Conectando los puntos: la importancia de las herramientas de análisis predictivo

Un conocimiento profundo de los datos disponibles permite no solo saber lo que ocurrió y lo que está pasando en un determinado momento en la empresa, sino también anticipar escenarios futuros.


28 julio , 2021  |   Blog - Data & Innovation

Conectando los puntos: la importancia de las herramientas de análisis predictivo

Un conocimiento profundo de los datos disponibles permite no solo saber lo que ocurrió y lo que está pasando en un determinado momento en la empresa, sino también anticipar escenarios futuros.

Cada dos días se genera en el mundo una cantidad de información equivalente a la que la humanidad produjo desde el origen de la civilización hasta el 2013. Cada interacción digital, cada clic, cada click sobre una imagen de redes sociales, cada vez que nos movemos entre dos puntos -aunque ni siquiera lo notemos- nuestro teléfono móvil sigue emitiendo información, incluso cuando dormimos. El 90% de los datos disponibles en estos momentos se creó en los últimos cinco años. La multiplicación diaria es exponencial. El volumen es tan grande que nos cuesta pensarlo, darle una escala para que nuestros cerebros puedan comprenderlo. Efectivamente, generamos más datos de los que podemos consumir.

Por todo esto es que se vuelven cada vez más relevantes las herramientas de automatización que nos permiten capturar, ingestar, procesar y explotar datos sin intervención humana: no existe capacidad física ni tiempo disponible para lograrlo de otra manera. Ni armando ejércitos que se dediquen exclusivamente a eso.

Estructurados, no estructurados, semiestructurados

Estos datos vienen en diferentes formatos: los estructurados son aquellos que históricamente se conservan en bases de datos empresariales y que siguen el modelo de campos. Las fichas de clientes o las transacciones realizadas en un día se conservan según este lineamiento.
Los datos no estructurados son videos, fotos, audios y otros elementos que requieren de procesos más inteligentes para tomar acción. Y los datos semiestructurados se agrupan según etiquetas y suelen provenir por ejemplo de material que se baja de las redes sociales para estudiar el análisis de sentimiento de los usuarios, es decir, qué opinión circula sobre nuestra empresa o nuestros productos. La buena noticia: están disponibles las herramientas tecnológicas para analizar y explotar todo el conjunto de datos, independientemente de su formato.

Reducir el ciclo, entender el mundo, anticipar escenarios

En este contexto, las herramientas de análisis predictivo ofrecen múltiples beneficios para las empresas: desde entender al consumidor hasta comprender el mundo. Eso nos permite actuar en consecuencia e incrementar las ventas, lanzar productos más personalizados o generar mejores experiencias para los clientes, entre otras cosas.
Y así como los datos nos permiten entender lo que pasó (¿Cuánto vendimos el último mes?) y lo que está pasando (¿Qué niveles de inventario tengo en este momento?), también nos ofrecen la posibilidad de proyectar. En tiempos inciertos y cambiantes como los que vivimos, “jugar” con las variables que pueden cambiar y esperar a ver qué sucede ya no es un lujo que podemos darnos. El margen de error se reduce. La precisión con la que leamos el escenario siguiente nos permitirá optimizar la producción, mantener el stock que necesitamos y satisfacer a la perfección a nuestros clientes.
Uno de los puntos más destacados, no obstante, es que se reducen los ciclos de toma de decisiones: un elemento clave en esta época en que si, se demora, para el momento en que uno tiene las respuestas, ya cambiaron las preguntas.

Sin complejidades heredadas

¿Qué elementos ralentizan la explotación adecuada de datos? Los sistemas heredados y los procesos que involucran intermediarios: los correos electrónicos, las hojas de Excel que hay que “amasar” manualmente, los reportes que se imprimen para obtener conclusiones… Necesitamos hacer un cambio de mindset, de promover que los puntos donde se generan los datos estén conectados directamente con los puntos donde se consumen.
El primer paso, es que los datos ya existentes estén curados, almacenados y disponibles para ser explotados. Luego, habrá que incorporar las herramientas adecuadas: Business Inteligence, dashboards o soluciones como Intelligent Forecasting, que apela a machine learning para realizar predicciones y estimar escenarios. Y, por supuesto, que exista un repositorio -un data lake, un data warehouse- que habilite a todos los componentes del ecosistema de la organización a que accedan al mismo conocimiento.
Poner el foco en los datos implica para las empresas un cambio cultural que no se realiza de la noche a la mañana. Pero cuanto antes se conecten los puntos, más pronto los datos se transformarán en beneficios de negocios.

Si deseas profundizar en esta temática, te invitamos a ver la grabación del webinar de “Predictive Analytics”.

Si quieres conocer más acerca de este tema

Webinars
Ciclo de Webinars | Sesión 5: Big Data & Analytics
VER MÁS
EBooks
Beneficios de Big Data
VER MÁS
Podcast
Podcast Storytelling with Data
VER MÁS
  • Blog
    Agilidad en los proyectos de IT: qué la impulsa, qué la obstruye
    VER MÁS
  • Blog
    Trazabilidad y optimización: internet de las cosas aplicado a logística y transporte
    VER MÁS
  • Blog
    IoT en manufactura: la clave de la fabricación inteligente
    VER MÁS