¿En qué consiste la toma de decisiones basada en datos?

La humanidad genera más de 402,74 millones de terabytes de datos al día¹. Esta abundancia de datos, si se recopilan y procesan, permite a las empresas tomar decisiones efectivas que sirvan a los objetivos comerciales y brinden buenas experiencias a los clientes. La toma de decisiones basada en datos permite a las empresas generar conocimientos y predicciones en tiempo real, optimizar el rendimiento y probar nuevas estrategias. Estas decisiones informadas conducen a un crecimiento y una rentabilidad sostenibles, mientras que confiar en las intuiciones puede dar lugar a lo contrario. Los datos proporcionan una base sólida para tomar decisiones, reducir la incertidumbre y aumentar la confianza.

Las organizaciones que adoptan una cultura basada en datos obtienen varios beneficios, como una mayor satisfacción del cliente, una mejor planificación estratégica y mucho más.

Un minorista que opera en Internet a nivel internacional utiliza ampliamente los datos de los clientes para crear campañas de marketing específicas y mejorar su motor de recomendaciones. El análisis de estos datos permite a la organización crear experiencias de compra personalizadas y campañas de marketing muy segmentadas.

Además de personalizar las recomendaciones de productos, la organización utiliza los datos de los clientes para adoptar estrategias de precios dinámicas. Al estudiar los precios de la competencia, las tendencias del mercado y la demanda de los clientes en tiempo real, la organización ajusta sus precios para seguir siendo competitiva y optimizar los ingresos.

Un popular servicio de streaming online utiliza datos para personalizar las recomendaciones y reducir la fuga de clientes. La plataforma utiliza grandes cantidades de datos de los clientes, como el historial de visionado, las puntuaciones e incluso la cantidad de tiempo dedicado a ver contenidos específicos, para adaptar sus recomendaciones. Esta personalización está impulsada por sofisticados algoritmos que analizan el comportamiento del usuario para sugerirle contenidos que se ajustan a sus preferencias individuales.

La organización emplea varias estrategias para retener aún más a los clientes y reducir su pérdida. Uno de los métodos más efectivos es su algoritmo de recomendación, que presenta continuamente a los usuarios contenido que coincide con sus gustos. Este algoritmo recomienda qué ver a continuación y también personaliza la presentación visual de los títulos para atraer específicamente a diferentes espectadores. Al mantener a los usuarios interesados en contenido que probablemente disfruten, minimizan el riesgo de que los suscriptores cancelen su servicio.

El análisis predictivo permite a las empresas anticiparse a las tendencias o desafíos y tomar medidas preventivas. Las instituciones financieras utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático (ML) para detectar y prevenir el fraude. Un enfoque proactivo para combatir el fraude protege a los clientes de pérdidas financieras y mejora la confianza en la organización.

Las empresas de servicios públicos emplean el aprendizaje automático y el análisis de datos para predecir con precisión los patrones de consumo de energía. El análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real implica el desarrollo de análisis predictivos que tienen en cuenta factores como la hora del día, el día de la semana y las cargas energéticas históricas. Las organizaciones pueden utilizar el mismo proceso en la fabricación y la cadena de suministro para hacer predicciones en tiempo real y a demanda.

El conocimiento adquirido de los datos ayuda a formular planes estratégicos realistas. Una marca internacional de café optimiza su estrategia de selección de ubicaciones con la tecnología de sistemas de información geográfica (SIG). Esta tecnología le permite analizar la demografía local, los patrones de tráfico y otros datos relevantes: esta estrategia de precisión en la selección de ubicaciones permite mejorar el rendimiento y aumentar las ventas de las nuevas tiendas.

Los minoristas de comercio electrónico que analizan y comprenden la dinámica del mercado y las preferencias de los clientes pueden identificar segmentos de clientes sin explotar y desarrollar productos y servicios innovadores para identificar nuevos mercados, segmentos de clientes y oportunidades de productos.

El enfoque iterativo de toma de decisiones basada en datos permite a las empresas perfeccionar sus estrategias y seguir siendo competitivas en un entorno en constante cambio​. Un importante servicio de transmisión de vídeo utiliza análisis de datos para fundamentar aspectos de su proceso de creación de contenidos y expansión en el mercado.

