Fecha de publicación: 23 de julio de 2024
Colaborador: Tim Mucci
La toma de decisiones basada en datos (DDDM) es un enfoque que enfatiza el uso de datos y análisis en lugar de la intuición para fundamentar las decisiones comerciales. Implica aprovechar fuentes de datos como los comentarios de los clientes, las tendencias del mercado y los datos financieros a fin de guiar el proceso de toma de decisiones. Al recopilar, analizar e interpretar datos, las organizaciones pueden tomar mejores decisiones que se alineen más estrechamente con las metas y objetivos del negocio.
La humanidad genera más de 402.74 millones de terabytes de datos diariamente1 (enlace externo a ibm.com). 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 información 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 la intuición puede dar lugar a lo contrario. Los datos proporcionan una base estable para tomar decisiones, reducir la incertidumbre y aumentar la confianza.
Las organizaciones que adoptan una cultura basada en datos obtienen beneficios como una mayor satisfacción del cliente, una mejor planeación estratégica y mucho más.
Un minorista mundial en línea emplea 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 altamente específicas.
Además de personalizar las recomendaciones de productos, la organización emplea los datos de los clientes para estrategias dinámicas de precios. Al monitorear 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 transmisión en línea emplea datos para personalizar las recomendaciones y reducir la pérdida de clientes. La plataforma emplea grandes cantidades de datos de los clientes, incluido el historial de visualización, las calificaciones e incluso la cantidad de tiempo dedicado a ver contenido específico, para adaptar sus recomendaciones. Esta personalización está impulsada por sofisticados algoritmos que analizan el comportamiento del usuario para sugerir contenido que se alinee con las preferencias individuales.
La organización emplea varias estrategias para retener aún más a los clientes y reducir la pérdida de clientes. 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 comprometidos con el contenido que probablemente disfrutarán, minimizan el riesgo de que los suscriptores cancelen su servicio.
Los análisis predictivos permiten a las empresas anticipar tendencias o desafío y tomar medidas preventivas. Las instituciones financieras utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático (ML) para detectar y prevenir el fraude. Un enfoque proactivo de la lucha contra el fraude protege a los clientes de pérdidas económicas y aumenta la confianza en la organización.
Las empresas de servicios públicos emplean el aprendizaje automático y analytics de datos para predecir con precisión los patrones de consumo de energía. Analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real implica desarrollar analytics predictivos que consideren factores como la hora del día, el día de la semana y las cargas de energía históricas. Las organizaciones pueden emplear el mismo proceso en los sectores de fabricación y cadena de suministro para realizar previsiones en tiempo real y a solicitud.
Los insights de datos ayudan a formular planes estratégicos realistas. Una marca mundial de café optimiza su estrategia de selección de sitios mediante el uso de tecnología de sistemas de información geográfica (GIS). Esta tecnología le permite analizar la demografía local, los patrones de tráfico y otros datos relevantes; esta estrategia de selección precisa del sitio da como resultado un mejor rendimiento y mayores ventas para 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 basadas en datos permite a las empresas perfeccionar sus estrategias y seguir siendo competitivas en un entorno que cambia rápidamente. Un importante servicio de transmisión de video emplea analytics de datos para fundamentar aspectos de su proceso de creación de contenido y expansión del mercado.
Un minorista multinacional emplea datos para gestionar su inventario, especialmente en preparación para desastres 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 minería de billones de bytes de datos de ventas, permitió a los líderes almacenar estos artículos en gran medida 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 a fin de cerciorarse de que los artículos esenciales estén disponibles cuando los clientes los necesiten. Su uso de big data y analytics 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 prejuicios personales y salvaguardan la objetividad. Una empresa energética en Estados Unidos aplicó varias técnicas de depreciación como parte de su proceso de toma de decisiones. La organización estableció programas para concientizar a sus directivos y empleados sobre los sesgos cognitivos. Estas estrategias protegen las distintas perspectivas y certifican que las decisiones no están influenciadas por sesgos jerárquicos o de confirmación.
Todas las organizaciones pueden beneficiarse de seguir seis pasos para integrar las decisiones basadas en datos en toda la empresa. Al adoptar estas mejores prácticas, se pueden implementar estrategias derivadas del análisis de datos y medir su impacto.
- Definir objetivos: este paso implica formular claramente los objetivos de la organización. Una vez definidos los objetivos, la empresa puede hacer un esfuerzo enfocado y decidido para cumplirlos.
- 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 luego recopila y valida sistemáticamente los datos.
