Conocidos como el nuevo petróleo, los datos ayudan a las empresas a optimizar su eficiencia, tomar decisiones informadas y aprovechar nuevas oportunidades.

Aun así, al igual que el petróleo crudo, los datos sin procesar deben refinarse para extraer su verdadero valor. La mala calidad de los datos, las inconsistencias y la fragmentación pueden obstaculizar la capacidad de una organización para aprovechar tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA), lo que, en última instancia, dificulta la toma de decisiones informada.

Este artículo es el primero de una serie de tres partes diseñada para guiar a las empresas a través de las complejidades del análisis de datos. Comenzamos examinando los fundamentos: definiendo el análisis de datos, explorando la importancia de la calidad de los datos y describiendo los principios clave para establecer una base sólida basada en datos.

Fundamentos del análisis de datos: ¿Qué es y por qué es importante?

El análisis de datos es el proceso sistemático de recopilación, análisis e interpretación de datos para descubrir tendencias, patrones y correlaciones, transformando los datos brutos en inteligencia empresarial práctica. Según la Escuela de Negocios de Harvard, abarca diversas áreas, desde el análisis descriptivo (comprensión de eventos pasados) y el análisis de diagnóstico (identificación de causas) hasta el análisis predictivo (predicción de resultados futuros) y el análisis prescriptivo (determinación de las mejores estrategias de acción).

Las organizaciones que aprovechan eficazmente el análisis de datos obtienen una ventaja competitiva al mejorar la eficiencia operativa, identificar nuevas oportunidades de ingresos, fortalecer las relaciones con los clientes, mejorar la gestión de riesgos e impulsar la innovación impulsada por IA.

Sin embargo, ninguno de estos beneficios puede lograrse sin una base de datos sólida, empezando por la calidad de los datos.

La importancia de los datos de alta calidad

Si bien los datos son un recurso valioso para generar conocimiento y tomar decisiones, su valor es limitado si no son precisos y fiables. Incluso los datos más abundantes, si están plagados de errores, pueden llevar a decisiones deficientes y a la pérdida de oportunidades.

La mala calidad de los datos puede distorsionar los análisis, tomar decisiones erróneas y generar ineficiencias operativas, a veces con costosas consecuencias financieras y regulatorias. Por el contrario, los datos de alta calidad son la base de un análisis de datos eficaz, ya que proporcionan a las organizaciones la información necesaria para prosperar en un mundo cada vez más basado en datos.

¿Cómo pueden las empresas determinar si sus datos cumplen con los requisitos? Estos son los atributos clave de la calidad de los datos:

Precisión: La precisión de los datos refleja el grado en que son correctos, precisos y sin errores. Los datos de alta calidad son precisos en el sentido de que representan correctamente los valores del mundo real.

Integridad: Para que el conjunto de datos esté completo, debe contener todos los registros necesarios sin redundancia. La falta de datos o los duplicados pueden distorsionar los resultados y dar lugar a decisiones erróneas.

Coherencia: La coherencia garantiza la compatibilidad de los valores de los datos en diferentes conjuntos de datos o sistemas. Esto se suele lograr mediante la estandarización de datos, que garantiza la fiabilidad en diversos sistemas e informes.

Oportunidad: Los datos solo son valiosos cuando están disponibles oportunamente. En el acelerado entorno empresarial actual, donde las decisiones suelen tomarse sobre la marcha, los datos obsoletos pueden dar lugar a oportunidades perdidas o a predicciones erróneas.

Relevancia: Los datos deben estar alineados con los objetivos del negocio y las necesidades de toma de decisiones para garantizar que la información se centre en lo que realmente importa.

Invertir en gobernanza de datos, procesos de validación y herramientas de limpieza de datos puede ayudar a las empresas a mantener datos de alta calidad que puedan aprovecharse al máximo de su potencial.

Pasos prácticos para mejorar la calidad de los datos

Una base de datos sólida se construye sobre un enfoque estructurado de gestión de datos, que incluye los siguientes pasos clave:

Establecer marcos de gobernanza de datos

Implementar políticas y pautas para estandarizar la recopilación, el almacenamiento y el uso de datos, garantizando tanto la integridad como la seguridad de los datos.

Realizar una auditoría de datos

Evalúe la calidad actual de los datos, identifique valores faltantes o redundancias y documente inconsistencias.

Implementar procedimientos de validación y limpieza de datos.

La validación de datos implica la evaluación de conjuntos de datos para detectar errores, inconsistencias e imprecisiones, mientras que la limpieza de datos se refiere al proceso de corregirlos para mejorar la calidad de los datos. Las empresas pueden aprovechar la automatización para la limpieza de datos y usar herramientas automatizadas para detectar y corregir errores, registros duplicados y validar la integridad de los datos.

Integración de datos entre sistemas.

Hoy en día, las empresas suelen recopilar y almacenar datos en diferentes formatos en diversos puntos, desde bases de datos y hojas de cálculo hasta aplicaciones y plataformas en la nube. Esta fragmentación puede generar discrepancias en los datos. Crear una única fuente de información que consolide los datos en una ubicación centralizada y fiable es esencial para mantener la coherencia y la precisión. Esto garantiza una conectividad fluida entre funciones clave como finanzas, CRM y otras aplicaciones empresariales esenciales, impulsando la alineación en toda la organización.

