La gestión del riesgo es uno de los platos fuertes de predictive analytics. La analítica predictiva apoya la toma de decisiones aportando una visión holística que multiplica las opciones del negocio frente al riesgo y al fraude que, ¿de qué otra forma podría detectarse? El análisis avanzado exprime la información para mitigar amenazas, reconducir debilidades y aprovechar oportunidades y la toma de decisiones se beneficia de esta seguridad, que se transmite a la organización al completo.
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La toma de decisiones
Tomar siempre la decisión acertada es difícil pero, gracias al poder que otorgan los datos ya es factible una toma de decisiones correctas sistemática, que no es otra que la que reúne los siguiente atributos:
- Se lleva a cabo con puntualidad: en el momento exacto y necesario, cuando realmente puede cambiar o impulsar el curso de una acción determinante.
- Se da en condiciones de fiabilidad: gracias a la confianza en la calidad de los datos, que se apoya en la ausencia de duplicidades y vacíos; y la inexistencia de incompletitud, imprecisión y errores.
- Es relevante: porque ayuda a mejorar una realidad, ya sea corrigiendo un elemento que ha perdido alineación estratégica o promoviendo una iniciativa que generará valor.
La toma de decisiones es fruto de un trabajo de fondo: el de comprender el pasado, informarse el presente y predecir el futuro. Cuando esta perspectiva tridimensional confluye en una decisión sus efectos son consistentes, eficaces y certeros. El riesgo queda al margen y la visión focaliza los esfuerzos.
Detrás de cada toma de decisiones existe una elección. La persona responsable de hacerla precisa de:
1. Datos: los datos en sí mismos carecen de valor. Los datos sin procesar se asemejan al azar, al caos a la disparidad y, por ello, si no se pueden procesar adecuadamente, la toma de decisiones adolecerá de incompletitud, por falta de contexto, por lo que será errónea de hecho y aumentará el riesgo del curso de acción
2. Información: la información se deriva de un conjunto de datos procesados cuando se les ha añadido contexto y significado. A su vista se puede llevar a cabo un análisis más profundo, por lo que, en este estadio, la toma de decisiones podría tomar una mejor orientación, aunque seguiría siendo vulnerable al riesgo, por carecer de perspectiva.
3. Conocimiento: cuando los datos se traducen en información, al contextualizarse, y ésta, a su vez, se analiza y queda validada se obtiene conocimiento. Éste es el nivel superior que puede alcanzarse en materia de gestión del riesgo, es el escenario más fructífero para la toma de decisiones al ser accionable con un alto grado de exactitud, porque no existe prueba de concepto.
La toma de decisiones sin riesgos se aleja de la intuición y la subjetividad y busca la aplicación de modelos lógicos, inspirados en la matemáticas y la estadística que, con su rigor, sirven de estructura a una elección consiente y focalizada. Este tipo de toma de decisiones es la prueba de que, al experimentar una buena visibilidad, es posible aprovechar oportunidades, innovar y adaptarse a los planteamientos que el futuro depara al negocio.
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