Cómo definir una buena estrategia de análisis de datos

Y es que vivimos en plena era de la información. A los clásicos datos de los sistemas de gestión empresarial (ERP, CRM, BPM, etc.) se les unen los provenientes de otros dispositivos conectados (lo que conocemos como IoT, Internet of Things o Internet de las cosas). Todo este volumen de información ha de ser gestionado y analizado con precisión. Para ello cada empresa debe apoyarse en dos socios infalibles: una estrategia de análisis de datos adaptada a sus características y una solución de Business Intelligence adecuada.  

Los pilares de una estrategia de análisis de datos

Antes de empezar a comentar cuáles son las bases de una estrategia de análisis de datos, las empresas deben cumplir con un par de requisitos imprescindibles:

• Ser conscientes del enorme valor de la información generada de su actividad
• Disponer de una infraestructura tecnológica 100% integrada que facilite el flujo de la información en todos los sentidos

Si responden satisfactoriamente en ambos casos, la definición de una estrategia de análisis de datos se simplifica en gran medida. Si no se cumplen estos requisitos, el camino se alarga y en la empresa han de tomarse importantes decisiones para corregir las carencias detectadas.

Asumamos que la organización cumple con las condiciones expuestas para iniciar la definición de su propia estrategia de análisis de datos. El proceso se compone de las siguientes etapas:

1. Construcción de un equipo especializado. Los datos han de ser trabajados por un grupo de técnicos centrados en el análisis de la información desde múltiples perspectivas: un responsable de Business Intelligence, el DBA o propietario de la base de datos, el responsable de Sistemas e incluso analistas de datos. Algunas organizaciones sitúan al mando de este equipo a un directivo que conoceremos como CDO (Chief Data Officer).
2. Recopilación de los datos. En esta fase, la empresa debe asegurarse de que todos los elementos de su entorno IT integrado generan datos, y que estos se almacenan en un repositorio específico. Este ingente volumen de información es lo que conocemos como Big Data, un auténtico diamante (aunque todavía sin pulir).
3. Selección de los datos y definición de indicadores. Toda la información que se acumula en el Big Data es útil para ser analizada. Es en este punto en el que las empresas han de establecer mecanismos para indicar qué datos son los que realmente son válidos para el análisis. Al reducirse el volumen, a este conjunto de información se le llama Small Data. A partir de él los equipos ya pueden empezar a definir los indicadores, métricas y KPI (Indicadores clave de rendimiento), así como los valores que se marca como objetivo. El diamante empieza a pulirse.
4. Uso de herramientas de análisis de los datos. Con la información filtrada y los indicadores definidos, es el momento de que entre en juego la pieza clave de una estrategia de análisis de datos: las herramientas de Business Intelligence (por ejemplo, Tableau). Este tipo de soluciones ofrecen auténticos cuadros de mando (o dashboards) muy visuales, que recogen los indicadores y KPI definidos con anterioridad. Además, permite analizar los datos desde diferentes perspectivas y detectar tendencias, ofreciendo incluso la posibilidad de simular escenarios de negocio de acuerdo con la evolución prevista. Los datos se han convertido en información con valor: el diamante ya está pulido por completo.
5. Toma de decisiones basadas en la información con valor. La información de valor llega a los cuadros directivos de las empresas y a otros actores de la organización con capacidad de decisión. Una buena estrategia de análisis de datos debe garantizar que cada usuario ve la información que le corresponde de acuerdo con su área de negocio y su nivel jerárquico.

¿Estás interesado en sacar todo el partido a la información que genera tu negocio? En Intelligence Partner hemos acumulado conocimiento y experiencia ayudando a las empresas a pulir sus diamantes de información. ¿Cómo? Definiendo estrategias de análisis de datos personalizadas para cada una de ellas, ofreciendo también soluciones de Business Intelligence, como Tableau.

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