Data analytics: Decisiones basadas en un análisis inteligente de datos

Gestión

La cantidad y complejidad de la información crece de forma exponencial año a año. A manera de ejemplo, solo en Estados Unidos, se envían 187 millones de correos cada minuto.[1] Este creciente volumen de datos hace cada vez más difícil el trabajo de procesamiento y análisis de la misma.

Hoy en día reemplazar procedimientos manuales de procesamiento y análisis de información con herramientas de ‘data analytics’ no solo influye en el incremento de la eficiencia, sino que permite acceder a información más relevante que facilita la toma de decisiones, mejorando el rendimiento y rentabilidad de la compañía.

Es por ello que algunas compañías en el Perú, empujadas por el constante crecimiento de los niveles de información que van almacenando, están optando por la implementación de herramientas digitales para procesar información y consecuentemente por la reorientación de su fuerza laboral hacia trabajos de mayor análisis en lugar de labores operativas.

¿De qué información hablamos?

Cada compra que realizamos, cada búsqueda en internet sobre artículos o servicios o cada interacción con una tienda física o virtual, genera una huella de comportamiento y, por lo tanto, es información que la empresa puede utilizar para mejorar sus servicios y estrategias comerciales.

Así funciona con los millones de compradores en el mundo, todos generan una huella de comportamiento en cada operación y toda esa información está disponible para ser analizada por la empresa.

Pero ¿es posible procesar tal cantidad de información? Habitualmente, las limitaciones logísticas obligaban a las empresas a procesar manualmente pequeñas muestras de todo ese universo de información. Hoy en día existen sistemas sofisticados que nos ayudan a reducir ampliamente el tiempo de procesamiento de grandes volúmenes de data facilitando el análisis de la misma a fin de comprender tendencias, anomalías e identificar insights importantes del negocio.

Además de información relacionada al comportamiento de los consumidores, la data que puede ser analizada está formada también por todas las bases de datos de la compañía, de compras, ventas, activos, clientes, datos financieros, operativos, etc. Y todo ello en distintos formatos (cuadros, cifras, estadísticas, documentos, etc.).

Mientras más detallada y de mejor calidad sea la información que la empresa logre reunir, mejor serán las decisiones de negocio que la Gerencia y el Directorio podrán tomar. Pero para ello, el primer paso para una gestión exitosa de ‘data analytics’ es implementar mecanismos y procesos que permitan capturar y resguardar información relevante y de calidad.

De acuerdo a estudios de EY, 78% de las compañías globales coinciden que el uso efectivo de ‘data analytics’ constituye una ventaja competitiva en sus industrias.

Rol de los trabajadores en el ‘data analytics’

A diferencia de otras aplicaciones tecnológicas, las aplicaciones de ‘data analytics’ reúnen un conjunto de funcionalidades para el procesamiento de información que reducen la carga de trabajo humano. Estas aplicaciones descargan de los equipos de trabajo tareas netamente operativas, permitiéndoles enfocar sus esfuerzos en análisis de datos más sofisticados y profundos.

Asimismo, otro estudio demostró que al aplicar efectivamente herramientas ‘data analytics’, para el procesamiento de información es posible reducir el entre el 40% y 50% del tiempo de procesamiento de información.

El reto empresarial

Para lograr una adecuada implementación de herramientas de ‘data analytics’ es necesario que las empresas incorporen en sus equipos, profesionales con perfiles más analíticos y orientados al manejo de herramientas informáticas; sobre todo en las áreas de generación directa de renta, como lo son comercial, marketing y ventas, e incluso, costos, donde las decisiones de negocio son más sensibles.

En cuanto a herramientas de ‘data analytics’ disponibles, es posible encontrar en el mercado distintas herramientas que se adecúen a las necesidades de cada tipo de empresa, sin importar el tamaño del mercado o rubro; sin embargo, el elemento más poderoso para la adecuada aplicación de ‘data anlytics’, sigue siendo el trabajador, que habiendo liberado la carga operativa de procesamiento de información, se concentrará en el análisis y toma de decisiones.

No existirá valor en el propio sistema informático de ‘data analytics’ si no existiera el factor humano.


[1] Lori Lewis “This is what happens in an internet minute in 2018”

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Renato UrdanetaRenato Urdaneta
Socio de Consultoría, EY 

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Socio de la División de Consultoría de EY Perú, con más de 19 años de experiencia en consultoría y auditoría financiera. Cuenta también con experiencia ejecutando y liderando proyectos relacionados con gobierno corporativo, gestión integral de riesgos y control interno, identificando soluciones innovadoras y oportunidades de mejora, así como implementando cambios estratégicos y operacionales que agreguen valor significativo a los clientes.