Imagina que los decision makers de las empresas fueran jugadores de poker. De repente, llegó la pandemia y tuvieron que tomar decisiones rápidas y efectivas con las que poder seguir jugando la partida, así que se sacaron un as bajo la manga: empezaron a utilizar el Data Science en sus operativas diarias y todo cambió. Según McKinsey, "la mayoría de las empresas de alto rendimiento aumentaron su inversión en análisis de datos e inteligencia artificial en medio de la crisis sanitaria mundial”.
Gracias a ello, se convirtieron en unos players destacados de la partida que consiguieron sobreponerse a la situación y ahora cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y más competitivo.
Antes de empezar: ¿qué es eso del Data Science?
En esencia, el Data Science (que a menudo se agrupa con el aprendizaje automático) es la disciplina que utiliza procesos, metodologías científicas, algoritmos y sistemas para obtener conocimientos y perspectivas a través de datos estructurados (datos que están muy organizados como nombres, fechas, direcciones, números de tarjetas de crédito, etc.) y datos no estructurados (datos que no están estructurados de forma predefinida, por ejemplo, imágenes, vídeo, audio, datos de redes sociales, etc.).
Esta definición puede variar mucho según la función y el papel de la empresa, pero en este artículo explicaremos de manera más general, por qué todas las empresas (incluida la tuya) necesitan analizar sus datos para reforzar su toma de decisiones si quieren ser rivales potentes en la partida. Vamos a sumergirnos en tres de sus grandes beneficios:
1. Aprovechar el análisis predictivo
Los decision makers pueden tomar decisiones más informadas y consistentes utilizando sus datos históricos para hacer predicciones. El objetivo del análisis predictivo es predecir lo que va a suceder y únicamente es valioso si es procesable. Algunos ejemplos de casos de uso de analítica predictiva son la predicción de la pérdida de clientes o modelos tipo churn, la previsión de la demanda, la detección del fraude y el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, con un modelo tipo churn, podrías averiguar lo que tu cliente va a hacer en última instancia y cuándo para que puedas ejecutar tácticas más efectivas y, con suerte, evitar esa pérdida (o al menos mitigar los riesgos asociados a ella). Sería como poder saber las cartas del resto de jugadores y cuándo las van a tirar. Así la cosa cambia, ¿eh?
2. ¡Automatización! Con ella podrás aumentar la productividad del personal
Cuando se recopilan y utilizan los datos adecuados, llega la fase de preparación (es decir, la manipulación, el procesamiento y la combinación de los datos) que suele ser muy costosa y pesada. Sin embargo, esto puede automatizarse sin necesidad de realizar un gran esfuerzo. Imagínate automatizar esos informes financieros que implican un sinfín de fuentes de datos, cuánto trabajo te quitaría. Por ejemplo, muchos bancos que conceden préstamos utilizan sistemas de puntuación de crédito para predecir la solvencia de sus clientes. El Data Science y el Machine Learning pueden aumentar el poder de predicción analizando más datos de más fuentes, más rápidamente, para tomar decisiones crediticias (a menudo mejor que un analista).
Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todas las decisiones deben ser automatizadas y, en todos los casos, debe haber una persona humana involucrada en el flujo de trabajo del aprendizaje automático para identificar los riesgos y hacer 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 el que no tiene formación técnica.
3. Impulsar las mejoras operativas
Al aplicar un análisis de datos a los procedimientos operativos, los decision makers pueden aplicar los cambios de forma más eficiente y controlar si tienen éxito. Pongamos un ejemplo muy común que afecta a todos los sectores, desde retail hasta manufacturing: la optimización de la cadena de suministro. Gracias al Data Analytics y la IA, las empresas pueden mejorar su logística y determinar qué factores afectan al rendimiento, aumentando así la productividad. Esto ayuda especialmente a los fabricantes de productos a medida, ya que la tecnología armoniza las restricciones de forma automática.
Los decision makers no pueden estar solos
Y ahora que estamos a punto de rematar en el final de la partida, algo indispensable para poder ganarla es que los decision makers cuenten con el apoyo del resto de los empleados y departamentos y no se encuentren solos. El Data Science y las herramientas de autoservicio actúan como catalizadores para ayudarles a generar valor de negocio y permitir que todos los que están por debajo de ellos también lo hagan, ya que cuanto más se utilicen los datos en el trabajo diario, más cómoda se sentirá la gente en todas las funciones y áreas.
Si el uso de los datos se convierte en algo cotidiano, los decision makers se beneficiarán indudablemente, ya no solo porque los proyectos de datos tengan un impacto tangible, sino porque, a su vez, se capacitará a todo su personal para tomar decisiones más informadas en sus trabajos y así, todos disfrutarán de la victoria.