetivos que quieras alcanzar. Pueden incluir datos internos, como registros de ventas, inventario, datos financieros y datos de clientes generados en las plataformas digitales. También datos externos, como datos demográficos, tendencias del mercado y datos de la competencia.
Una vez que has identificado las fuentes de datos relevantes, es importante contar con las herramientas adecuadas para analizar y gestionar esos datos. Existen una variedad de herramientas disponibles, desde simples hojas de cálculo como Microsoft Excel y Google Sheets hasta herramientas más avanzadas de análisis de datos como Tableau, Power BI y Google Analytics para el análisis de los datos digitales
En cuanto a las técnicas son simples, pero poderosas de las que puedes utilizar para analizar tus datos y obtener insights valiosos. Esto incluye el análisis estadístico, como promedios, medianas y desviaciones estándar, así como técnicas de visualización de datos, como gráficos de barras, histogramas y diagramas de dispersión.
Estas te permiten identificar patrones, tendencias y relaciones en tus datos que pueden ayudarte a comprender mejor tu negocio y tomar decisiones más informadas.
Capacidad de crear modelos analíticos en las organizaciones
El modelo de madurez analítica de la consultora Gartner es una de las herramientas más reconocidas y ampliamente utilizadas para alcanzar la madurez analítica en las empresas.
Es un modelo es ampliamente difundido y respetado en la industria, describe el viaje que una organización realiza en su capacidad para utilizar datos y análisis para mejorar la toma de decisiones y lograr resultados comerciales significativos. Se compone de cuatro etapas principales: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva.
Analítica de datos descriptiva
La analítica descriptiva es la primera fase del modelo. En esta etapa las organizaciones se centran en responder a las «qué ocurre en el negocio» y ¿qué ha pasado? a través del análisis de datos históricos. Los autores como Zorrilla y Sánchez (2022), la colocan en el nivel más bajo de complejidad de los tipos de analítica.
Para llevar a cabo la analítica descriptiva de manera efectiva, es fundamental utilizar una variedad de herramientas y técnicas. Entre las más comunes se encuentran los informes estándar, que ofrecen una visión general de los datos y permiten identificar tendencias a nivel macro. Los dashboards interactivos son otra herramienta valiosa que proporciona visualizaciones dinámicas de los datos, lo que permite explorarlos de manera más detallada y realizar análisis comparativos.
Además, es importante contar con habilidades analíticas y una comprensión profunda del negocio para interpretar correctamente los resultados obtenidos durante esta fase. Los analistas deben ser capaces de identificar patrones significativos en los datos y extraer información significativa que pueda informar la toma de decisiones empresariales.
La analítica descriptiva proporciona la base para los análisis posteriores en etapas más avanzadas, como la analítica predictiva y prescriptiva.
Analítica de datos diagnóstica
La analítica diagnóstica se centra en el análisis retrospectivo de los datos para entender por qué ocurrieron ciertos eventos en el pasado y qué factores contribuyeron a ellos. Este enfoque implica identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos con el fin de diagnosticar problemas o áreas de mejora en el desempeño empresarial.
En primer lugar, debes definir claramente tus objetivos y las preguntas que quieres contestar para asegurarte de que el análisis se alinee con tus necesidades y metas. Luego, deberás recopilar y preparar los datos relevantes para el análisis, asegurándote de que sean precisos, completos y fiables.
Una vez que tengas tus datos listos, podrás utilizar diversas técnicas y herramientas analíticas para realizar el diagnóstico. Esto puede incluir el uso de análisis estadístico, minería de datos y análisis de tendencias. Es importante seleccionar las herramientas adecuadas en función de tus necesidades específicas y del tipo de datos con los que estés trabajando.
Tienes a disposición una gran variedad que van desde IBM SPSS Modeler, RapidMiner y Knime hasta programas estadísticos como R y Python con bibliotecas como pandas y NumPy permiten realizar análisis estadísticos detallados para comprender la distribución y las relaciones entre variables.
Al adoptar la analítica diagnóstica en tu empresa, podrás identificar rápidamente áreas de oportunidad y áreas de mejora en tu negocio.
Analítica predictiva
La analítica predictiva se centra en predecir eventos futuros o resultados utilizando datos históricos y técnicas estadísticas avanzadas. A diferencia de la analítica diagnóstica, que se enfoca en entender por qué ocurrieron ciertos eventos en el pasado. En este sentido, busca anticipar lo que sucederá en el futuro y cómo pueden influir en ello las diferentes variables.
Para adoptar la analítica predictiva en tu empresa, es importante seguir algunos pasos clave. En primer lugar, debes definir claramente el problema que deseas resolver o el resultado que deseas predecir. Luego, deberás recopilar y preparar los datos históricos relevantes para el análisis, asegurándote de que sean precisos, completos y representativos del fenómeno que estás tratando de predecir.
