(M&T)-.La analítica de datos, la cual es conocida por ser una ciencia que trata de examinar datos utilizando diferentes tipos de métodos, herramientas analíticas, informáticas y estadísticas, con la finalidad de tener una conclusión sobre la situación mediante el pensamiento crítico para lograr tomar decisiones acertadas, expuso Alfonso Álvarez proveniente de la ESI School of Management.
Álvarez abordó la charla sobre la importancia de la analítica de datos para las PYMES en el mundo actual.
Alfonso destacó también a importancia de saber en qué se basa la analítica de datos, la cual es conocida por ser una ciencia que trata de examinar datos utilizando diferentes tipos de métodos, herramientas analíticas, informáticas y estadísticas, con la finalidad de tener una conclusión sobre la situación mediante el pensamiento crítico para lograr tomar decisiones acertadas.
De forma concreta, el expositor afirma que la analítica de datos viene a apoyar la toma de decisiones empresariales.
Continuó con una explicación sobre dos conceptos que están atados a la analítica de datos, por ejemplo el “Data Science” que hace referencia, específicamente al Big Data y el “Data Analytics”.
En tanto, el Data Sciencie, trata de extraer y analizar una gran cantidad de datos a través de algoritmos matemáticos, con la finalidad de encontrar patrones de comportamiento y otras características; mientras que el Data Analytics es una versión más reducida del Data Sciencie, ya que se trata de analizar la información que ya tenemos.
Enumeró también la inteligencia de negocios, la cual según él, «la analítica nos genera los patrones de información que necesitamos y con la inteligencia de negocios logramos afianzar ese proceso de toma de decisiones».
Para poder tomar decisiones certeras en el ámbito empresarial, es necesario darle un orden a la data que tenemos, para poder analizarla de manera ordenada y así tomar decisiones partiendo del análisis crítico de los datos.
Además indicó que es necesario conocer los aspectos que intervienen directamente con la analítica de datos son: la experiencia, la estadística y el manejo de sistemas.
«La combinación de esos tres definitivamente le dan al analista de datos un valor muy importante para realmente aportar al negocio”, dijo.
Seguidamente, el experto explicó cuáles son los pasos a seguir para realizar un proceso de análisis de datos:
Definir objetivos.
Recopilación de los datos.
Disposición de los datos.
Análisis de datos
Explicó también que la evolución del análisis de datos es uno de los problemas más comunes que sufren las PYMES. La mayoría de las PYMES simplemente se quedan estancadas en la fase de: ¿Qué pasó? ¿Por qué pasó? Y no avanzan hacia un análisis más profundo de los lleve a tomar las decisiones necesarias para controlar la situación y que no vuelva a ocurrir.
Por otro lado, la propuesta de valor de la analítica de datos viene dada por cinco aspectos fundamentales que Alfonso detalló de manera específica, los cuales son:
Calidad de los datos.
Orden y estructura de los datos.
Comprensión de dichos datos.
Diseño y transformación.
Información.
Cada uno de estos aspectos es importante, cada uno depende del anterior y cada uno debe contar con las herramientas y sistemas necesarios para poner en marcha el plan de la analítica de datos dentro de la organización.
¿En dónde se aplica la analítica de datos?
Afirmó que «prácticamente en cualquier área de la empresa» por ejemplo, en el área de producción, compras, marketing, logística, recursos humanos, entre muchísimas áreas más.
¿Cómo identificar si necesitas mejorar tu sistema de datos?
El consultor Alfonso hace 5 preguntas infalibles en las que, si respondas que sí a cualquiera de ellas, entonces estarás identificando un área que tu PYME necesita mejorar. Tres de estas preguntas son:
¿Tienes procesos manuales?
¿No cuentas con una persona especialista en análisis de datos?
¿Conoces a profundidad el comportamiento de los indicadores de tu negocio?
Para saber mucho más sobre esta increíble charla y responder las preguntas más importantes, mira la conferencia aquí mismo.
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