Análisis = conocimiento + resultados

Publicado el 21/02/19 8:00

Tanto en el ámbito empresarial como en el institucional, el objetivo de quienes buscan mejorar los resultados de las organizaciones valiéndose de procesos de análisis de la información es claro: generar un conocimiento prospectivo relevante que ayude a tomar la decisión más ventajosa en cada situación.

Person holding a white touchpad with cloud technology and charts

Llevar a cabo este tipo de proyectos requiere, en primer lugar, disponer de un amplio rango de soluciones tecnológicas, entre las que se incluyen desde repositorios de datos hasta plataformas de aprendizaje automatizado, pasando por las clásicas soluciones CRM o ERP, diseñadas para mejorar la gestión de la relación con el cliente y de los recursos.

En segundo lugar, también exige contar con personas cuya formación y experiencia conduzcan a aprovechar mejor las capacidades de esas tecnologías de la información para recabar, gestionar y analizar datos. Este requisito es cada vez más difícil de cumplir debido a que la llamada ciencia de los datos es una disciplina que pone en relación campos de conocimiento muy especializados, tales como la computación, las matemáticas, las estadísticas de modelización o la analítica de información. Por eso, los expertos están comenzando a recomendar que las compañías sean todo lo flexibles que puedan permitirse, que no tengan estructuras organizativas rígidas.

Gobernar el dato en una organización inteligente

Definir un plan estratégico que enmarque los proyectos basados en el análisis de datos en la búsqueda de un objetivo común es otra de las tareas a afrontar, si se pretende extraer el máximo rendimiento de los recursos materiales y humanos disponibles en la organización. De poco sirve que cada departamento tenga una buena infraestructura tecnológica y aborde sus proyectos particulares metódicamente si sus resultados no generan un conocimiento que pueda ser utilizados por otros.

Descargue caso de éxito: Universidad Europea

Esa retroalimentación es mucho más fácil de conseguir si cada departamento sabe que su buen hacer repercute en el avance de una estrategia global. Definir ese plan no es fácil, porque requiere tener una visión clara de la organización y de sus fines.

Una vez definida, la dificultad estriba en determinar qué indicadores clave señalarán su buena marcha, con el fin de que todos los departamentos donde se toman decisiones, basadas en el uso de grandes cantidades de datos, apliquen criterios de análisis de acuerdo a la obtención de esos indicadores clave. De cumplir con todos los requisitos expuestos hasta ahora, una organización podría empezar a considerarse inteligente.

Analítica de datos orientada a prácticas innovadoras

Dentro de su dificultad, conseguir alcanzar ese nivel de inteligencia organizativa y analítica era más fácil cuando toda la información manejada estaba estructurada; y su búsqueda, tratamiento y análisis se podían completar en un plazo de tiempo razonable.

Actualmente, el volumen de datos que llega a las organizaciones es ingente y procede de fuentes diversas y poco estructuradas, lo que convierte en todo un reto aplicar criterios de análisis acertados para cada situación, criterios que además han de inspirar prácticas innovadoras que lleven a obtener ventajas significativas a las organizaciones.

Un ejemplo de ello lo tenemos en las aplicaciones de aprendizaje automatizado o machine learning; muchas de ellas realizan sus operaciones aplicando principios de análisis de la información a datos que prácticamente acaban de llegar, y sobre los que se deben obtener resultados que inspiren prácticas capaces de aportar valor a las organizaciones. En esas situaciones, los científicos de datos requieren plataformas que permitan integrar los datos en tiempo real, con el fin de poder llevar a cabo analíticas predictivas e inteligencia práctica. Logicalis ayuda a organizaciones de cualquier tamaño a conseguir enriquecer en la medida de lo posible esos datos recién llegados, ayudando a los científicos de datos a depurarlos y distribuirlos de manera eficaz, ágil y precisa.

En gran parte lo consigue gracias a sus soluciones de Analítica de Datos y Big Data, capaces de nutrirse de cualquier fuente, estructurada o no, para extraer de la información el valor que lleve a las organizaciones a conseguir un mayor rendimiento en todos sus procesos.

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