Capacite a los empleados en las mejores prácticas de datos.

Fomente una cultura basada en datos educando a los equipos sobre la importancia de la precisión y la gobernanza de los datos.

Al seguir estos pasos, las organizaciones pueden asegurarse de que sus datos estén limpios, bien estructurados y listos para un análisis más profundo y la adopción de IA.

Preparándose para tecnologías avanzadas

Una base de datos sólida es un requisito previo para implementar tecnologías más avanzadas como IA, aprendizaje automático y automatización de procesos, que permiten a las empresas recopilar, analizar y, lo más importante, actuar sobre los datos a velocidades y volúmenes antes inimaginables.

A medida que los datos se vuelven cada vez más abundantes y aumenta el poder de procesamiento, estas tecnologías permiten que el análisis de datos pase del análisis de datos históricos al análisis en tiempo real, lo que permite a las empresas responder a los cambios del mercado a una velocidad nunca antes vista.

Pero para poder adoptar y aprovechar estas poderosas tecnologías, las empresas primero deben asegurarse de que:

Los datos están limpios, son confiables, están estructurados y bien administrados.

Existen capacidades de informes y análisis para obtener información.

Los empleados comprenden cómo interpretar y actuar según las recomendaciones basadas en datos.

Las organizaciones que inviertan en estas áreas estarán bien posicionadas para aprovechar la IA para el análisis predictivo, la automatización de procesos y la toma de decisiones en tiempo real.

Caso de éxito real: Convertir datos en acciones instantáneas mediante informes de gestión automatizados

Para ilustrar el poder transformador del análisis de datos, consideremos el caso de una empresa de renderizado de tamaño mediano que lucha con procesos de elaboración de informes manuales ineficientes.

El director ejecutivo del cliente dedicaba casi 10 horas al mes a extraer datos incompletos y desorganizados de diversos sistemas, incluyendo su CRM y software financiero. Esta deficiente gestión de datos dejaba poco margen para un enfoque estratégico y resultaba en una visibilidad limitada de información empresarial crucial, como las tendencias de ventas y el comportamiento del cliente. Como resultado, la empresa tuvo dificultades para establecer una estructura de comisiones sólida y optimizar las estrategias de precios para los clientes.

Reconociendo la necesidad de cambio, la empresa se asoció con Hazlewoods para implementar una plataforma de informes de gestión totalmente automatizada que automatiza la extracción y el análisis de datos en el CRM y el sistema financiero del cliente. El nuevo sistema transformó sus operaciones al proporcionar información en tiempo real, garantizando que los datos siempre fueran precisos y estuvieran actualizados.

Se diseñaron paneles personalizables para ofrecer una visión clara de áreas críticas como el rendimiento de ventas, el comportamiento del cliente, el rendimiento del producto y las métricas financieras. La plataforma también incluía alertas automatizadas que notificaban al equipo sobre desarrollos clave, como el logro de objetivos de ventas o los riesgos relacionados con la pérdida de clientes.

Uno de los resultados más significativos del nuevo sistema de informes de gestión a medida fue la mejora de la estrategia de ventas de la empresa.

Gracias a una estructura de comisiones transparente y al seguimiento de ventas en tiempo real, los empleados se sintieron más motivados y aumentaron las tasas de retención. Además, una mejor información sobre los clientes permitió a la empresa gestionar mejor las estrategias de precios, optimizar los programas de fidelización y mejorar la retención de clientes.

La información en tiempo real permitió tomar decisiones informadas en todas las funciones clave, desde la gestión del inventario hasta la alineación de las estrategias de ventas con los objetivos comerciales. El análisis de datos de proveedores y la optimización de los procesos de compra resultaron en medidas de ahorro. Además, la relación con los clientes mejoró gracias a ofertas personalizadas y una interacción específica.

Finalmente, la empresa sentó las bases para futuros análisis y automatización impulsados ​​por IA, posicionándose para un crecimiento escalable.

Construyendo juntos un futuro basado en datos

Las empresas que priorizan el análisis de datos no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también desbloquean nuevas oportunidades y obtienen una ventaja competitiva.

El camino hacia una organización basada en datos comienza con una base sólida y evoluciona a través de la gobernanza estratégica, el análisis avanzado y la automatización. Para muchas empresas, esta transformación puede ser un desafío, pero con la experiencia adecuada, pueden aprovechar los datos como un activo valioso.

El grupo de Análisis de Datos e Inteligencia de Negocio de HLB ayuda a las organizaciones a gestionar las complejidades de los entornos de datos modernos. Nuestro equipo, con amplia experiencia en análisis predictivo, estrategias basadas en IA y soluciones escalables de almacenamiento de datos, ayuda a las empresas a establecer una sólida base de datos, garantizando al mismo tiempo una gobernanza robusta mediante el cumplimiento de los estándares de seguridad y privacidad.

Dé el siguiente paso para convertirse en una organización verdaderamente basada en datos. Contacte con nuestro equipo hoy mismo para descubrir cómo podemos ayudarle a convertir los datos en una ventaja estratégica.

Fuente: HLB Global