El volumen de datos que se generan en un solo día en el mundo se ha disparado en los últimos años debido al Internet of Things, con millones de dispositivos hiper-conectados. A diario se producen cerca de 2.5 trillones de bytes de datos, una cantidad enorme de información que puede ser utilizada por las compañías para mejorar en diferentes áreas de negocio.

Según el estudio Global Data Protection Index de Dell EMC, la cantidad de datos que gestionan las organizaciones se ha incrementado en un 569% de 2016 a 2018. Durante este tiempo, la inversión de las compañías se ha centrado en disponer de infraestructura Big Data. Pero de nada sirve tener grandes cantidades de datos si no se saca valor de los mismos, y se utilizan para obtener un beneficio directo para el negocio. El siguiente paso a seguir es explotar esos datos.

Oportunidad: convertir los datos en una ventaja competitiva

El hecho de que se disponga de tal volumen de información sobre nuestra actividad diaria, permite a las compañías conocer mejor el comportamiento de usuarios y clientes. Esto ofrece una gran oportunidad para basar las decisiones empresariales en información analítica y marcar la diferencia. Tenemos ejemplos claros como Google, Amazon, Facebook y Apple, que se han consolidado como los mayores líderes empresariales debido a que tienen mucho del nuevo petróleo del siglo XXI (los datos), y la tecnología para hacerlo rentable. Se apoyan en técnicas de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial para extraer valor a los datos y poder saber qué ocurre con sus usuarios y clientes (Analítica Descriptiva y Analítica Diagnóstica), qué ocurrirá en el futuro (Analítica Predictiva), y cuál es la mejor propuesta que puede ofrecerles (Analítica Prescriptiva).

La técnicas analíticas ‘descriptivas’ y ‘diagnósticas’, actualmente son utilizadas por la gran mayoría de compañías, independientemente del sector empresarial. Los perfiles directivos y de negocio utilizan sus cuadros de mando para tomar decisiones, pero estas decisiones dependen de la interpretación que estas personas hagan de los datos.

Durante los últimos años, las áreas de innovación han volcado sus esfuerzos en soluciones basadas en Analítica Predictiva y Machine Learning para mejorar sus previsiones, predecir tendencias o minimizar riesgos. No sólo centrándose en el incremento de ventas o en conocer mejor a sus clientes para ofrecer una mejor experiencia de usuario; sino para conocer mejor sus procesos y maximizar el potencial de sus unidades de negocio. Pero el hecho de hacer una buena predicción, no significa tomar una buena decisión.

Según prevén los analistas, en los próximos años los esfuerzos e inversión se van a centrar precisamente en cómo podemos mejorar la toma de decisiones en contextos empresariales cada vez más complejos. Y para ello, la Analítica Prescriptiva tiene mucho que aportar. Es la gran desconocida de las técnicas analíticas, a pesar de que se lleva aplicando desde los años 70. Este tipo de analítica es capaz de elegir la mejor decisión a tomar entre todas las posibles, utilizando como inputs millones de variables. Mucha de la información que utiliza, la obtiene de la aplicación de Analítica Predictiva, Descriptiva y Diagnóstica, teniendo en cuenta miles de restricciones que delimitan nuestras decisiones.

Según Gartner, la adopción de análisis prescriptivos se estima alrededor de un 20% en las grandes empresas y se prevé que ese número aumente a un 36% para 2021. Y es que la Analítica Prescriptiva es la que más valor puede aportar al negocio, ya que permite automatizar procesos, algo que no es posible hacer con el resto de técnicas analíticas.

Si quieres profundizar más sobre las ventajas que aporta la Analítica Prescriptiva dentro del ecosistema de la Inteligencia Artificial, puede que te interese el webinar organizado por Decide Soluciones sobre esta técnica analítica.

Desafío: no es un cambio tecnológico, sino de cultura empresarial

Cuando una compañía decide utilizar sus datos para apoyar sus decisiones de negocio se enfrenta a múltiples desafíos. Por un lado la gestión de unos datos que no sólo han aumentado exponencialmente en volumen en los últimos años, sino que también lo han hecho en variedad y complejidad (en muchos casos con calidad deficiente para ser utilizados). Pero también por la resistencia al cambio dentro de las organizaciones y la falta de perfiles con los conocimientos necesarios. Por ello es clave que la transformación sea además de tecnológica, organizativa tanto estructuralmente (procesos) como en talento.  

Según un informe de Experian, el 40% de los negocios aún se basa en su instinto y subjetividad a la hora de tomar decisiones. Lo que resulta poco eficiente para la rentabilidad y sostenibilidad de las compañías, dado los cambios profundos que hoy en día vive nuestra sociedad.

De hecho, según un estudio llevado a cabo por ESADE, las empresas con una cultura analítica mayor, obtienen resultados más exitosos en sus proyectos. Y por el contrario, las que tienen una cultura basada en la intuición o la experiencia y poco hábito en la monitorización de resultados y realización de análisis, sólo en un 36% de los casos han obtenido buenos resultados.

Inculcar una cultura analítica dentro de las organizaciones es un reto al que nos enfrentamos todas las empresas. Si no queremos perder el tren, debemos empezar cuanto antes.