¿Por qué son importantes los datos analíticos?
Sin datos analíticos, la prise de décision sería menos segura. Los cambios en la empresa serían más difíciles de justificar sin datos que respalden las hipótesis. La seguridad en el empleo podría verse afectada, ya que una empresa podría no tolerar varias decisiones erróneas de la misma persona o equipo. Toda empresa necesita correcciones periódicas para adaptarse a la evolución de los mercados y las preferencias de los clientes. La eficacia de prise de décision se mide mediante métricas o indicadores clave de rendimiento (KPI). Los KPI demuestran el progreso con respecto a los objetivos empresariales, como el aumento de los ingresos y la rentabilidad. Una empresa sin mejoras mensurables acabaría experimentando un menor crecimiento y una posición más baja en el mercado.
Fuentes de datos analíticos
Los almacenes de datos, los data marts y los modelos de aprendizaje automático (ML) necesitan grandes cantidades de datos para proporcionar información y predicciones precisas. A continuación se indican algunas fuentes de datos habituales:
- Los sistemas transaccionales, como los TPV, permiten analizar en tiempo real las compras de los clientes.
- Los registros de visitas de un sitio web informan a los sistemas de ventas y marketing sobre los intereses de los clientes potenciales. En tiempo real, esta forma de datos puede impulsar motores de recomendación.
- Los datos de los tickets de la mesa de servicio son vitales para una buena gestión de cuentas y de problemas, a fin de descubrir problemas recurrentes y sus causas de origen.
- Los feeds de Twitter son ideales para realizar análisis de opiniones. Pueden combinarse con datos de encuestas para calcular las puntuaciones netas del promotor (NPS) y medir la satisfacción del cliente.
- Los flujos de datos geográficos de los teléfonos móviles pueden activar el balizamiento y la geovalla. Estos datos son esenciales para realizar análisis de datos basados en la ubicación.
- Los modelos de aprendizaje automático utilizan los datos de los registros de interacción para crear sugerencias de publicidad digital más personalizadas.
Almacenamiento de datos analíticos
Antes de que surgiera el almacenamiento de datos, éstos se almacenaban en sistemas de archivos y se analizaban mediante bibliotecas estadísticas como X11 y Box Jenkins. En los primeros tiempos del almacenamiento de datos, los datos analíticos se almacenaban casi exclusivamente en bases de datos relacionales y se analizaban mediante consultas SQL. Hoy en día, una base de datos columnar con procesamiento de datos vectorizado se ha convertido en el estándar de facto para acelerar la analítica.
analytique avancée puede realizar análisis de sentimientos en datos no estructurados, como en archivos de vídeo y audio transcritos. Esta técnica puede revelar grupos de correlaciones a partir de datos brutos recogidos en una plataforma de datos. Antes de que existieran las plataformas de datos modernas, no resultaba rentable analizar o extraer datos no estructurados para obtener información.
Casos de uso de datos analíticos por sector
Diferentes empresas utilizan los datos para comprender a los consumidores de su sector y la dinámica del mercado. A continuación se exponen ejemplos específicos de cada vertical:
Sanidad
La atención al paciente es el centro del mundo sanitario. Los datos de diagnósticos y ensayos clínicos impulsan la investigación de nuevos fármacos, vacunas y curas. Los datos de los análisis de sangre generan métricas que se comparan con datos históricos para evaluar el bienestar.
Logística
Internet de las Cosas (IoT) ha revolucionado la industria logística. Los sensores se utilizan para garantizar la frescura de los alimentos perecederos desde el campo hasta el supermercado. Los sensores acompañan a los productos durante el transporte para garantizar que se mantiene una refrigeración suficiente. Los camiones están equipados con medidores digitales de combustible para mantener el flujo de refrigerantes mientras la mercancía viaja a su destino. El análisis de datos permite a los transportistas detectar amenazas para la salud de los consumidores antes de que compren los productos, evitando así costosas retiradas.
Telco
La disponibilidad del servicio es una de las principales métricas que preocupan a los proveedores de telecomunicaciones, ya que las interrupciones provocan la pérdida de clientes. Los sistemas de calidad de servicio (QoS), como los que proporciona Expandium, cliente de Vector base de données analytique, permiten a los proveedores de redes responder proactivamente a las interrupciones antes de que afecten a demasiados clientes. Miles de millones de registros de llamadas se ingieren diariamente en esta base de datos en columnas.