Un minorista multinacional utiliza datos para gestionar su inventario, sobre todo para prepararse ante catástrofes naturales. Al analizar los datos históricos de ventas, la organización descubrió que ciertos productos tenían un pico de ventas significativo antes de los huracanes. Esta información, derivada de la extracción de billones de bytes de datos de ventas, permitió a los líderes almacenar estos artículos en grandes cantidades antes de las tormentas para satisfacer la mayor demanda de los clientes.

Además, el minorista emplea análisis predictivos para prever la demanda de varios productos en función de datos históricos, patrones climáticos y otros factores externos. Por lo tanto, la empresa puede ajustar dinámicamente sus niveles de inventario para asegurarse de que los artículos básicos estén disponibles cuando los clientes los necesiten. Su uso del big data y el análisis se extiende a la optimización de las operaciones de la cadena de suministro, donde los datos en tiempo real ayudan a la empresa a gestionar los niveles de inventario en sus tiendas y centros de distribución de manera eficiente.

Las decisiones basadas en datos minimizan los sesgos personales y salvaguardan la objetividad. Una empresa energética con sede en EE. UU. implementó varias técnicas de eliminación de sesgos como parte de su proceso de toma de decisiones. La organización estableció programas para concienciar sobre los sesgos cognitivos entre sus líderes y empleados. Estas estrategias protegen las diferentes perspectivas y certifican que las decisiones no están influenciadas por sesgos jerárquicos o de confirmación.

Existen seis medidas que las empresas pueden tomar para integrar las decisiones basadas en datos en todos sus departamentos. Al adoptar estas buenas prácticas, se pueden implementar estrategias derivadas del análisis de datos y medir su impacto.

1. Definir objetivos: este paso implica articular claramente los objetivos de la organización. Una vez definidos los objetivos, la empresa puede dedicar un esfuerzo centrado y decidido a cumplirlos.
2. Identificar, preparar y recopilar datos: en este paso, la organización establece objetivos claros, determina las necesidades de datos, evalúa y prepara las fuentes de datos y, después, recopila y valida sistemáticamente los datos.
3. Organizar y explorar: aquí, los datos se estructuran para descubrir nuevos patrones, tendencias y conocimientos valiosos. La limpieza de datos protege su precisión y fiabilidad. Visualizar los datos ayuda a identificar patrones, valores atípicos y tendencias que no son inmediatamente obvios a partir de los datos sin procesar.
4. Analizar datos: este paso transforma los datos sin procesar en conocimientos accionables mediante el uso de diversas técnicas y metodologías para descubrir patrones, correlaciones y tendencias que guíen la estrategia empresarial. Al analizar datos, las organizaciones pueden tomar decisiones estratégicas y mejorar el rendimiento general.
5. Extraer conclusiones: aquí se revisan los resultados clave del análisis de datos y se sitúan en el contexto empresarial adecuado para obtener recomendaciones y conocimientos accionables. Las conclusiones prácticas conducen a acciones significativas que impulsan el éxito empresarial.
6. Implantar y evaluar: este último paso es crucial para validar los conocimientos y medir los resultados. Los planes de acción se desarrollan en función de recomendaciones basadas en datos, se asignan los recursos y el progreso de la iniciativa se monitoriza continuamente. Los resultados se miden en función de los indicadores clave de rendimiento (KPI) predefinidos, se analizan los resultados, se recopilan los comentarios y, de acuerdo con esa información, se efectúan ajustes en un ciclo continuo de supervisión y mejora iterativa. Este paso proporciona una base para efectuar ajustes informados en las estrategias y los planes basándose en pruebas empíricas y comentarios.

Al implementar la toma de decisiones basada en datos, surgen varios desafíos que las organizaciones deben enfrentar de manera efectiva. Un problema importante es descuidar la calidad de los datos. Los datos de mala calidad pueden dar lugar a análisis inexactos y decisiones equivocadas, lo que socava el valor de las estrategias basadas en datos.

En muchas organizaciones, los datos residen en sistemas y formatos dispares en todos los departamentos, lo que dificulta su consolidación y análisis exhaustivos. La implementación de soluciones de integración de datos es esencial para superar este obstáculo y propiciar una toma de decisiones holística.

El analfabetismo de datos suele ser otro desafío crítico. Los empleados pueden carecer de las habilidades necesarias para interpretar y utilizar los datos de manera efectiva, lo que lleva a interpretaciones erróneas y decisiones subóptimas. Proporcionar formación continua y fomentar una cultura de la alfabetización de datos es vital para maximizar los beneficios de los enfoques basados en datos.

