Seguro que sigues esperando la carta de Hogwarts después de tantos años… ¿Y si te dijésemos que es posible acceder ese mundo mágico?
Un mundo mágico donde los magos son analistas de datos, sus hechizos son algoritmos y los cuadros de las paredes también hablan, pero son dashboards que te cuentan cosas sobre tu empresa. ¡Bienvenido al maravilloso mundo del Data Analytics!
Sin embargo, allí también existen un tipo de personas que no tienen estos poderes y no utilizan datos para tomar decisiones en su día a día. Les llamamos muggles y su empresa está condenada al fracaso.
¡No te conformes con ser un muggle cualquiera y transforma tu compañía en algo sobrenatural!
A continuación, te vamos a contar las 3 ventajas competitivas de las que te beneficiarás al adoptar el Data Analytics en tu empresa:
Sacar el máximo provecho de la analítica predictiva
A través del Data Analytics, se toman decisiones más acertadas y respaldadas en información relevante utilizando datos históricos que permiten hacer predicciones. El análisis predictivo tiene como objetivo predecir lo que sucederá y no es valioso a menos que sea factible. Entre los ejemplos de casos de uso de análisis predictivo se incluyen el churn rate (o predicción de abandono de clientes), la previsión de la demanda, la detección de fraudes y el mantenimiento predictivo.
Tomemos como ejemplo el churn rate o modelo de pretensión al abandono, cuyo objetivo sería identificar qué clientes es probable que dejen de serlo, para activar acciones correctivas a tiempo.
2. Automatizar tareas anteriormente manuales, mejorando así la productividad de los equipos
Al recopilar y utilizar los datos correctos, el trabajo de preparación para llegar a las decisiones se puede automatizar sin mucho trabajo pesado (es decir, informes financieros que involucran una gran cantidad de fuentes de datos). Por ejemplo, muchos bancos que otorgan préstamos utilizan sistemas de risk scoring para predecir la solvencia de sus clientes. El Data Science y el aprendizaje automático pueden aumentar el poder predictivo al analizar más datos de más fuentes, más rápido, para tomar decisiones crediticias (a menudo mejor que un analista humano).
Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todas las decisiones deben automatizarse y, en todos los casos, debe haber un ser humano involucrado en el flujo de trabajo de 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 se vuelven más transparentes e interpretables para el personal profesional, incluso aquellos sin experiencia técnica.
3. Impulsar mejoras operativas
Al aplicar el Data Science a los procedimientos operativos, se pueden implementar cambios de manera más eficiente y monitorizar si tienen éxito. Con el ejemplo de la optimización de la cadena de suministro, que afecta a todas las industrias, desde los retailers hasta el sector industrial. El Data Science y el aprendizaje automático pueden permitir a las empresas mejorar la logística y determinar los factores que afectan al rendimiento, aumentando así la productividad.
Aunque las 3 ventajas sean valiosas, no servirán de nada a los responsables de la toma de decisiones si no involucran al resto de empleados, los cuales son críticos en los resultados de la organización.
En definitiva, cuantos más datos se utilizan en las tareas diarias, todos se sienten más cómodos (independiente de su rol o departamento) y empiezan a recurrir a los datos de forma natural. El uso recurrente de la información en una empresa beneficia tanto a los responsables como a sus empleados, que pasarán a tomar decisiones basadas en los insights que proporciona el Data Analytics.
Referencias:
Todos los derechos reservados a Dataiku