junio 24, 2021 1:21 am

Cómo crear inteligencia empresarial basada en datos

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Cómo crear un área de inteligencia empresarial basada en datos

Describimos los aspectos más importantes para saber cómo crear inteligencia empresarial basada en datos.

Empresa con enfoque “Data Driven”

Según Jesús García, country manager de Quest Software en México, las organizaciones saben que actualmente estamos en la economía de la información, pero pocas están preparadas para una costosa plataforma de análisis impulsada por la ciencia de datos.  

¿Dónde debemos comenzar nuestra iniciativa de inteligencia empresarial basado en los datos?

Según el experto, se debe seguir una metodología para alcanzar este nivel de madurez empresarial, la cual integra los siguientes pasos:

La primera decisión estratégica es elegir el grupo o departamento la inteligencia empresarial basada en datos tiene más probabilidades de tener éxito.

Casi todos en la organización desean basar sus decisiones en datos en lugar de la intuición o el instinto, por lo que podría comenzar casi en cualquier área como RH, TI, Finanzas, Operaciones, Servicio al cliente, Marketing, etc.

La clave reside en que se puede dar todas las herramientas del mundo, pero si no se tiene una capacidad real de cambio, la tecnología no funcionará.

La capacidad de cambio es una combinación de la disposición y el ancho de banda que el personal tiene para adoptar las cosas rápidamente. Hacer su trabajo es la primera prioridad: hacer mejoras para lograrlo más rápido en el futuro suele ser una segunda prioridad distante. Se debe de encontrar una parte de la organización con capacidad y voluntad de cambio.

El otro criterio es la calidad de los datos que utiliza el área. La calidad de los datos entra en juego porque la información útil se encuentra en fuentes tan diversas como aplicaciones comerciales, redes sociales, hojas de cálculo y encuestas a clientes.

Los datos de alta calidad deben de tener tres atributos:

Limpios

El objetivo de cualquier iniciativa de inteligencia empresarial es dedicar mucho más tiempo a analizar datos que a prepararlos.

Sin embargo, los administradores de datos, los analistas e incluso los científicos de datos a menudo se quejan de gastar más del 70% de su tiempo limpiando datos. Es difícil ser una organización impulsada por datos cuando gasta tanto mucho tiempo masajeando y discutiendo datos en lugar de usarlos para tomar decisiones.

Completos

Si el objetivo es determinar cómo el gasto en marketing influye en el gasto del cliente, pero no se realiza un seguimiento de cómo las campañas llevan a las personas al sitio web, entonces los datos están incompletos.

Listo para análisis

Tal vez los datos estén limpios y completos, pero se necesita calcular valores para que sean más útiles, por ejemplo, agrupando días por semana o resaltando valores frecuentes.

La mayoría de los datos del mundo real no están listos para el análisis de inmediato, por lo que una pregunta justa para calificar a un área es: “¿Cuánto trabajo se necesitará para que los datos estén listos para su uso en herramientas de inteligencia empresarial?”

¿Qué nivel de análisis podemos manejar?

La ciencia de datos y el análisis predictivo se consideran la tierra prometida de BI (Inteligencia Empresarial).

La ciencia de datos, por ejemplo, requiere científicos de datos, profesionales altamente remunerados que utilizan herramientas costosas y prefieren trabajar con grandes conjuntos de datos bien preparados.

Pocas empresas que emprenden el camino hacia la gestión de datos están dispuestas a gastar esa cantidad de dinero. En los primeros días de estar basado en datos, eso es igual de bueno, ya que se necesita tiempo y madurez para manejar herramientas más sofisticadas y los cambios organizacionales que a menudo conllevan.

El sueño de estar basado en datos es que el análisis predictivo tome lo que sucedió en el pasado y aplique algoritmos para indicar lo que podría suceder en el futuro. Las herramientas son costosas y, en el estado actual de la técnica, los científicos de datos las manejan con mayor eficacia. Sin embargo, ten en cuenta que el éxito con cualquiera de esos tipos de análisis aún depende de la calidad de los datos, y muchas empresas subestiman la importancia de esta preparación, concluye el directivo.

Leíste: Cómo crear inteligencia empresarial basada en datos, te recomendamos: Protección de los datos en 2021: lineamientos y tendencias

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