La dependencia excesiva de los datos históricos también puede ser problemática. Aunque los datos pasados son valiosos, es posible que no predigan con precisión las tendencias futuras, especialmente en entornos dinámicos. Equilibrar los datos históricos con análisis en tiempo real e indicadores prospectivos es esencial para tomar decisiones pertinentes y oportunas.

El sesgo de confirmación puede distorsionar el análisis de los datos. Los responsables de la toma de decisiones podrían interpretar selectivamente los datos para apoyar nociones preconcebidas, lo que conduciría a resultados sesgados. Fomentar el análisis objetivo y el pensamiento crítico puede ayudar a mitigar este sesgo. Asimismo, la comunicación deficiente de los conocimientos plantea un reto similar; incluso los datos más precisos pueden resultar ineficaces si no se comunican de forma clara y convincente a las partes interesadas.

Descuidar la seguridad de los datos plantea riesgos. Proteger los datos de las vulneraciones y certificar el cumplimiento de la normativa sobre protección de datos es fundamental para mantener la confianza y evitar repercusiones legales.

Las empresas pueden beneficiarse de la comprensión de los tipos de análisis empresariales que pueden fundamentar sus procesos de toma de decisiones.

El análisis descriptivo tiene como objetivo describir y resumir los datos históricos mediante la agregación y la extracción de datos, proporcionando información sobre el rendimiento pasado. Este tipo de análisis se utiliza para crear informes mensuales de ventas, encuestas de satisfacción del cliente y análisis de tráfico de los sitios web.

El análisis de diagnóstico se centra en determinar por qué ocurrieron ciertos eventos. Implica el descubrimiento de datos, la minería y la identificación de correlaciones para descubrir las causas raíz de las tendencias o incidentes, como una caída en las ventas o un aumento en las quejas de los clientes.

El análisis predictivo pronostica tendencias o resultados futuros basándose en datos históricos. Las empresas pueden predecir con mayor eficacia el comportamiento de las ventas y los clientes, y gestionar los riesgos utilizando modelos estadísticos, aprendizaje automático y técnicas de predicción.

El análisis prescriptivo va un paso más allá al recomendar acciones basadas en datos. Este tipo combina análisis predictivo con algoritmos de optimización para sugerir el mejor curso de acción, ayudando en la optimización de la cadena de suministro, las estrategias de campañas de marketing y las decisiones de asignación de recursos.

El análisis exploratorio se utiliza para descubrir patrones, relaciones o anomalías en los datos sin hipótesis específicas. Las técnicas de visualización de datos, agrupación y reducción de la dimensionalidad ayudan a identificar nuevos segmentos de mercado, explorar la demografía de los clientes y descubrir correlaciones inesperadas.

El análisis inferencial utiliza una muestra de datos para hacer inferencias sobre una población. Emplea pruebas estadísticas como el análisis de regresión, la comprobación de hipótesis y los intervalos de confianza, y resulta útil en estudios de investigación de mercado, pruebas de productos y encuestas sobre las preferencias de consumidores.

El análisis cualitativo se centra en datos no numéricos para comprender conceptos, opiniones o experiencias. Se emplean métodos como el análisis de contenido, el análisis temático y la minería de textos para analizar los comentarios de los clientes y el sentimiento de las redes sociales y realizar entrevistas de investigación de mercado.

El análisis cuantitativo analiza datos numéricos para cuantificar variables y descubrir patrones mediante análisis estadístico, modelado matemático y técnicas computacionales. Este tipo de análisis es esencial para el modelado financiero, el análisis de métricas operativas y la medición del rendimiento.

El análisis en tiempo real implica analizar los datos a medida que se generan, proporcionando conocimientos inmediatos. Mediante el análisis de flujos, los paneles de control en tiempo real y el procesamiento de eventos, las empresas pueden detectar fraudes, gestionar el inventario en tiempo real y monitorizar la atención al cliente en directo.

Para las organizaciones que buscan invertir en herramientas de toma de decisiones basadas en datos, hay varias tecnologías y plataformas avanzadas disponibles para ayudar a recopilar, analizar y utilizar los datos de manera efectiva.

Las herramientas de inteligencia empresarial proporcionan capacidades de visualización de datos que permiten a los usuarios crear paneles de control interactivos y compartibles. Se conectan a varias fuentes de datos y se utilizan ampliamente para el análisis de datos.

