Se destaca cómo los datos proporcionan una base objetiva y precisa para la toma de decisiones estratégicas, mejorando la eficiencia operativa y la personalización del servicio al cliente. Además, analiza las ventajas y desventajas de la intuición en la gestión empresarial y presenta herramientas y técnicas clave para el análisis de datos.
El rol de los datos.
El rol de los datos es simple, brinda información dura para que nuestras decisiones se basen en evidencia y no en intuiciones o percepciones.
«Los datos son fundamentales para entender a nuestros clientes, mejorar nuestros productos y tomar decisiones estratégicas con confianza.» – Sundar Pichai, CEO de Alphabet Inc.
Los datos son fundamentales en el entorno empresarial, nos da beneficios incalculables para el desarrollo de ventajas competitivas gracias a que nos dan:
- Información objetiva y basada en hechos, evitando sesgos que vienen de suposiciones.
- Análisis y evaluación precisa de tendencias o riesgos, facilitando la toma de decisiones estratégicas.
- Alineación del gobierno sobre la base de los datos; la información evita desviaciones del enfoque, manteniendo o corrigiendo el rumbo.
- Planificación proactiva gracias al análisis de datos, haciendo posibles escenarios a futuro en las áreas clave del negocio como ventas, operaciones e inversiones.
- Servicio personalizado gracias a contar con información de hábitos y preferencias de segmentos de clientes o en específico, con el fin de desarrollar productos y servicios acorde a sus necesidades.
- Optimización vía identificación de los gaps entre el modelo o proceso actual versus el ideal, buscando maximizar la eficiencia y la productividad de la empresa.
En resumen, los datos desempeñan un papel fundamental al permitirnos medir y monitorear la evolución de nuestras acciones. Son como la brújula de un barco: sin ellos, nos perderíamos en el océano de decisiones y posibilidades.
La creciente relevancia de los datos en la toma de decisiones.
«En la era digital, los datos se han convertido en el equivalente al aire que respiramos para sobrevivir como empresas.»
En este siglo, las empresas que tengan la capacidad de recopilar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos serán las que marquen la diferencia y logren ventajas competitivas. Los empresarios de hoy en día debemos estar claros en las razones de por qué los datos son mandatorios y cobran cada día más relevancia en el proceso de decisiones gerenciales.
Estas son algunas de las razones de por qué los datos cobran mayor relevancia día tras día:
- Precisión: contar con una base objetiva para decidir es invaluable; elimina la subjetividad y aumenta la asertividad.
- Predicción: sabemos que no podemos adivinar el futuro, pero podemos ver los patrones y anticiparnos para predecir tendencias futuras; esto hará que tengamos una posición competitiva aventajada.
- Personalización: para ser mejores debemos conocer a nuestros clientes, y la forma óptima es analizando los datos e identificando sus preferencias; de esta forma, podemos lanzar campañas personalizadas que mejoren la lealtad de los clientes.
- Optimización: con datos podemos identificar ineficiencias que impactan directamente los costos y aumentan la productividad.
- Toma de decisiones rápida basada en datos en tiempo real: esto nos permite una respuesta ágil a las oportunidades del mercado.
Conoce de la mano de María Andrea Miranda, socia de Grupo Valor y líder de la unidad de analítica de datos, cómo pueden las empresas transformar sus datos en valor. Existen muchos tipos de datos que se generan segundo a segundo desde imágenes, fotos, textos, audios, entre otros.
Tipos de datos en los negocios
«La capacidad de recopilar, procesar y agilizar datos es esencial para la inteligencia empresarial.”
Los datos son fundamentales en el entorno empresarial, nos da beneficios incalculables para el desarrollo de ventajas competitivas gracias a que nos dan un punto de partida y de llegada.
Los datos pueden ser cuantitativos y cualitativos, y estos son los tipos de datos mayormente utilizados por las empresas:
- Datos Demográficos: utilizados principalmente para segmentar el mercado objetivo y analizar el comportamiento de nuestros clientes.
- Datos Transaccionales: se utilizan para analizar y medir la gestión comercial, de abastecimiento y financiera.
- Datos de Comportamiento: sobre la información de las acciones de nuestros clientes tales como clics y el uso de aplicaciones; nos permite optimizar la experiencia e identificar las conductas de nuestros clientes.
- Datos Operativos: enfocados en la eficiencia, reducción de costos y mejora de modelos de operación en el core del negocio como producción, logística, comercial y cadena de suministro.
- Datos Financieros: críticos para medir el rendimiento de la empresa, hacer planificación financiera, análisis de rentabilidad y gestión de riesgo.
- Datos de clientes: para hacer el journey del cliente debemos contar con información de sus hábitos de consumo tales como historial de compras, preferencias e interacción con la empresa.
- Datos de Automatización de las cosas (IoT): a través de sensores, máquinas y equipos podemos realizar análisis y modelos predictivos, automatizar procesos y optimizar la cadena de suministro.
La clave de contar con todos estos tipos de datos radica en su integración; en la medida en que las empresas integran la información en sistemas de gestión, pueden extraer insights valiosos, identificar tendencias, construir algoritmos de inteligencia artificial y ser mucho más asertivos en las decisiones.
Las ventajas y desventajas de la intuición.
«La intuición es poderosa cuando los datos son limitados o no están disponibles.”