- Organizar y explorar: aquí, los datos se estructuran para descubrir nuevos patrones, tendencias e insights valiosos. La limpieza de los datos protege su precisión y confiabilidad. La visualización de los datos ayuda a identificar patrones, valores atípicos y tendencias que no son inmediatamente obvios a partir de los datos sin procesar.
- Realizar análisis de datos: este paso transforma los datos sin procesar en información práctica mediante el uso de diversas técnicas y metodologías para descubrir patrones, correlaciones y tendencias que sirvan de base a la estrategia empresarial. Al realizar análisis de datos, las organizaciones pueden impulsar decisiones estratégicas y mejorar el rendimiento general.
- Sacar conclusiones: aquí, los hallazgos clave del análisis de datos se revisan y colocan en el contexto empresarial correcto para formular insights y recomendaciones procesables. Las conclusiones prácticas conducen a acciones significativas que impulsan el éxito empresarial.
- Implementar y evaluar: este último paso es crucial para validar los insights y medir los resultados. Los planes de acción se desarrollan en función de recomendaciones basadas en datos, se asignan recursos y el progreso de la iniciativa se monitorea continuamente. Los resultados se miden con respecto a indicadores clave de rendimiento (KPI) predefinidos, se analizan los resultados, se recopilan comentarios y, en función de esa información, se realizan ajustes en un ciclo continuo de monitoreo y mejora iterativa. Este paso proporciona una base para hacer ajustes informados a las estrategias y planes basados en evidencia empírica y retroalimentación.
Al implementar la toma de decisiones basada en datos, surgen varios desafíos que las organizaciones deben enfrentar de manera eficaz. 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 integral. La implementación de soluciones de integración de datos es vital para superar este obstáculo y permitir 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 emplear los datos de manera efectiva, lo que lleva a interpretaciones erróneas y decisiones subóptimas. Proporcionar capacitación continua y fomentar una cultura de alfabetización de datos es fundamental para maximizar los beneficios de los enfoques basados en datos.
La dependencia excesiva de los datos históricos también puede ser problemática. Si bien los datos pasados son valiosos, es posible que no predigan con precisión las tendencias futuras, especialmente en entornos que cambian con rapidez. Equilibrar los datos históricos con analytics en tiempo real e indicadores prospectivos es vital para tomar decisiones pertinentes y oportunas.
El sesgo de confirmación puede alterar el análisis de datos. Los responsables de tomar decisiones pueden interpretar los datos de forma selectiva para apoyar nociones preconcebidas, lo que conduce a resultados sesgados. Fomentar el análisis objetivo y el pensamiento crítico puede ayudar a mitigar este sesgo. 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 violaciones y certificar el cumplimiento de las normativas de privacidad de datos es fundamental para mantener la confianza y evitar repercusiones legales.
Las empresas pueden beneficiarse al comprender los tipos de analytics comerciales que pueden informar sus procesos de toma de decisiones.
El análisis descriptivo tiene como objetivo describir y resumir datos históricos a través de la agregación y minería de datos, proporcionando insights sobre el rendimiento anterior. Este tipo de análisis se emplea para crear informes mensuales de ventas, encuestas de satisfacción del cliente y análisis de tráfico del sitio web.
El análisis 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 fundamentales 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 con base en datos históricos. Las empresas pueden predecir de manera más efectiva las ventas y el comportamiento de los clientes y administrar los riesgos mediante el uso de modelos estadísticos, aprendizaje automático y técnicas de previsión.
El análisis prescriptivo va un paso más allá al recomendar acciones basadas en datos. Este tipo combina análisis predictivos con algoritmos de optimización para sugerir el mejor curso de acción, lo que ayuda a optimizar la cadena de suministro, las estrategias de campañas de marketing y las decisiones de asignación de recursos.
El análisis exploratorio se emplea para descubrir patrones, relaciones o anomalías en los datos sin hipótesis específicas. Las técnicas de visualización de datos, agrupación en clústeres y reducción de 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 análisis de regresión, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza y es útil en estudios de investigación de mercado, pruebas de productos y encuestas de preferencias de los 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 en 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 fundamental para el modelado financiero, el análisis de métricas operativas y la medición del rendimiento.
El análisis en tiempo real consiste en analizar los datos en el momento en que se generan, lo que proporciona información inmediata. Gracias a Streaming Analytics, los paneles y el procesamiento de eventos en tiempo real, las empresas pueden detectar fraudes, gestionar el inventario en tiempo real y monitorear la atención al cliente en directo.
