Ir al contenido

Analytics software: Data Analytics, Business Intelligence

El Business Intelligence o BI es tan inteligente como los datos que puede recoger… y tan inteligente como las personas que utilizan esos datos. Las empresas se embarcan en la carrera hacia el Big Data, pero ¿por dónde empezar? Si tiene a sus equipos buscando una solución de “BI” y piensa resolver sus problemas de falta de información fiable sólo con un software, permítame ahorrarle esa pérdida de dinero y tiempo. Antes de pensar en qué software de análisis de datos necesita o “quiere”, tiene que entender cuál es el problema que quiere resolver.

Data Analytics y Business Intelligence: no son lo mismo

¿Cuál es la diferencia entre el Data Analytics y Business Intelligence?

No es usted el único con esta pregunta. Ambos términos se utilizan indistintamente, siendo BI el término generalizado utilizado para abarcar el análisis, pero hay distinciones. La principal diferencia entre la inteligencia empresarial y la analítica de datos es que la analítica está más orientada a las predicciones y tendencias futuras, mientras que el BI ayuda a tomar decisiones basadas en datos pasados.

La verdad incomoda de Business Intelligence

Lamentablemente, creyendo que tener herramientas de Data Analytics ya resolvió el área de Business Intelligence, o la automatización de procesos ya sea para recolectar y visualizar información, como la automatización de procesos operativos en su negocio, la verdad podría sorprenderlo: la honestidad brutal es que tener estas herramientas de Analytics puede ayudar a su negocio a crecer o arruinarlo.

En especial por los costos de algunas de estas herramientas, que exigirán su cash flow al embarcarse en costos altos e innecesarios. En tema costos es necesario pensar una estrategia de producto mínimo viable o MVP, generando ciclos de iteraciones de mejoras planificadas a medida que se identifican las necesidades. Pudiendo avanzar con herramientas gratuitas o simplemente con la adopción de Framework thinkers o un marco de pensamiento que nos brinda claridad para desarrollar un análisis, obtener las mejores conclusiones para alcanzar una solución viable adaptada 100% a nuestras necesidades y presupuesto.

Peor es el caso cuando el problema no esta claro. Ni hablar cuando la solución es evidente, y fue resultado del análisis de datos y no estamos dispuestos a ceder nuestras convicciones ya que nuestro sesgo nos impide ver que somos parte del problema. No estamos dispuestos a replanificar la estrategia que desde el punto de vista de los datos no hay dudas de una necesidad de cambio de rumbo.

UX TEST AB

He aquí la razón por la que aconsejamos crear hipótesis antes de lanzarse de cabeza: porque creamos 2,5 quintillones de bytes de datos cada día, y ese ritmo seguirá aumentando. Increíblemente, sólo en los dos últimos años hemos generado el 90% de los datos del mundo. El enorme volumen de datos que se genera significa que las grandes organizaciones que están dando el primer paso hacia la adopción del BI deben entender primero los problemas que quieren resolver y crear hipótesis sobre cómo el BI resolverá estos problemas.

Por qué el análisis de datos no es suficiente

Las conclusiones que puede obtener desde Data Analytics y Business Intelligence varía en función de los objetivos definidos para su empresa. Si está tratando de mejorar la experiencia del cliente y las ventas en línea, por ejemplo, los datos que recoge durante esas interacciones ofrecen un nivel de transparencia y comprensión que apoya una mejor toma de decisiones.

El análisis de datos no es suficiente, si no analiza primero ¿como se recopilan esos datos?, y desde luego necesitamos planificar que datos necesitamos recopilar ya que las herramientas que seleccione, casi seguramente no consideran medir lo que usted necesita y será necesario implementar una personalización en la forma de recolectar información.

De igual manera necesitaría personalizar la interface, por ejemplo Google Analytics si bien puede mostrarnos datos muy interesantes tendrá que realizar varios clics hasta encontrar datos relevantes y específicos para su negocio.

El concepto de objetivos S.M.A.R.T. es una parte fundamental de cualquier plan de negocio basado en datos, que utiliza la analítica digital como brújula para nuestras decisiones. Los objetivos proporcionan información valiosa y se pueden medir desde Google Analytics o desde la plataforma que mejor se adecue a sus necesidades de análisis que internamente se definan, para realizar el seguimiento de las conversiones y la tasa de conversión.

Sin medir objetivos es casi imposible evaluar la eficacia de su empresa. Sin esos datos no puede evaluar el rendimiento de las campañas de marketing.

Necesitas una estrategia de uso de datos

Ya sea que esté comenzando desde cero, pasando de planillas de excel a un CRM o buscando la mejor forma en que su organización pueda utilizar GoogleAnalytics, necesita una estrategia, para poder implementar gradualmente como medir su negocio e ir mejorando su estrategia de datos.

La complejidad es su estrategia de datos debe a acompañar el crecimiento de su empresa, a medida de incorporar KPIs más complejos, que requieren la combinación de otras metricas mas simples de monitorear.

Necesitas una hoja de ruta

Cómo implementar una estrategia de Data Analytics y Business Intelligence

1. Decide qué problema(s) quieres resolver. Comience con un problema claramente definido con objetivos S.M.A.R.T.

  • Simple
  • Medible
  • Alcanzable
  • Realista
  • Tiempo

Leer mas de objetivos S.M.A.R.T

2. Comprender qué partes interesadas estarán involucradas. Una planificación adecuada evita un rendimiento deficiente. ¿Qué información necesitan? ¿Cómo lo usarán? ¿Qué datos proporcionará esta información?

3. Averigüe qué datos necesita y cómo los obtendrá.  Los datos de calidad pura al cien por cien son poco realistas, pero debe tener una práctica de gestión de datos para que esto funcione. Buenos datos adentro significa buenos análisis afuera.

4. Decida cómo se mide el éxito definiendo que KPIs utilizara. Lo que se mide se gestiona. Necesita una forma objetiva de medir la eficacia y el éxito de su lanzamiento. Establezca indicadores clave de rendimiento con su equipo que todos respaldarán.

5. Establecer sistemas y procesos que conviertan los datos en acción. Automatice los informes. Cree sistemas y procesos que automaticen la entrega de información a las personas adecuadas en el momento adecuado y establezca plazos para actuar sobre la información.

Conclusiones

El software es lo último en lo que debe pensar.

El Business Intelligence no se resuelve solo con una solución de software. Necesita aceptación organizativa. Necesita problemas claramente definidos y un proceso para resolverlos. Toda la inteligencia del mundo no llegará a ninguna parte si su organización no está estructurada para tomar medidas sobre la información que descubre.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *