¿Estás explotando al máximo los datos de tu empresa? ¿Sabías que con la cantidad de información disponible y la tecnología adecuada se pueden analizar grandes volúmenes de ésta para tomar decisiones estratégicas e implementar soluciones basadas en multitud de variables?
La Analítica Avanzada es un conjunto de técnicas y métodos analíticos, como Big Data, Inteligencia Artificial, Machine Learning e Inteligencia Continua, que permiten descubrir análisis predictivos, tendencias y patrones a medida que se producen los cambios o problemas para que las organizaciones elaboren mejores respuestas con base en pronósticos y planes más precisos, enfocados en el individuo (y no en segmentos preestablecidos) y así tomar ventaja respecto a los competidores.
Entre los principales beneficios de la Analítica Avanzada se encuentran:
- Mejorar la toma de decisiones
- Automatizar los procesos
- Minimizar los costos
- Maximizar la eficiencia de los procesos y mejorar el rendimiento
Pilares claves en la analítica avanzada para generar valor
Para garantizar el correcto desarrollo, implantación y adopción de la analítica avanzada es necesario enfocarse en 4 pilares claves:
- Administración de datos: Este sistema ayuda a orquestar y controlar el ecosistema en torno a los datos, puesto que establece quién tiene la responsabilidad y la custodia de estos dentro de una empresa. También regular la calidad y el contenido de los mismos.
- Arquitectura: Es imprescindible disponer de marcos y estructuras para apoyar el procesamiento de datos y la IA.
- Metodología: Es necesario contar con los controles de calidad adecuados y estandarizar procesos para garantizar que las soluciones de analítica avanzada funcionan correctamente.
- Toma de decisiones: Las organizaciones necesitan contar con los procesos y la experiencia para garantizar que la información que proporciona esta tecnología avanzada se aprovecha al máximo.
¿Por qué deberías pensar en implementar Analítica Avanzada en tu empresa?
Sin duda, la gestión estratégica de los datos ofrece enormes ventajas para las empresas, incluso es parte fundamental de la transformación digital de éstas, puesto que permite:
- Caracterización y segmentación de clientes: Ofrece la identificación y obtención de patrones de clasificación de clientes mediante criterios complejos a través de técnicas de análisis clúster, tablas de contingencia, análisis de lenguaje en redes sociales, etc.
- Modelos de propensión: Establece las variables que inducen a determinados comportamientos, como la detección de clientes con mayor probabilidad de darse de baja de un servicio a través de técnicas de modelos de regresión, árboles de decisión, análisis factorial, etc.
- Estudios de satisfacción: Se realizan a través de sondeos integrados en un modelo de comportamiento para el análisis de encuestas, métodos cualitativos, método Delphi, etc.
- Análisis predictivo basado en modelos complejos: Se determinan las necesidades de stock basadas en una predicción de la demanda por medio del uso de modelos de regresión, análisis de series temporales, análisis de tendencias, etc.
- Sistemas de recomendación de productos y servicios al consumidor final: Se brindan recomendaciones: “otros clientes también compraron…”, usando árboles de decisión, redes neuronales, random forest, etc.
- Identificación de patrones de comportamiento mediante determinación de mapas de calor: Se usan para la predicción de movimientos y comportamientos aplicando la analítica IoT, búsqueda de correlaciones y tendencias, etc.
Definitivamente la analítica avanzada ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y a identificar nuevas oportunidades para llevar a cabo negocios más inteligentes, operaciones más eficientes y tener clientes más satisfechos.
Fuentes: Secmotic, CIO e Inforges.