Analítica de datos: por qué es importante para tu negocio

Jorge González, responsable de Marketing de Deyde Datacentric.

Artículo de Jorge González, responsable de Marketing de Deyde Datacentric.

Analizar los datos es cada vez más importante para los negocios. De hecho, gracias al big data las empresas y grandes corporaciones obtienen numerosos beneficios. ¿Por qué es tan importante la analítica de datos en tu caso? En este artículo te contaremos qué ventajas ofrece la analítica digital, el big data y la inteligencia de negocio.

¿Qué es la analítica de datos?

Como su propio nombre indica, la analítica de datos es la acción de analizar los datos mediante el uso de técnicas como el big data. Este último concepto hace referencia al almacenaje masivo de información para su posterior procesamiento.

La analítica de datos es más eficaz cuando se trabaja con gran cantidad de datos, como ocurre con el big data. Después, toda la información obtenida debe procesarse y, finalmente, analizarse. Son pasos que se dan con el objetivo fundamental de obtener gráficas, estadísticas e informes. Estos ayudarán al equipo directivo o a los responsables de ciertas áreas dentro de una compañía a tomar las mejores decisiones para la empresa.

Poco a poco, los datos se están convirtiendo en el activo más importante de los negocios, sobre todo de los que operan a gran escala. Para muchas empresas, obtener, clasificar, filtrar y aplicar analítica de datos se ha vuelto imprescindible. Al fin y al cabo, ya se sabe que la información es poder. No obstante, ¿qué beneficios reporta el big data y la analítica digital?

¿Qué es la inteligencia de negocio?

La analítica de datos es posible gracias a lo que denominamos inteligencia de negocio o Business Intelligence (BI) Esta expresión hace referencia a aquellas aplicaciones, tecnologías y procesos que se encargan de obtener datos para su posterior análisis. Con la inteligencia de negocio es posible interpretar la información recibida y tomar decisiones óptimas.

La inteligencia de negocio puede aplicarse en diferentes ámbitos empresariales. Por ejemplo, ayuda a optimizar el funcionamiento de la empresa a la hora de tomar decisiones cotidianas. También permite obtener información sobre aspectos de mayor importancia. Incluso, la BI puede ser utilizada por los altos directivos para emprender acciones de gran calado dentro de la compañía.

Las herramientas para analítica de datos son útiles en infinidad de departamentos. No es extraño que los procesos de inteligencia de negocio se apliquen en materia de logística, finanzas o ventas. Y cómo no, el Data Analytics forma una parte fundamental del cualquier departamento de marketing.

 Algunos beneficios de la analítica de datos

Si has llegado hasta aquí, ya conocerás con mayor exactitud qué es la analítica de datos y a qué nos referimos cuando hablamos de inteligencia de negocio. En este punto toca olvidarse de la teoría y centrarnos en la aplicación práctica de estas técnicas. ¿Cómo pueden beneficiar a tu negocio? Aquí van algunos ejemplos.

Data Analytics y el control de inventario

Analizar datos es una manera ideal de evitar excedentes en el inventario de cualquier empresa. Gracias a la información obtenida y a las estadísticas resultantes de su análisis, es mucho más sencillo conocer los hábitos de consumo de los clientes. De esta manera, se logra saber cuánto tiempo tarda un cliente en reponer cierto producto o en qué época del año se solicita más cierto servicio.

Esto tiene efectos positivos en la gestión del inventario. La analítica de datos basada en el big data permite ajustar la producción. Como es de esperar, así se evitan excedentes innecesarios, lo que supone un verdadero ahorro para la compañía. Por su puesto, también permite aumentar la fabricación de ciertos artículos en el momento adecuado gracias a la previsión de picos de faena.

El resultado es un servicio al cliente de mayor calidad, al evitar que los productos se queden sin disponibilidad, una fabricación más eficiente y una logística equilibrada.

