fbpx
sector inmobiliario Upicus
Las 5 tecnologías que han pisado fuerte en el sector inmobiliario
2 junio, 2020
Facility Management Upicus
La sinergia entre la tecnología y el Facility Management
16 junio, 2020

La analítica avanzada en la transformación digital

analítica avanzada Upicus

Tomar decisiones en base a los datos no es una novedad. Sin embargo, hasta la llegada de la transformación digital y las nuevas tecnologías las empresas no habían podido gestionar un gran volumen de datos de diferentes fuentes. Es por ello que un software de gestión con motor Big Data se ha convertido en una herramienta muy relevante en el mundo empresarial.

En este punto es donde encontramos la analítica avanzada. Se trata de utilizar los datos que recabamos de distintas fuentes para predecir hechos o comportamiento que ayuden en la toma de decisiones.

¿Qué ha cambiado? Hace unos años las empresas no analizaban los históricos porque no contaban con herramientas que hiciesen análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos.

Las compañías que utilizan la analítica avanzada pueden automatizar procesos, aumentar la eficacia, reducir costes, etc. Se trata de una pieza fundamental en la transformación digital para tomar decisiones con información en tiempo real.

La analítica avanzada tiene tres fases:

  • Descriptiva: se puede saber que ha ocurrido y por qué en una empresa con el históricos de datos.
  • Predictiva: podemos conocer que pasará en la empresa y las tendencias con las métricas descriptivas.
  • Prescriptiva: se pueden detectar las mejores decisiones en base a la gran cantidad de datos y variables que hemos generado y, por tanto, automatizar el proceso para tomar decisiones.

Hoy en día la analítica avanzada es una herramienta esencial para todo tipo de empresas por sus grandes ventajas y por su capacidad competitiva.

Un caso de analítica avanzada en la transformación de procesos

Un sector en el que se esta empleando la analítica avanzada es el retail. Las empresas de este ámbito han visto grandes posibilidades en la gestión y distribución de productos, la personalización, etc. con la gestión de los datos.

Por ejemplo, los gerentes invierten mucho tiempo en repartir las tareas entre los empleados en una hoja de calculo o a mano. Con un software de gestión es posible repartir las tareas en función de la carga de trabajo.

Gracias a la analítica avanzada, se puede conocer el histórico de visitas de los clientes en cada momento por lo que se pueden distribuir las tareas por horas y días. Además, también podemos conocer el perfil de cada empleado, sus ventas y su productividad. El gerente podrá organizar el trabajo en función del número de visitas de clientes y del personal para poder lograr una buena experiencia de compra.

Por consiguiente, logrará un mejor funcionamiento del establecimiento, la satisfacción de los clientes, una mayor conversión, etc.

La diferencia entre analítica predictiva y machine learning

El termino machine learning se ha estado utilizando tanto por Data Scientist como por responsables de negocio. A veces hay cierta confusión con la analítica predictiva. ¿A que hace referencia este concepto?

Ambas disciplinas tienen la misma finalidad, es decir, predecir. La diferencia la encontramos en el volumen de datos utilizado y implicación de las personas en la construcción de modelos con capacidad de predicción.

Cuando hablamos del análisis predictivo hay que tener en cuenta que emplea técnicas estadísticas para valorar qué comportamiento es probable. En otras palabras, se pretende conocer que puede suceder prediciendo situaciones futuras.

Por consiguiente, se basa en la probabilística de que pueda ocurrir algo. Para ello, busca relaciones y patrones entre variables de datos históricos y actuales con el fin de concluir y predecir el futuro. Un ejemplo es predecir que tipo de producto va a comprar un cliente. Las predicciones son más fiables cuando se tienen más datos.

En cuanto a la implicación humana, necesita de un experto que confirme hipótesis, determine los requisitos de los datos y fije prioridades.

analítica avanzada Upicus
La analítica avanzada nos permite conocer el histórico de forma sencilla

Los beneficios de la analítica avanzada en las empresas

Como hemos visto las técnicas de analítica avanzada son muy relevantes a la hora de tomar decisiones empresariales. Tener toda la información en tiempo real y no basarnos en suposiciones supone una ventaja competitiva. Y, por otro lado, contar con un software de gestión con tecnología Big Data que permita automatizar y mejorar los procesos.

Las empresas que quieren saben qué está ocurriendo en todo momento son más productivas. La analítica avanzada nos permite conocer el histórico de forma sencilla. Con estos datos, se pueden llevar a cabo previsiones en los procesos y de esta forma tomar las decisiones más optimas.

En cualquier gestión empresarial es fundamental conocer todas las opciones para lograr el máximo rendimiento. Para eso necesitan softwares que les permitan construir y contrastar sus modelos con los datos que se recogen de forma automática. Y en una evaluación de la analítica avanzada usar la Inteligencia Artificial configurable como una reacción inmediata a la información recibida.