Como se ha detallado en otros casos, el predictive analytics es una parte fundamental en cuanto al camino que puede recorrer una empresa para alcanzar nuevos niveles de rendimiento. De aplicarse una estrategia de análisis predictivo con eficacia se pueden obtener importantes ventajas. Y para ello es importante recordar la presencia de los indicadores de calidad como método para llegar a obtener los mejores resultados.
Las empresas no pueden darle la espalda al análisis predictivo en ninguno de los sentidos. Ha ganado una importancia tan elevada en el flujo de datos que es imprescindible. Ya se utiliza en operaciones diarias cuando en el pasado era algo esporádico y propio solo de algunos círculos empresariales. Gracias a este análisis es posible alcanzar nuevas metas y ver oportunidades a larga distancia que proporcionen importantes saltos cualitativos en el entorno corporativo. Por desgracia, hay casos habituales de empresas cuyos líderes aún no han encontrado la forma de aplicar la esencia del predictive analytics a su entorno. Y es ahí cuando los indicadores de calidad entran en acción, permitiendo determinar qué es importante y qué merece la pena tener en cuenta.
El big data es fundamental. Estudios recientes desvelan que una cifra del 65% de empresas encuestadas por Capgemini, han reconocido que les preocupa que sus negocios no estén preparados para sobrevivir si no se hacen con el apoyo del big data. Y eso significa dos cosas: tener de la mano el análisis predictivo y utilizar los indicadores de calidad para llevar a buen puerto cada uno de los proyectos en cuestión.
Es imprescindible introducir el análisis predictivo en el círculo de la empresa por medio de dos acciones:
- Aclara conceptos e informa
- Fomenta la participación
Por complejo que parezca el análisis predictivo para ciertos núcleos de la empresa, esta recurre a técnicas y principios obvios que se pueden compartir. Crear un entorno transparente, informativo y educador ayuda a transmitir un mayor nivel de adopción de esta filosofía. También es necesario desarrollar programas piloto y trabajar en grupos determinados para ayudar a que el equipo forme parte de la solución a la cual se va a dar forma. Cuanto antes se introduzca a los miembros implicados en la adopción del análisis predictivo, mayor será el beneficio corporativo.
Para comenzar hay una serie de indicadores de calidad claves que ayudan a desarrollar mejor esta estrategia:
- Optimizado de operaciones
- Account intelligence
- Planificación de mercado
- Reunir la información adecuada
El optimizado de las operaciones es importante y un punto clave. ¿Cuáles son los aspectos del día a día que se deben fomentar y cuáles están en un segundo plano y no requieren tanta atención? El análisis predictivo se beneficia de ello con la capacidad de priorizar los aspectos de mayor valor corporativo para reconducir el núcleo y el esfuerzo de cada departamento hacia la obtención de los mejores resultados.
El estudio de las cuentas y clientes proporciona un gran punto de apoyo al uso del análisis predictivo en el entorno de la empresa. Hay que estudiar cada caso por separado y comprobar cuáles son los objetivos más claros que se pueden beneficiar de un análisis a conciencia y de la inversión de recursos.
La planificación de mercado permite visualizar las principales oportunidades y, mediante simulaciones, estudiar la forma de sacar el máximo rendimiento al negocio. El reparto de recursos y la concentración de esfuerzos en base a ello lleva a un mejor día a día. Por su parte, nunca hay que olvidar reunir siempre aquella información necesaria, analizando las fuentes internas y externas más útiles y desechando aquellas que pueden resultar tóxicas. En el uso del predictive analytics no gana quien más datos concentra, sino quien dispone de los datos de una mayor calidad. Esta es una máxima que conviene no olvidar.
Comenzar con el análisis predictivo implica tener todo esto en cuenta y aplicar una serie de consejos universales que los grandes ejecutivos nunca deben olvidar por mucho que se hayan encontrado con obstáculos. Por ejemplo, empezar por aquello en lo que confíen, en lo que tengan un mayor conocimiento o en lo cual se puedan apoyar de un trabajo añadido de quienes estén a su alrededor. Es importante no perderse entre los distintos datos del business intelligence, entre las predicciones y saber aplicarlas siempre de forma adecuada para poder anteponerse a cualquier situación que pueda acontecer. Estar por delante de la fecha en la que ocurren los acontecimientos es lo que brinda el análisis predictivo y por lo cual tiene tanta importancia en el sector corporativo actual.
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