Partamos del hecho de que la intuición no es mala; por el contrario, siempre es requerida en combinación con otras herramientas. Entendamos que la intuición se basa en experiencia, conocimiento y percepción sobre acciones pasadas. Hay que tener en cuenta que después de todo somos humanos y hay momentos en que la intuición es poderosa cuando se enfrenta a decisiones rápidas con información limitada.
Estas son algunas de las características de la intuición:
- Basada en experiencia.
- Visión holística.
Nate Silver (Estadístico y Autor): «Data-driven predictions can succeed—and they can fail. It is when they fail that the human factor, especially intuition, will need to take over.»
Cuando comienza a fallar la intuición afectando la calidad de las decisiones:
- Sesgos: estos nos distorsionan la percepción y el juicio.
- Transparencia: cuando decidimos sin una justificación clara, genera desconfianza y resistencia a cambios.
- Falta de experiencia: si decimos que la intuición depende de la experiencia, sin ella las decisiones pueden ser irrelevantes.
- Subestimar: cuando sobreponemos la intuición sobre un análisis fuerte, estamos basando las decisiones en berrinches o posiciones personales que pueden atentar contra el futuro de nuestras empresas.
- Inteligencia emocional: cuando nuestros estados de ánimo gobiernan nuestras decisiones, afectan negativamente la objetividad del juicio.
En la vida y en los negocios no podemos ser extremistas, debemos equilibrar la intuición con el análisis de datos; esta combinación es potente dado que los datos proporcionan una referencia objetiva y la intuición aporta insights basados en la experiencia y creatividad.
Herramientas para el análisis de datos.
«El análisis de datos requiere convertir grandes volúmenes de datos en información accionable.»
Las herramientas más utilizadas son:
- Microsoft Excel: análisis estadístico básico, tablas dinámicas y modelado de datos.
- Tableau: visualización de datos y presentación de resultados.
- Power BI: creación de tablas, informes interactivos y análisis de datos en tiempo real.
- R: análisis estadístico avanzado, modelado predictivo y visualización de datos complejos.
- Python: manipulación de datos, aprendizaje automático, algoritmos de IA.
- Google Analytics: análisis de comportamiento del usuario y medición de conversiones.
- Apache Hadoop: almacenamiento de datos masivos, big data.
- SAS: minería de datos y análisis predictivo en negocios.
- IBM SPSS: análisis descriptivo, regresión y modelado predictivo.
- Qlik View: visualización de datos.
Tipos de análisis de datos.
«We’ve had three big ideas at Amazon that we’ve stuck with for 18 years, and they’re the reason we’re successful: Put the customer first. Invent. And be patient. But there’s one more thing we always focus on: Data. Data and the ability to make informed decisions based on it is what drives our success.» – Jeff Bezos.
Estas son las técnicas más utilizadas para el análisis de Datos:
- Análisis Descriptivo: generación de estadísticas que se enfocan en describir características básicas como medias, medianas, modas y desviación estándar.
- Análisis Exploratorio de Datos (EDA): identificación de patrones y formulación de hipótesis iniciales.
- Análisis inferencial: pruebas de hipótesis, intervalos y regresión.
- Análisis predictivo: utiliza datos históricos para predecir futuros resultados, utilizando regresión lineal y algoritmos de machine learning.
- Análisis prescriptivo: es la combinación de análisis predictivo y descriptivo para simular u optimizar.
- Minería de datos: descubrir patrones en grandes conjuntos de datos utilizando clustering, clasificación y asociaciones.
- Análisis de series temporales: predicción de tendencias, estacionalidad y ciclos.
- Análisis de redes: examina las relaciones entre nodos en redes.
- Machine Learning: utiliza algoritmos para aprender y hacer predicciones basadas en datos y reconocer patrones.
El que genera los resultados se ahorra las explicaciones.
«No importa cuánto sepas o cuánto trabajes, lo que realmente importa son los resultados que obtienes.» – Mark Cuban.
Los datos evitan dar mayor explicación y te enfocan en las acciones de ofensiva o de defensa, siempre teniendo claro que los datos son para entender qué pasó, no para justificarse sino para enfocarse.
Lograr resultados de manera consistente y sostenible no está relacionado con la suerte; es gracias a una serie de pasos estratégicos que van desde la planeación, pasan por la ejecución y terminan en la evaluación de la gestión y el impacto que se tuvo en los resultados.
Para obtener resultados es necesario seguir una serie de pasos que van desde la planeación hasta la evaluación, tales como:
- Definir objetivos claros y medibles.
- Contar con estrategias claras y sólidas.
- Basar las decisiones en datos.
- Tener procesos eficientes.
- Fomentar una cultura orientada a resultados.
- Capacitar constantemente.
- Controlar y evaluar el desempeño.
- Mantener una comunicación efectiva.
- Adaptarse al cambio.
- Enfocarse en la satisfacción del cliente.
Carly Fiorina (Ex CEO de Hewlett-Packard): «The goal is to turn data into information, and information into insight.»
Cultura basada en Datos.
«Promover el uso de datos en todos los niveles y vincularlo a un objetivo es cuando logras una cultura basada en resultados.»
Crear una cultura basada en datos dentro de una organización implica promover su uso, asegurándonos de que todos los empleados tengan las habilidades y recursos para aplicarlos de manera efectiva.
Michael Bloomberg (Fundador de Bloomberg L.P.): «In God we trust, all others bring data.»
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