La era los datos marcó un punto de inflexión para las empresas: ahora disponen de una enorme cantidad de información de negocio que pueden utilizar para tomar decisiones estratégicas para el logro de objetivos. Sin embargo, los datos sirven de poco si no se cuenta con un concepto claro de las distintas etapas de análisis por las que deben pasar los datos y qué información se extrae en cada una, para poder convertirlos en conocimiento accionable que coincida con los tiempos de negocio. Estas etapas conforman el ciclo de vida de la analítica, o Analytics Lifecycle, y en esta nota te explicamos en qué consiste cada fase.

Las etapas del Analytics Lifecycle

Como mencionamos antes, los datos deberían pasar por distintas etapas de análisis, en las cuales se aplican distintas técnicas de analítica que nos permiten obtener información que abarca distintas aristas del negocio. Estas etapas son:

Análisis descriptivo: ¿Qué pasó?

La primera etapa del Analytics Lifecycle consta del análisis descriptivo, que permite comprender qué pasó y qué está pasando en el negocio actualmente, al procesar los datos en crudo y transformarlos en información que los usuarios puedan comprender y utilizar para comprender la situación en el que se encuentra la empresa y tener un contexto válido sobre el que preparar acciones futuras. Para hacer este análisis las empresas se valen de soluciones de Business Intelligence y minería de datos, y suelen usar Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) propios de cada industria, como frecuencia de eventos, horas trabajadas o costos para comprender el estado de sus operaciones. Es el tipo de análisis más usado por las empresas y el producto final suele presentarse en un reporte o un tablero.

Diagnóstico: ¿Por qué pasó?

La siguiente etapa consiste en tomar la información depurada del reporte de análisis descriptivo y analizarla para descubrir las causas del estado actual de la organización. Las herramientas analíticas de diagnóstico (normalmente los filtros que ya vienen incorporados en las soluciones de BI) les permiten a los analistas profundizar en la información producto del análisis descriptivo y aislar las causas de problemas que se estén presentando en el negocio.

Análisis predictivo: ¿Qué pasará?

Como su nombre lo indica, éste análisis busca predecir qué podría suceder en el futuro, basándose en el análisis de los datos históricos producto del análisis descriptivo, a través de trabajos de simulación y forecasting para ayudar a los tomadores de decisiones a planificar con base en los posibles escenarios que se puedan presentar. El análisis predictivo se caracteriza por el uso de tendencias de datos a lo largo del tiempo y correlaciones para identificar patrones y brindar hipótesis basadas en datos que permiten a las empresas prepararse para todo tipo de realidad: desde situaciones operativas cotidianas hasta complejos escenarios de negocio.

Análisis prescriptivo: ¿Qué deberías hacer?

Si bien el análisis predictivo da una visión clara de los distintos escenarios a los que podría enfrentarse una organización, no da indicios de cuáles serían los pasos a seguir más convenientes para que el desempeño del negocio sea el más eficiente en un contexto determinado.

El análisis predictivo toma la información del negocio y, apoyándose en modelos de optimización matemática, el sistema de reglas de negocio y comparaciones, da una serie de rutas de acción posibles, los posibles resultados de cada ruta, y cuál de estas rutas podría ser la más conveniente para el negocio.  

El análisis prescriptivo optimiza la toma de decisiones complejas y ayuda a los tomadores de decisiones a dar con la solución más adecuada para el logro de los objetivos minimizando riesgos.

Planning: ¿Cuál es el plan?

Ya que procesamos los datos del negocio y se conocen todas las aristas de información que nos pueden dar, tenemos la materia prima para armar un plan de acción sólido y basado en hechos, que será la clave para lograr los objetivos propuestos incrementando la eficacia operativa y mejorando el desempeño de la organización en general. El proceso de Planning puede automatizarse con la ayuda de herramientas que permitan la automatización que se necesita para obtener los mejores resultados de negocio.

Importancia del Analytics Lifecycle

El Analytics Lifecycle puede dar un giro de 360° al impacto que tus datos tienen en el desempeño de tu negocio:

• Máximo aprovechamiento de los datos para la mejora del negocio: siguiendo las etapas del Analytics Lifecycle se puede extraer toda la información que tus datos esconden para tomar decisiones informadas y tratar problemas de complejidad variable, también le da a la organización un margen de maniobra clave para adaptarse a cambios repentinos, manteniendo su competitividad y los plazos del logro de objetivos.

• Información accionable y confiable: con datos procesados por todas las etapas del Analytics Lifecycle, se obtiene información fiable y lista para una toma de decisiones y planificación que respete los tiempos del negocio.
• Mejor toma de decisiones: los gerentes pueden tomar decisiones de las que ya tienen una noción previa de sus resultados, dando mayores garantías del logro de los resultados que se necesitan para la mejora del negocio.

¿Estás listo para sacar el máximo provecho a tus datos?

En KMG podemos acompañarte en el proceso de adopción del Analytics Lifecycle, para mayor información, comunicate con nosotros.