Los datos en las empresas son los activos más poderosos y valiosos pero a su vez menospreciados, mal utilizados y poco administrados.
Hoy llega todo tipo de información y lo hace por diversos medios, de forma estructurada y no estructurada; se captura, registra y almacena y en la mayor parte de los casos nos apoya para usar reportes y generar ciertos informes. Ahora el reto es poder generar valor con toda esta lluvia de información, pero, ¿cómo hacerlo?
Podemos iniciar con una metodología de 4 pasos.
Estrategia de Datos
Es el sustento de cualquier empresa que desea tener una mejor toma de decisiones basada en datos.
Esta estrategia necesita incluir procesos para la recolección, curación y administración, entender la integridad de los datos, y su gobierno.
Sin esos sustentos las empresas no contarán con las políticas necesarias que ayuden a tener un efectivo uso de datos. No se pueden aprovechar estos activos de datos sin contar con procesos documentados y aplicados. La falta de procesos decrementa la productividad e inclusos incrementa los costos de tecnologías. Sin mencionar que los empleados de las empresas no están bien habilitados para un uso eficiente para tomar ventaja de los datos.
Capa de análisis
Con la estrategia de Datos alineada ahora se necesitarán empleados con una buena alfabetización de datos, así como herramientas analíticas que brindarán las capacidades necesarias para obtener información relevante en los datos.
De forma normal, se inicia el análisis con una análisis descriptivo, que está diseñado para proporcionar un panorama amplio de los datos. Este tipo de análisis incluye descubrir cosas como frecuencias, medidas de una tendencia y de variantes. En seguida se considera un análisis exploratorio, que se usa para encontrar conexiones y relaciones desconocidas en los datos.
Desde aquí, dependiendo de lo que se desee hacer, se puede realizar un análisis inferencial o análisis predictivo, pudiendo obtener las causas de ciertas situaciones. Digamos que es la base del concepto de Minería de Datos y Machine Learning como ejemplo pudiendo revisar temas de marketing en los consumidores, encontrar nuevos mercados, mejorar la eficiencia operativa, así como las cadenas de abasto o de valor. El análisis predictivo como su nombre indica, analiza los datos para encontrar predicciones en futuros eventos, como el pronóstico de ventas, segmentación de clientes o tendencias de compra futura.
Estos enfoques de análisis combinados con Machine Learning, son los componentes que ayudan a crear un modelo de toma de decisiones a través de datos llamado Inteligencia Aumentada, que ayuda a los humanos a tomar decisiones más rápidas e inteligentes.
Continuaremos con los 2 conceptos restantes en nuestro siguiente Post.
Esto es solo el inicio, iremos ahondando en más estrategias para llevar a cabo este gran reto.
Te invitamos a ponerte en contacto si deseas que te ayudemos en algún proyecto de desarrollo de sistemas o inteligencia de negocios
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