La información es poder. Esta frase que se atribuye a Francis Bacon cada vez va tomando más protagonismo en el mundo empresarial. El análisis de datos y su aplicación real en las empresas está considerado como una de las herramientas más potentes para el crecimiento de las compañías.

análisis de datos

Créditos fotográficos: istock ismagilov

El análisis de datos y el Business intelligence, han ido creciendo juntos pero, ha sido en los últimos años cuando han experimentado un verdadero boom. El arte de recoger, analizar, procesar e implementar información en las compañías ha hecho posible que éstas den un giro de 360º, adaptándose así a las necesidades de sus clientes y del mercado en general. Además de ello, este análisis de datos hace posible corregir problemas conocidos como la miopía empresarial, problemas que existen internamente en una empresa pero, que por no detectarlos a tiempo, no se ha podido poner remedio para solucionarlos. Todos los resultados que se obtienen de un buen análisis de datos convergen en una serie de beneficios para las empresas que apuestan por el Business Intelligence: una mayor productividad, mayor adaptabilidad al cambio y mejora de la toma de decisiones.

Por otra parte, en las empresas logísticas, el análisis de datos ha tomado especial relevancia, dado el crecimiento del omnichannel en las ventas y la implementación de las nuevas tecnologías. Determinación de rutas efectivas, comprobación de tiempos de pedidos o grado de satisfacción del cliente son algunos de los parámetros que se pueden medir para conocer en qué estado se encuentra la empresa de transporte y cómo podría mejorar. Pero, ¿cómo se puede hacer todo esto?

 

Los procesos que no pueden faltar en el análisis de datos

Dentro del Business Intelligence hay 3 fases que se consideran esenciales para poder efectuar un buen análisis de datos y que éste aporte datos relevantes y con valor para la toma de decisiones.

  1. Data Warehouse. Conocido también por las siglas DW, el Data Warehouse es como un almacén de datos. Concretamente el DW es una base de datos que almacena, de manera ordenada, una serie de datos que son específicos para cada empresa. Esta base de datos se tiene que ir actualizando de manera regular, a fin de obtener una cantidad de información que no sea volátil y que se pueda integrar en la empresa. Su objetivo principal es la recolección de información para ayudar a la toma de decisiones posterior. En este punto, existen una gran cantidad de bases de datos, desde algunas que son genéricas hasta otras que se crean ad-hoc para las empresas, con lo que se puede adaptar a las necesidades de cada organización.
  2. Fase de tratamiento de la información. Conocida en inglés como Extraction, Transform and Load (EXL), esta fase es la que ayuda a mantener nutrida de información la base de datos. Para ello se sirve de CRM, redes sociales, ERP…. cualquier sistema que pueda proporcionar información sobre la empresa y/o los clientes potenciales. En este punto es interesante contar con herramientas que ayuden al tratamiento de la información de manera automatizada y que ayuden a cruzar información de varios lugares, para así obtener resultados más precisos y poder hacer esta tarea en menos tiempo.
  3. Data Mining. La tercera fase es la que se conoce como minería de datos, fase que hace referencia a todo el análisis de datos en sí. Muy orientada a analistas o matemáticos, esta fase es la que da jugo a las empresas ya que analizan la información en busca de respuesta a los problemas y oportunidades a los puntos fuertes de la empresa. Pese a que es una tarea compleja y que precisa de mucha concentración y dedicación, existen en el mercado softwares que ayudan a este análisis haciéndolo más accesible a más parte de la sociedad empresarial.

 

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