Para las organizaciones que buscan invertir en herramientas de toma de decisiones basadas en datos, existen varias tecnologías y plataformas avanzadas disponibles para ayudar a recopilar, analizar y emplear los datos de manera efectiva.
Herramientas de business intelligence
Las herramientas de BI proporcionan capacidades de visualización de datos que permiten a los usuarios crear paneles interactivos y que se pueden compartir. Se conectan a múltiples fuentes de datos y se emplean ampliamente para el análisis de datos.
Soluciones de almacenamiento de datos
Los almacenes de datos basados en la nube ofrecen escalabilidad y flexibilidad, y admiten diversas herramientas de analytics e integración de datos.
Plataformas de aprendizaje automático e IA
Estas plataformas proporcionan un conjunto completo de herramientas y servicios de aprendizaje automático, como AutoML, que permite a los usuarios crear modelos de ML personalizados sin tener una amplia experiencia en codificación. Estas plataformas a menudo ofrecen entornos de capacitación basados en la nube y se integran con varios servicios de analytics.
Herramientas de integración de datos y ETL (extracción, transformación, carga)
Estas herramientas ayudan a las organizaciones a gestionar y transformar datos de diversas fuentes en un formato unificado. A menudo admiten la gobernanza de datos y la gestión de datos en la nube para necesidades de integración complejas.
Analytics y visualización de datos
Estas herramientas ofrecen visualizaciones de datos y admiten la indexación de datos asociativa para que los usuarios puedan descubrir insights ocultos. También pueden conectarse directamente a bases de datos para permitir el análisis y la elaboración de informes de datos en tiempo real.
Marcos de procesamiento de big data
Existen muchos marcos de procesamiento de big data de código abierto. Las organizaciones que necesitan emplear grandes cantidades de datos deben considerar una plataforma que admita el procesamiento por lotes y flujos para obtener velocidad y la capacidad de manejar analytics a gran escala.
Herramientas de gobernanza de datos
Las plataformas de gobernanza 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, existen varias funciones clave de ciencia de datos que son vitales para usar los datos de manera eficaz y crear una cultura basada en datos. Además de los analistas de datos, los administradores de datos 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, construyen y mantienen la infraestructura y los sistemas necesarios para la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos. Los ingenieros de datos protegen los pipelines de datos para que sean eficientes, escalables y confiables, lo que permite un flujo de datos fluido desde diversas fuentes hasta las plataformas analíticas.
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 los datos estén organizados, integrados y accesibles.
Los desarrolladores de business intelligence (BI) crean y administran soluciones de BI, como paneles y sistemas de generación de informes. Transforman los datos sin procesar en insights significativos a través de herramientas de visualización, para ayudar a las partes interesadas a tomar decisiones informadas.
Los ingenieros de aprendizaje automático son especialistas que crean, despliegan y mantienen modelos de aprendizaje automático. Trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos para aplicar algoritmos que puedan predecir resultados y automatizar los procesos de toma de decisiones.
El director de datos (CDO) es una función ejecutiva que monitorea la estrategia y la gobernanza de datos de una organización. Garantiza que las iniciativas de datos se alineen con los objetivos comerciales, las normas de cumplimiento y las mejores prácticas.
El director de inteligencia artificial (CAIO) es una función ejecutiva que guía a la organización a través de las complejidades de la adopción de IA. Proporcionan liderazgo estratégico y monitorean 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 insights aplicables en la práctica. Emplean métodos e instrumentos estadísticos para identificar tendencias, pautas 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 almacenen de forma segura, se realicen copias de seguridad periódicas y se puedan recuperar de manera eficaz. Los DBA también optimizan el rendimiento de la base de datos y resuelven cualquier problema relacionado con los datos.
Los oficiales de privacidad de los datos son responsables de garantizar que las prácticas de manejo de datos cumplan con las leyes y regulaciones de 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 el despliegue, la supervisión y el mantenimiento de los modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Los ingenieros de MLOps garantizan que los modelos funcionen de manera eficiente y se actualicen según sea necesario.
Descubra cómo IBM® Cognos Analytics emplea la automatización de la IA para mejorar la visualización de datos, la predicción y la generación de informes. La plataforma ayuda a los usuarios a descubrir tendencias ocultas, crear paneles interactivos e integrar analytics avanzados en las operaciones diarias.
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Notas de pie de página
1 https://explodingtopics.com/blog/data-generated-per-day#how-much (enlace externo a ibm.com)