Venta al por menor
Kiabi, cliente de Actian, analiza los datos de compra de los sistemas de punto de venta en tiempo real para hacer un seguimiento de los gustos regionales de los compradores de moda franceses, que cambian con rapidez, para poder optimizar la reposición en todas sus tiendas.
El operador estadounidense de tiendas de conveniencia Sheetz analiza las compras en todas sus tiendas para optimizar las promociones cruzadas gracias a los datos de análisis de la cesta de la compra.
Resumen
Los datos analíticos desempeñan un papel aún más importante en los mercados competitivos. Sin ellos, las empresas corren el riesgo de quedarse rezagadas porque no son capaces de reconocer los cambios en las tendencias del mercado, el comportamiento de los consumidores o las ineficiencias operativas. Con la gran cantidad de datos disponibles hoy en día, las empresas pueden identificar patrones emergentes y ajustar sus estrategias de forma proactiva. La capacidad de analizar datos permite a las organizaciones ir un paso por delante de sus competidores, aprovechar nuevas oportunidades y mitigar los riesgos potenciales que podrían perturbar sus operaciones.
Además de mejorar la competitividad, los datos analíticos también ayudan a crear experiencias de cliente personalizadas. A medida que las empresas recopilan datos en diversos puntos de contacto, como interacciones en sitios web, historiales de compra y comportamiento en redes sociales, pueden adaptar sus productos, servicios y esfuerzos de marketing para satisfacer las necesidades específicas de los clientes. Este enfoque basado en los datos no sólo mejora la satisfacción del cliente, sino que también refuerza la fidelidad a la marca, algo crucial en un mundo en el que los consumidores tienen más opciones que nunca.
La importancia de los datos analíticos también es evidente en la eficiencia operativa. Mediante la supervisión continua de indicateurs clés, las empresas pueden identificar ineficiencias en sus procesos, ya sea en la producción, la gestión de la cadena de suministro o el servicio al cliente. Los datos pueden revelar cuellos de botella, retrasos o áreas en las que se infrautilizan los recursos, lo que permite a las empresas tomar décisions éclairées sobre dónde asignar los recursos o dónde realizar mejoras. Estos ajustes pueden suponer un importante ahorro de costes y una mejora de la productividad, contribuyendo directamente a la cuenta de resultados de la empresa.
En el ámbito de la innovación, el análisis de datos es un catalizador de la creatividad y la mejora. Al observar cómo se comportan los productos o servicios en el mercado, las empresas pueden detectar carencias o necesidades insatisfechas. Los datos analíticos proporcionan una base sólida para el desarrollo de productos, ya sea perfeccionando una oferta existente o creando algo totalmente nuevo. Además, probar nuevas ideas y supervisar su rendimiento a través de la analítica permite a las empresas validar hipótesis antes de realizar inversiones a gran escala, lo que reduce el riesgo de fracaso.
A medida que las empresas confían cada vez más en los datos para prise de décision, se hace evidente que los datos analíticos no son sólo una herramienta útil, sino una necesidad para el crecimiento sostenible y el éxito a largo plazo. La capacidad de recopilar datos, analizarlos y actuar en consecuencia es lo que diferencia a las organizaciones de alto rendimiento de sus competidores. Con los datos adecuados, las empresas pueden optimizar sus estrategias, reducir los riesgos y aprovechar las oportunidades, garantizando no sólo su supervivencia, sino su prosperidad en un mercado en constante cambio.
La plataforma de datos Actian
Actian comenzó como proveedor de bases de datos transaccionales y amplió su cartera de productos con tecnología de bases de datos columnares para un procesamiento de datos analíticos rápido y de baja administración. En la actualidad, Actian Data Platform ofrece una solución cross-cloud que engloba bases de datos analíticas, transaccionales y edge con una potente tecnología de integración de datos. Esta combinación de tecnología portátil gestion des données permite a las organizaciones realizar el procesamiento analítico de datos en cualquier lugar donde residan sus datos.