Los almacenes de datos basados en la nube ofrecen escalabilidad y flexibilidad y son compatibles con diversas herramientas de análisis e integración de datos.

Estas plataformas proporcionan un conjunto completo de herramientas y servicios de machine learning, como AutoML, que permite a los usuarios crear modelos de ML personalizados sin una amplia experiencia en codificación. Estas plataformas suelen ofrecer entornos de entrenamiento basados en la nube y se integran con varios servicios de análisis.

Estas herramientas ayudan a las organizaciones a gestionar y transformar datos de diversas fuentes en un formato unificado. A menudo respaldan el gobierno y la gestión de datos en la nube para necesidades de integración complejas.

Estas herramientas ofrecen visualizaciones de datos y son compatibles con la indexación asociativa de datos para que los usuarios puedan descubrir conocimientos ocultos. También pueden conectarse directamente a las bases de datos para hacer posible el análisis de datos y la elaboración de informes en tiempo real.

Existen muchos marcos de proceso de big data de código abierto. Las organizaciones que necesitan utilizar grandes cantidades de datos deben considerar una plataforma que sea compatible con el proceso por lotes y en flujo para obtener velocidad y la capacidad de manejar análisis a gran escala.

Las plataformas de gobierno ayudan a las organizaciones a gestionar la calidad, el linaje y el cumplimiento de los datos. Proporcionan herramientas para la administración de datos y la gestión de metadatos.

En una organización basada en datos, varios roles clave de la ciencia de datos son esenciales para utilizar estos de manera efectiva y crear una cultura basada en ellos. Además de los analistas, los administradores y los científicos de datos, existen otras funciones importantes que guían a una organización hacia el éxito en sus iniciativas de toma de decisiones basadas en datos.

Los ingenieros de datos diseñan, crean y mantienen la infraestructura y los sistemas necesarios para la recopilación, el almacenamiento y el proceso de datos. Los ingenieros de datos protegen los pipelines para que sean eficientes, escalables y fiables, lo que permite un flujo de datos fluido desde varias fuentes a las plataformas de análisis.

Los arquitectos de datos son responsables de diseñar e implementar la arquitectura de datos general de una organización. Crean planos para los sistemas de gestión de datos, de modo que estos estén organizados, integrados y sean accesibles.

Los desarrolladores de inteligencia empresarial (BI) crean y gestionan soluciones de BI, como paneles de control y sistemas de elaboración de informes. Transforman datos sin procesar en conocimientos significativos a través de herramientas de visualización, para ayudar a las partes interesadas a tomar decisiones informadas.

Los ingenieros de machine learning son especialistas que crean, implementan y mantienen modelos de machine learning. Trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos para implementar algoritmos que puedan predecir resultados y automatizar los procesos de toma de decisiones.

El director de datos (CDO) es un puesto ejecutivo que supervisa la estrategia y el gobierno de datos de una organización. Garantiza que las iniciativas de datos se alineen con los objetivos empresariales, los estándares de cumplimiento y las buenas prácticas.

El director de inteligencia artificial (CAIO) es un puesto ejecutivo que guía a la organización a través de las complejidades de la adopción de la IA. Proporciona liderazgo estratégico y supervisa el desarrollo, la estrategia y la implementación de tecnologías de IA.

Los analistas de datos son profesionales que analizan e interpretan conjuntos de datos complejos para proporcionar conocimientos procesables. Utilizan métodos y herramientas estadísticas para identificar tendencias, patrones y correlaciones.

Los administradores de bases de datos (DBA) gestionan y mantienen los sistemas de bases de datos. Protegen los datos y confirman que se almacenan de forma segura, se realizan copias de seguridad periódicas y se pueden recuperar de manera eficiente. Los DBA también optimizan el rendimiento de la base de datos y resuelven cualquier problema relacionado con los mismos.

Los responsables de la protección de datos se encargan de garantizar que las prácticas de tratamiento de datos cumplan las leyes y normativas sobre privacidad. Desarrollan políticas y prácticas para proteger la información confidencial y mantener la confianza del cliente.

Los ingenieros de operaciones de IA/ML (MLOps) gestionan la implementación, monitorización y mantenimiento de modelos de machine learning en entornos de producción. Los ingenieros de MLOps garantizan que los modelos funcionen de manera eficiente y se actualicen según sea necesario.