El valor de la Analítica Avanzada en la Transformación Digital de las empresas

El valor de la Analítica Avanzada en la Transformación Digital de las empresas

El valor de la Analítica Avanzada en la Transformación Digital de las empresas

La Transformación Digital de las empresas

 

Cuando se habla de Transformación Digital, la mayoría de las veces se piensa que es el uso de las nuevas tecnologías dentro de las empresas. Pero el simple hecho de utilizar esta tecnología no constituye una transformación de la compañía. Esta transformación se basa más bien en las nuevas oportunidades de estrategia de negocio que surgen gracias a estas nuevas tecnologías. Adaptar las empresas para poder sacar el mayor potencial posible a las tecnologías de las que disponemos para mejorar los procesos empresariales.

 

Es decir, la Transformación Digital no se basa en la tecnología utilizada (Big Data, IoT, Analítica Avanzada o Inteligencia Artificial), sino en su uso para conseguir unos determinados objetivos y estrategias corporativas.

 

Tal y como explicó Manuel del Barrio (Head of Business Development en Decide Soluciones) en su entrevista en el ‘Big Data To Action 2018’:

 

“La Transformación Digital no es sólo usar la tecnología, sino cambiar procesos dentro de la compañía, estructurar todo el concepto empresarial basándose en datos”

 

Transformarse digitalmente ya no es una opción


En la actualidad la Transformación Digital ha pasado de ser una opción de mejora a convertirse en una absoluta necesidad. Esto se debe a la creciente competitividad en el mercado y a la dificultad de diferenciación con la competencia.

 

Si no aprovechas las oportunidades que aportan estas tecnologías para mejorar los procesos internos de la empresa, tus herramientas y procedimientos quedarán obsoletos. Y las organizaciones de la competencia adquirirán una ventaja competitiva de esta ‘Transformación Digital’.

 

Según la consultora IDC, el 66% de los CEOs consideran que la ‘Transformación Digital’ es una pieza clave en el plan de negocios. Una transformación que puede implementarse en la experiencia del cliente, en los procesos operativos y en el propio modelo de negocio.

 

Para ver el resultado de esta implantación, un estudio de CA Technologies nos muestra que las empresas españolas que han decidido transformar sus procesos han incrementado sus ventas un 39%. Porque en rasgos generales, lo que busca este cambio es:

 

Mejorar la toma de decisiones (basar las decisiones en datos)
Automatizar procesos (ahorrando tiempo, procesos y tareas)
Minimizar los costes (en los procesos, laborales, etc.)
Maximizar la eficiencia de los procesos (conseguir más con menos)

 

La Analítica Avanzada y su papel en la Transformación Digital


Las técnicas de Analítica Avanzada son capaces de lograr los cuatro objetivos nombrados anteriormente. Gracias al análisis de datos, podemos basar las decisiones empresariales que tomamos en información real y no en suposiciones, instinto o puntos de vista. Y así implantar herramientas basadas también en esta tecnología para automatizar y mejorar procesos, y minimizar costes.

 

Por un lado, la Analítica Descriptiva a través del histórico de datos nos muestra qué ha pasado en una empresa y por qué. Dándonos una imagen general de lo que ocurre en la compañía de una manera sencilla y fácil de entender.

 

Seguidamente la Analítica Predictiva nos permite transformar esas métricas descriptivas en un conjunto de previsiones, pronósticos y tendencias muy precisas, que nos dirán lo que pasará en la empresa en un futuro.

 

Muchas empresas se quedan aquí en el proceso de implantación de Analítica Avanzada, y utilizan esas previsiones futuras para tomar sus decisiones. Pero estas técnicas tienen mucho más que ofrecer.

 

Si a estos pronósticos realizados gracias a la Analítica Predictiva, se les aplica Analítica Prescriptiva, podremos identificar las decisiones más óptimas teniendo en cuenta los grandes volúmenes de datos y las infinitas variables y restricciones. Y así automatizar el proceso de toma de decisiones. Este tipo de analítica utiliza inteligencia y capacidad de procesamiento para plantear propuestas, valorar todas las opciones posibles y finalmente seleccionar la más adecuada buscando el máximo rendimiento.

 

Ejemplo del uso de Analítica Avanzada para transformar procesos


Uno de los sectores en los que más se está utilizando la Analítica Avanzada es el sector retail. Estas técnicas ofrecen un gran abanico de posibilidades a los retailers que pueden utilizarlas en áreas tan diferentes como la distribución de los productos en tienda, la personalización de la experiencia de compra, la gestión de stock o la planificación inteligente del personal.

 

Por ejemplo la planificación de personal en el sector retail siempre ha resultado un quebradero de cabeza y una inversión de tiempo considerable para los gerentes de una tienda. Realizar la planificación a mano o con una hoja de cálculo es una tarea compleja y cuyo resultado no contemplará todas las variables y restricciones que influyen en el proceso.

 

Pero si se utiliza la Analítica Avanzada, la Analítica Predictiva utilizará el histórico de datos de la tienda sobre visitas de los clientes para predecir de forma precisa el número de personas que entrarán en la tienda en cada momento del día, cada día de la semana y del mes.

 

Y la Analítica Prescriptiva, gracias a esta previsión y teniendo en cuenta más variables (el perfil de cada empleado, sus ventas y productividad por horas, su disponibilidad horaria, las tareas a llevar a cabo o las restricciones legales aplicables), generará de forma automática un dimensionamiento óptimo de la tienda en cada momento dependiendo del número de visitas de los clientes, y una planificación de personal optimizada. Esta planificación de horarios realizada a través de técnicas de Analítica Avanzada buscará siempre la mejor opción de acuerdo con los objetivos: satisfacción de los clientes, satisfacción de los empleados y rentabilidad máxima de la tienda (incremento del ratio de conversión).

 

Así los gerentes tendrán siempre el número adecuado de empleados en la tienda (ni más, ni menos) y además contarán con el trabajador perfecto en el momento perfecto en el lugar indicado para atender al cliente. Sin preocuparse de tener que generar y cambiar constantemente los horarios y turnos de los empleados, teniendo así más tiempo para otras tareas de vital importancia para el negocio.

 

En definitiva, en este ejemplo se ve una mejora en la toma de decisiones basándose en datos, la automatización del proceso de planificación y el incremento de la rentabilidad de procesos y en consecuencia, de la tienda.

 



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