El Big Data ha revolucionado la sociedad en la que vivimos y hacer uso de esta ventaja agrega valor a una organización. Pero no todo el mundo sabe cómo sacarle el máximo provecho.
De hecho, la mayoría de estas organizaciones están inmersas sobre un tesoro de datos, información histórica y otros conocimientos valiosos, pero no aprovechan esta ventaja. Por lo tanto, el uso exitoso de la analítica puede ser una parte efectiva del proceso de toma de decisiones.
Efectos del uso de Business Analytics en la toma de decisiones
El uso de la Analytics puede mejorar efectivamente la calidad de las decisiones, la aceptabilidad y la introducción de acciones competitivas. Los cuatro errores más comunes que enfrentan las organizaciones cuando se utiliza la Analytics como herramienta para la toma de decisiones son los siguientes:
No comprender los problemas de la integración
En inteligencia empresarial (BI), la integración de información ayuda a consultar e informar sobre acciones comerciales, estudio estadístico, el procesamiento analítico en línea (OLAP) y la minería de datos para respaldar la previsión, la planificación en toda la empresa, la toma de decisiones y, por lo tanto, para obtener una mejor ventaja en el mercado.
Entonces, lo que hace que una empresa se destaque en el mercado actual es cómo interpretan la dimensionalidad, la calidad y el tipo de datos que tienen a mano. También se debe abordar la inconsistencia de los datos provenientes de diferentes fuentes. Tight Coupling y Loose coupling son dos enfoques para abordar los problemas de integración de datos; Tight Coupling implica recuperar datos de múltiples fuentes utilizando ETL (Extraer, Transformar y Cargar) en una única ubicación centralizada; el Loose coupling, por otro lado, asegura que el almacenamiento temporal de datos no se realice de tal manera que una interfaz predefinida pueda transformar y manipular el almacenamiento raíz.
Un ejemplo ideal de cómo la integración de datos se puede administrar correctamente en una empresa es la siguiente: Realizar un seguimiento de lo que los clientes compran en línea, cuáles son las tendencias actuales entre sus clientes e incluso cómo el cambio climático local puede influir en los patrones de compra.
No darse cuenta de los límites de los datos no estructurados
Se estima que diariamente se generan alrededor de 2,5 trillones de bytes de cantidad de datos. El 90% de los datos del mundo se generó en los últimos dos años. Si bien aumenta la cantidad de datos generados, los macrodatos crean desafíos que involucran la dimensionalidad, heterogeneidad y escalabilidad de los datos generados para extraer información útil. Por lo tanto, los métodos precisos y eficientes para transformar estos datos y recopilar información útil se vuelven fundamentales.
Las herramientas efectivas para la gestión de datos y la estandarización de todos los procesos involucrados pueden ayudar a abordar los problemas relacionados con los datos no estructurados hasta cierto punto. Los datos no estructurados tienen una alta dinámica en comparación con los datos estructurados. Por lo tanto, dar sentido a los datos no estructurados puede facilitar el análisis y la implementación, mejorando así su interpretabilidad.
Asumir que las correlaciones significan algo
Con el volumen de datos que aumenta día a día, surge una pregunta. ¿Serán estos datos los correctos para respaldar la toma de decisiones?
Si los datos recopilados involucran una buena cantidad de datos superpuestos o duplicados, el volumen de datos no sirve para ningún propósito de asistencia a los tomadores de decisiones. Demasiada información es más como tener poca información.
Por lo tanto, la variedad de datos se convierte en un factor muy impactante e importante asociado con todo el proceso. Los algoritmos de Machine Learning, que se supone que nos brindan información con un procesamiento numérico no serán de utilidad con datos deficientes.
Es importante identificar las correlaciones asociadas con los datos, lo que permite la identificación de patrones y así ayudar a decidir una acción estratégica. La disponibilidad de los datos correctos no solo mejora la calidad del análisis, sino que también mejora las respuestas que están ocultas dentro de los datos.
Subestimar las habilidades laborales necesarias
A medida que surgen tecnologías que involucran la gestión de datos, se ha transformado la información en conocimientos y se ha convertido en una parte esencial de una organización.
Por tanto, las organizaciones deberían ser creativas e inteligentes en la gestión de sus recursos. Esto refuerza la necesidad de contar con empleados altamente capacitados y una mejor utilización de los recursos antes mencionados.
El campo de Data Science ha obtenido una amplia aceptación en las organizaciones, el Machine Learning ha complementado significativamente la evolución de la gestión de datos. El procesamiento de millones de datos, que era un sueño décadas antes, se ha convertido en una realidad con la introducción de servicios en la nube y Big Data. Pero a menudo las organizaciones subestiman las habilidades necesarias para abordar un determinado problema y esto puede conducir a malas decisiones, la cantidad y variedad de algoritmos de Machine Learning que existen son abundantes, pero elegir el correcto es donde están las tácticas.
Comprender los datos e identificar la metodología adecuada que se debe implementar son algunas de las habilidades clave que toda organizaciones debería tener, ya que el análisis de datos correctos permite saber cómo se comportan los clientes, qué quieren, en qué momento y cómo lo buscan. Con esta información, una compañía puede tomar decisiones inteligentes para mantener su rentabilidad y garantizar su competitividad.