Big Data, o vender justo lo que el cliente necesita

Conocer cómo actúan los clientes dentro de un negocio tiene un beneficio enorme: personalización de servicios y productos. Sí, gracias al proceso derivado de analizar datos, las compañías son capaces de ofrecer exactamente lo que el cliente necesita (o cree necesitar).

Esto, además, facilita el ajuste de la estrategia comercial para adaptarla a los cambios previstos. La inteligencia de negocio es capaz de arrojar datos claros que alerten a la directiva de futuros virajes en la tendencia de consumo.

La analítica de datos mejora la productividad

Analizar datos también ayuda a las empresas a ser más eficientes y productivas. ¿Cómo lo hace posible el big data? La inteligencia de negocio y la analítica digital permiten conocer qué partes del proceso de fabricación de un producto son más lentas y cuáles son más rápidas. Asimismo, algunos datos pueden poner al descubierto que ciertos mecanismos no son eficientes.

Cuando un equipo directivo tiene sobre la mesa los resultados de la analítica de datos aplicada a la producción, es capaz de corregir cualquier tendencia negativa con total inmediatez.

El poder de la inmediatez y la innovación

Es innegable: quien reacciona tarde a una tendencia se queda atrás. La inteligencia de negocio y la analítica digital son técnicas que permiten avanzarse a los cambios del mercado. Por lo tanto, aplicarlas en tu negocio te permitirá adaptarte ante los posibles cambios en hábitos de consumo, incluso antes de que se produzcan. Así, es posible ofrecer productos y servicios personalizados con rapidez.

Algo parecido sucede con la innovación. El big data es el mejor ayudante a la hora de detectar los cambios de mentalidad que se producen entre los clientes. De igual manera, permite conocer si demanda algún producto novedoso. Saber de antemano todo esto permite a cualquier negocio, empresa o corporación iniciar un proceso de I + D para lanzar nuevos productos al mercado.

Reducción de costes y aumento de ingresos

Evidentemente, este es uno de los beneficios más importantes de la inteligencia de negocio. En realidad, todo lo que hemos mencionado hasta ahora favorece una mayor eficiencia y rapidez a la hora de corregir problemas o fabricar productos. Inevitablemente esto se traduce en una reducción considerable de los costes y un aumento de los ingresos.

Se recortan costes al mantener una línea de fabricación adecuada según los hábitos de los clientes. De igual manera, el aumento de la productividad y una logística eficaz influye notablemente en la reducción de los gastos. La personalización de los productos y los servicios aumentan las ventas, y por tanto, los ingresos. Y lo mismo podemos decir de la anticipación a los picos de faena o del diseño de campañas publicitarias antes de que cambien las tendencias del mercado.

La analítica de datos cuenta con muchos beneficios. Pero la información que provee a la dirección de una compañía logra, principalmente, minimizar los gastos y aumentar los beneficios.

La analítica de datos es importante para tu negocio

La lista de ventajas derivadas de la analítica digital que hemos plasmado en este artículo es limitada. En realidad, el big data, la analítica de datos y la inteligencia de negocio aportan ventajas casi ilimitadas. Dependiendo del tipo de empresa y de los productos o servicios que comercialice, estas técnicas pueden aplicarse de maneras distintas. Por lo tanto, en cada caso, se obtendrán unos beneficios u otros.

Con todo, después de este repaso hay un hecho que ha quedado completamente confirmado. No podemos negar que la analítica de datos es cada vez más importante para todo tipo de negocios… como el tuyo.

Deyde DataCentric es la fusión de dos lideres de mercado. Deyde, experta en calidad de datos, y DataCentric, líder en suministro de datos para marketing y la toma de decisiones. Ambas compañías cuentan con más de 20 años de experiencia en construir soluciones centradas en el cliente, la tecnología y la información.

Mediante el desarrollo de modelos descriptivos y predictivos ayudamos a nuestros clientes a optimizar e innovar en las decisiones de negocio desde el análisis y tratamiento de las diferentes fuentes de información, implementación de los modelos predictivos y construcción de métricas de seguimiento.

 

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