La diferencia entre las empresas de éxito y las estacionarias a menudo se reduce a una capacidad crítica: transformar los datos brutos en información útil para la toma de decisiones estratégicas. Aunque muchas empresas están inundadas de datos, sorprendentemente pocas dominan este proceso de transformación. En este artículo, ilustraremos el camino sistemático que lleva de la información bruta a los conocimientos que llevan a las empresas al siguiente nivel.
El reto: La mayoría de las organizaciones no sufren de falta de datos, sino de fuentes de datos desorganizadas e inconexas que hacen casi imposible un análisis exhaustivo.
La solución: empezar con una revisión estratégica de las fuentes de datos disponibles, dando prioridad a las más relevantes para las cuestiones clave de la empresa. Esto incluye:
Estudio de caso: Un cliente del sector minorista descubrió que integrando los datos de tendencias meteorológicas con la información de ventas, podía prever las necesidades de existencias con un 42% más de precisión que utilizando únicamente los datos históricos de ventas.
El reto: los datos brutos suelen ser desordenados, incoherentes y llenos de lagunas, lo que los hace inadecuados para un análisis significativo.
La solución: implantar procesos automatizados de preparación de datos que gestionen:
Caso práctico: Un cliente del sector manufacturero redujo el tiempo de preparación de datos en un 87%, lo que permitió a los analistas dedicar más tiempo a generar información en lugar de a limpiar datos.
El reto: los métodos de análisis tradicionales no suelen captar las relaciones complejas y los patrones ocultos en grandes conjuntos de datos.
La solución: implantar análisis basados en IA que vayan más allá del análisis estadístico básico para descubrir:
Estudio de caso: Una organización de servicios financieros identificó un patrón de comportamiento del cliente no detectado previamente que precedía al cierre de la cuenta en una media de 60 días, lo que permitió emprender acciones de retención proactivas que mejoraron la retención en un 23%.
El reto: los resultados analíticos en bruto suelen ser difíciles de interpretar sin un contexto empresarial y conocimientos del sector.
La solución: combinar el análisis de inteligencia artificial con la experiencia humana mediante:
Caso práctico: Una empresa sanitaria implantó flujos de trabajo de análisis colaborativos que combinaban los conocimientos de los médicos con análisis de inteligencia artificial, mejorando la precisión del diagnóstico en un 31% en comparación con el enfoque único.
El reto: incluso las ideas más brillantes no crean valor hasta que se traducen en acciones.
La solución: establecer procesos sistemáticos para la activación de los insights:
Estudio de caso: Una empresa de telecomunicaciones puso en marcha un proceso de activación de insights que redujo de 73 a 18 días el tiempo medio transcurrido desde el descubrimiento del insight hasta su aplicación operativa, aumentando significativamente el valor realizado del programa de análisis.
El reto: los entornos empresariales cambian constantemente, lo que hace que los modelos estáticos y los análisis puntuales queden rápidamente obsoletos.
La solución: implantar sistemas de aprendizaje continuo que:
Caso práctico: Un cliente de comercio electrónico implantó modelos de aprendizaje continuo que se adaptaron automáticamente a los cambios de comportamiento de los consumidores durante la pandemia, manteniendo una precisión de predicción del 93%, mientras que modelos estáticos similares cayeron por debajo del 60% de precisión.
.png)
Las organizaciones que consiguen pasar de los datos brutos a la información útil obtienen importantes ventajas competitivas:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
