Durante la pandemia, los profesionales tuvieron que tomar decisiones rápidas y eficaces para mantenerse en el juego. Muchos de ellos encontraron el as en la manga: empezaron a utilizar la ciencia de datos en sus operaciones diarias. Con ello, todo cambió.
Según McKinsey, la mayoría de las empresas con un rendimiento estable aumentaron su inversión en analítica de datos e inteligencia artificial en plena crisis sanitaria mundial. Como resultado, se convirtieron en grandes actores que supieron sobreponerse a la situación y ahora cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y competitivo.
Antes de empezar: ¿qué es la ciencia de datos?
Esencialmente, la Ciencia de Datos (a menudo asociada con el aprendizaje automático) es la disciplina que utiliza procesos, metodologías científicas, algoritmos y sistemas para obtener conocimientos y perspectivas a partir de datos estructurados (datos muy organizados como nombres, fechas, direcciones, números de tarjetas de crédito, etc.) y no estructurados (datos no estructurados de forma predefinida, por ejemplo, imágenes, vídeo, audio, datos de redes sociales, etc.).
Si su empresa necesita analizar datos para reforzar la toma de decisiones y ser un fuerte competidor en el juego, siga leyendo.
Tres grandes ventajas:
1. Aprovechar el análisis predictivo
Los responsables de la toma de decisiones pueden tomar decisiones más informadas y coherentes si utilizan sus datos históricos para hacer predicciones. El objetivo del análisis predictivo es predecir lo que va a ocurrir y sólo es valioso si se puede actuar sobre él. Algunos casos de uso del análisis predictivo son: la predicción de la rotación o los modelos de rotación, la previsión de la demanda (lea más sobre ella aquí), la detección del fraude y el mantenimiento predictivo.
Por ejemplo, con un modelo de rotación, puede averiguar qué va a hacer su cliente y cuándo, de modo que pueda ejecutar tácticas más eficaces y, con suerte, evitar esa rotación (o al menos mitigar los riesgos asociados a ella). Sería como poder conocer las cartas de los demás jugadores y saber cuándo van a jugarlas. Es un cambio de juego, ¿no?
2. ¡Automatización! Con ella, puede aumentar la productividad del personal
Cuando se recogen y utilizan los datos adecuados, la fase de preparación (es decir, la manipulación, el tratamiento y la combinación de los datos) puede ser muy costosa y llevar mucho tiempo. Sin embargo, esta fase puede automatizarse sin mucho esfuerzo.
Imagínese la automatización de los informes financieros que implican una miríada de fuentes de datos y el trabajo que le daría. Por ejemplo, muchos bancos de crédito utilizan sistemas de puntuación crediticia para predecir la solvencia de sus clientes. La ciencia de los datos y el aprendizaje automático pueden aumentar el poder predictivo analizando más datos de más fuentes, con mayor rapidez, para tomar decisiones crediticias.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todas las decisiones deben automatizarse, y en todos los casos debe haber una persona implicada en el flujo de trabajo del aprendizaje automático para identificar los riesgos y realizar los cambios necesarios. Además, al hacerlo en una plataforma centralizada, los modelos que determinan los riesgos crediticios y las pérdidas son más transparentes e interpretables para el personal, incluso para el que no tiene formación técnica.
3. Promover mejoras operativas
Aplicando el análisis de datos a los procedimientos operativos, los responsables de la toma de decisiones pueden aplicar los cambios con mayor eficacia y supervisar su éxito.
Tomemos un ejemplo común a todos los sectores: la optimización de la cadena de suministro. Gracias a la analítica de datos y la IA, las empresas pueden mejorar su logística y determinar qué factores afectan al rendimiento, aumentando así la productividad. Esto es especialmente útil para los fabricantes de productos personalizados, ya que la tecnología armoniza automáticamente las restricciones.
Los decisores no pueden estar solos
Y ahora que estamos a punto de terminar la partida, es esencial que los responsables de la toma de decisiones cuenten con el apoyo del resto de sus empleados y departamentos y no estén solos. La ciencia de datos y las herramientas de autoservicio actúan como catalizadores para ayudarles a generar valor empresarial y permitir que todos los que están por debajo de ellos hagan lo mismo, porque cuantos más datos se utilicen en el día a día, más cómodas se sentirán las personas de todas las funciones y áreas. Si el uso de datos se convierte en una rutina, los responsables de la toma de decisiones se beneficiarán, no sólo porque los proyectos de datos tendrán un impacto tangible, sino también porque, a su vez, todo su personal estará capacitado para tomar decisiones más informadas en sus funciones, y todos saldrán ganando.