El objetivo de este artículo es describir la evolución del uso de datos y su importancia a través del progreso de los sistemas de información en el sector empresarial. Repasaremos un poco de historia, cuáles son los análisis de datos preferidos por la mayoría de las empresas, cuáles son los diferentes tipos de análisis que se llevan a cabo, cómo se aplican a la empresa y por qué son cruciales para una organización que quiere crecer y aprovechar al máximo sus recursos.
El conocimiento es clave cuando llegan las tareas de toma de decisiones, para lograrlo puedes beneficiarte de la recolección de datos, que es la técnica que ayuda a que la información se junte como una sola pieza; los datos generan información y la información genera conocimiento. Todo se reduce a registrar los aspectos de una empresa que uno podría querer recordar y entender más adelante. Las grabaciones típicas están relacionadas con los resultados financieros, el rendimiento medido en el tiempo u otros factores, y muchas otras variaciones que pueden ser relevantes para la empresa. El uso de la analítica de datos se remonta al siglo XIX, continuó en el tiempo y se ramificó en los diferentes tipos de análisis que se podían realizar. El análisis predictivo nos permite pronosticar lo que puede suceder en una situación determinada en función de entradas de datos específicas, lo que demuestra el poder que puede tener el análisis de datos. El análisis cognitivo nos permite analizar no solo la información, sino también los datos del comportamiento humano de la vida cotidiana. Por ejemplo: hoy en día, la industria médica está empezando a utilizar el análisis cognitivo para encontrar los mejores tratamientos posibles para sus pacientes (Orbit Analytics, 2021). Un ejemplo es Welltok, que ofrece un instrumento de potencia cognitiva llamado HarmonixTM que puede procesar al instante grandes volúmenes de datos para responder preguntas y ofrecer recomendaciones inteligentes y personalizadas. Welltok brinda este servicio a las aseguradoras de salud y organizaciones similares para ayudar a sus suscriptores y pacientes a mejorar su estado de salud en general de una manera realmente personalizada (Hager, 2021).
A finales de la década de 1940, el almacenamiento digital comenzó a crecer. La primera RAM (memoria de acceso aleatorio) se desarrolló en 1948, y evolucionó hasta convertirse en módulos de memoria muy pequeños con gran capacidad de almacenamiento y luego en silos de información, granjas de servidores o almacenes de datos con mucha capacidad de datos. Con la aparición de Internet, evolucionaron hasta convertirse en almacenamiento en la nube, que es el enfoque más moderno para el almacenamiento de datos en todo el mundo en la actualidad.
La mejora de la tecnología condujo al período más importante de la evolución de las bases de datos. El lanzamiento de la tecnología de bases de datos relacionales y la tecnología de bases de datos no relacionales permitió ahora cruzar la información y obtener estadísticas que generan los cronogramas, las representaciones gráficas y los paneles que las empresas o los usuarios necesitan para tomar una decisión. A medida que la tecnología evolucionó, el almacenamiento aumentó su capacidad, lo que permitió que las bases de datos fueran más potentes y útiles. Las tecnologías de bases de datos relacionales y bases de datos no relacionales ahora pueden ser lo suficientemente confiables como para manejar grandes cantidades de datos. Los analistas de datos y de negocios tenían acceso a información cruzada y proporcionaban gráficos y paneles detallados en los que los principales ejecutivos podían confiar para pronosticar las tendencias empresariales.
Algunos de los análisis más realizados por las empresas son la inteligencia empresarial, la minería de datos y el big data debido a sus informes altamente personalizables y al manejo visual de la información. Inteligencia empresarial se centra en informar la toma de decisiones mediante la visualización de métricas empresariales como los resultados financieros, el rendimiento, las previsiones y cualquier otra que sea útil para la empresa en gráficos, mapas y cualquier tipo de infografía apropiada para representar la información disponible. Los BI suelen ser paneles de control en tiempo real que permiten a los ejecutivos echar un vistazo y comparar los datos actualizados. Minería de datos ayuda a obtener información de los datos dados para encontrar tendencias y patrones. El propósito del uso de la minería de datos es tomar decisiones basadas en datos de enormes conjuntos de datos (Sharma, 2020). En la época del marketing tradicional (es decir, a través de periódicos, revistas, televisión, etc.), los profesionales del marketing se enfrentaban a un importante desafío a la hora de comprender las necesidades y preferencias de los clientes. Hoy en día, gracias a los datos y al análisis de datos, los profesionales del marketing pueden almacenar las consultas de búsqueda y los datos de comportamiento de los usuarios para entender sus intereses y crear un perfil. Con él, se puede presentar al cliente la información que mejor se adapte a sus necesidades en un momento dado. Esto se ve claramente cuando se nos presenta información personalizada cuando visitamos un sitio web. Esta información personalizada se basa en un perfil creado para usted a partir de la información disponible. Por lo tanto, según tus gustos y preferencias, que se predicen en función de tu comportamiento pasado en línea, se te puede presentar información que sea de tu interés real. Big Data se remonta a 2005. Como su nombre lo indica, se trata de utilizar cantidades importantes de datos. El Big Data es una práctica que las pequeñas empresas aún consideran un desafío, ya que tanto la recopilación de grandes cantidades de datos como su procesamiento requieren muchos recursos y equipos. Un actor importante en el Big Data es Google, ya que gestiona millones de consultas de todo el mundo y las procesa constantemente para dar un sentido útil a los perfiles, los lugares, etc. Al poder procesar cantidades tan grandes de información, Google es capaz de hacer coincidir los términos de búsqueda que le permiten mostrar los resultados adecuados a cada búsqueda a través de su motor de búsqueda.
¿Cómo puede un ejecutivo que tiene que tomar decisiones beneficiarse de todo esto? Aumenta por completo el rendimiento de los recursos de la empresa al ofrecer análisis y estadísticas para monitorear su ejecución. Además, es útil para tomar decisiones empresariales informadas y para analizar mejor a los clientes externos e internos, como un área específica de la empresa. Nos gustaría compartir con usted algunos ejemplos de sectores que utilizan el análisis de datos. Uno de ellos es la industria de viajes y todo lo relacionado con el turismo: las agencias utilizan estadísticas, comparan con años o temporadas pasadas y hacen predicciones a la hora de buscar el mejor momento para comprar un billete de avión, precios de alojamiento o vuelos. Este tipo de predicción no solo es útil para la empresa, sino también para convertirse en una propuesta de valor diferenciadora para las agencias. A través de este tipo de predicciones, quien logre un alto grado de certeza sobre el comportamiento de los precios, puede ahorrar mucho dinero a sus clientes y lograr márgenes más altos. Otro ejemplo es el sector minorista: los supermercados, los grandes almacenes, los mayoristas, las empresas de comercio electrónico, etc. siguen la tendencia de contar con una persona con conocimientos empresariales que analice los datos para ayudar a otros departamentos, como los comerciales o estratégicos. También sirve para tomar decisiones informadas sobre los precios de los artículos, el momento de la compra con fines de inventario y las campañas de marketing específicas, entre muchas otras.
Referencias:
Análisis cognitivo: beneficios y aplicaciones en la vida real. (2021, 21 de septiembre). Análisis de órbitas. Recuperado el 12 de noviembre de 2021, de https://www.orbitanalytics.com/cognitive-analytics/
Sharma, R. (2020, 30 de abril). Técnicas de minería de datos: tipos de datos,
Métodos, aplicaciones. Actualice el blog. Recuperado el 3 de noviembre de 2021, desde https://www.upgrad.com/blog/data-mining-techniques/
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