Una vez que tengas tus datos preparados, podrás utilizar diversas técnicas y herramientas estadísticas para construir modelos predictivos. Esto puede incluir el uso de algoritmos de aprendizaje automático, como regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales y máquinas de vectores de soporte. Estos modelos te permiten identificar patrones y relaciones en los datos que pueden ser utilizados para hacer predicciones precisas sobre eventos futuros.
Al adoptar la analítica predictiva en tu empresa, podrás anticipar tendencias, identificar oportunidades y tomar decisiones proactivas para optimizar el rendimiento empresarial y lograr tus objetivos estratégicos. Esto te dará una ventaja competitiva al permitirte anticipar y adaptarte a los cambios en el mercado y en el entorno empresarial.
Analítica prescriptiva
La analítica prescriptiva va un paso más allá que la analítica predictiva al no solo predecir lo que sucederá en el futuro, sino también recomendar acciones específicas para influir en esos resultados deseados. En lugar de simplemente pronosticar posibles escenarios futuros, la analítica prescriptiva busca proporcionar orientación sobre qué decisiones tomar para lograr los resultados deseados.
Para adoptarla en tu empresa, es esencial seguir un enfoque estructurado. Al igual que en los modelos anteriores, el primer paso es definir claramente tus objetivos empresariales y los resultados que deseas alcanzar. Luego, deberás recopilar y preparar los datos históricos y en tiempo real relevantes para el análisis, asegurándote de que sean precisos, completos y representativos del entorno en el que operas.
Una vez que tengas tus datos listos, podrás utilizar diversas técnicas y herramientas analíticas avanzadas para construir modelos prescriptivos. Esto puede incluir el uso de optimización matemática, simulación, análisis de redes y algoritmos de inteligencia artificial.
Al incorporar la analítica prescriptiva en tu empresa, podrás tomar decisiones más informadas y estratégicas que maximicen el valor y el rendimiento empresarial. Podrás identificar oportunidades de mejora, mitigar riesgos y optimizar tus procesos y recursos de manera más efectiva, lo que te dará grandes ventajas competitivas.
Capacidad de tomar decisiones con base en analítica de datos
Para tomar decisiones basadas en los datos generados por modelos analíticos, es fundamental comprender a fondo los resultados del análisis. Esto implica revisar detalladamente los hallazgos, interpretar las conclusiones y asegurarse de entender cómo se llegó a esas conclusiones.
Antes de confiar en los datos generados por un modelo analítico, es necesario evaluar la calidad de los datos utilizados para entrenar el modelo y la precisión del propio modelo. Esto implica revisar la integridad de los datos, identificar posibles sesgos o errores y validar la precisión y la validez del modelo en situaciones reales.
Al tomar decisiones basadas en datos, es importante considerar el contexto en el que se generaron los datos y las posibles implicaciones de las decisiones tomadas. Esto implica tener en cuenta factores externos, como el entorno empresarial y las tendencias del mercado, así como los posibles impactos de las decisiones en diferentes áreas de la empresa.
Si bien los datos generados por modelos analíticos pueden proporcionar información valiosa, es importante recordar que no deben ser el único factor en la toma de decisiones. Los datos deben utilizarse para informar y respaldar decisiones, pero también se deben tener en cuenta otros factores, como el juicio humano, la experiencia y el conocimiento del negocio.
La toma de decisiones basada en datos es un proceso continuo y en evolución. A medida que se generan nuevos datos y se actualizan los modelos analíticos, es importante revisar y ajustar constantemente las decisiones tomadas. Esto implica mantener un enfoque adaptativo, y estar dispuesto a modificar decisiones según sea necesario en función de la nueva información disponible.
Al seguir estos principios y adoptar un enfoque cuidadoso y reflexivo, podrás tomar decisiones más informadas y estratégicas que te permitirá optimizar el rendimiento empresarial y lograr los objetivos a largo plazo.
¿Cuál es la importancia de desarrollar capacidades analíticas en economias deprimidas como la Venezolana?
En contextos de crisis económica como la venezolana, los recursos disponibles suelen ser escasos y deben utilizarse de manera eficiente y estratégica. El desarrollo de capacidades analíticas te permite identificar áreas de oportunidad para optimizar el uso de recursos, reducir costos y aumentar la eficiencia operativa.
Además, en los entornos volátiles que caracterizan este tipo de economías, la toma de decisiones informadas y basadas en datos es fundamental para anticipar y mitigar tus riesgos, así como para identificar oportunidades de crecimiento que de otra forma pasarían desapercibidas.
Fuentes Bibliográficas
Joyanes, L. (2019). Inteligencia de negocios y analítica de datos. Bogotá. Grupo Editorial Alfaomega.
Páez-Gabriunas, I., et al. (2022). Transformación digital en las organizaciones. Editorial Universidad del Rosario.
Zorrilla, J. y Sánchez,D. (2022). Guia práctica de analítica digital.Editorial Almuzara S.L. 2022 para LID Editorial. EAN-ISBN13: 978-84-18952-75-3.
