¿Por qué se ha pasado de los paneles de control al análisis empresarial continuo?

Entra en casi cualquier reunión directiva y verás cuadros de mando en la pantalla. Cuadros de mando de ingresos. Cuadros de mando de clientes. Cuadros de mando operativos.

Las organizaciones llevan años facilitando el acceso a los datos e invirtiendo en herramientas que garanticen que la información sea visible y fácil de entender. Sin embargo, muchos directivos siguen saliendo de las reuniones planteándose las mismas preguntas: ¿Qué ha cambiado? ¿Por qué ha ocurrido? ¿Qué debemos hacer ahora?

Los paneles de control ofrecen algunas respuestas, pero tienen sus limitaciones. Por ejemplo, un panel de control puede mostrar que la producción descendió un 7 % la semana pasada, pero no explicará si ese descenso se debió a paradas de los equipos, retrasos de los proveedores, escasez de mano de obra o cambios en la demanda. Además, los paneles de control dependen de las personas para identificar los cambios importantes, investigar las causas y compartir los resultados.

Dado que los volúmenes de datos no dejan de crecer y la necesidad de disponer de información oportuna y fiable cobra cada vez más importancia, está cambiando la forma en que las organizaciones abordan el análisis de datos. La tendencia es ir más allá de las visualizaciones en paneles de control para analizar de forma continua lo que ocurre en toda la empresa.  

La evolución de la analítica

La analítica se ha ido haciendo cada vez más accesible. El primer gran paso fueron los informes que ofrecían resúmenes estructurados del rendimiento empresarial. El inconveniente es que son estáticos, periódicos y los elaboran y distribuyen los analistas.

Los paneles de control supusieron otro gran avance, ya que mejoraron la visibilidad, agilizaron la toma de decisiones y permitieron a los equipos supervisar el rendimiento. El acceso autónomo a la información y una visibilidad más rápida del rendimiento empresarial son ventajas, pero los paneles de control siguen siendo estáticos.

Las herramientas de análisis conversacional ofrecen aún más ventajas. Los empleados, independientemente de su nivel de conocimientos, pueden formular preguntas en lenguaje natural, analizar tendencias y obtener respuestas sin necesidad de recurrir al lenguaje SQL, a herramientas especializadas ni a la ayuda de analistas específicos. Estas herramientas proporcionan respuestas aún más rápidas a las preguntas empresariales, al tiempo que reducen la dependencia de los conocimientos técnicos.

Cada paso en la evolución de la analítica ha mejorado la accesibilidad. Al mismo tiempo, seguía existiendo un problema habitual: cómo determinar qué es realmente importante en un flujo constante de información.

Aquí es donde el análisis empresarial continuo cobra importancia. Evalúa el rendimiento empresarial de forma continua, pone de manifiesto los problemas emergentes y transmite las conclusiones a las partes interesadas. En lugar de obligar a los usuarios a buscar problemas en los paneles de control, ayuda a identificar las cuestiones y las tendencias que merecen atención.

El cuello de botella para la obtención de información relevante ha cambiado

Aunque el acceso a los datos ha mejorado considerablemente, su análisis continuo sigue siendo complicado. Las plataformas de datos modernas, las herramientas de inteligencia empresarial y las tecnologías en la nube han facilitado ampliamente el acceso a los datos. Los empleados pueden acceder a paneles de control, informes y métricas de forma más rápida y sencilla que nunca. Ahora, el cuello de botella ha pasado de ser el acceso a la información a su análisis continuo.

El enorme volumen de datos está dificultando su análisis. Cada año, las organizaciones recopilan más datos procedentes de un mayor número de fuentes. Al mismo tiempo, los directivos plantean preguntas cada vez más complejas, mientras que los equipos operativos desean tener una visión más detallada de las operaciones, el comportamiento de los clientes, los resultados financieros y la situación del mercado.

Esto genera una presión cada vez mayor sobre los equipos de análisis, que ya se encargan de responder a consultas puntuales, validar métricas, investigar anomalías y elaborar informes. A medida que aumenta la demanda, incluso a los equipos de análisis más eficaces les resulta difícil seguir el ritmo.

El seguimiento no es lo mismo que el análisis

La mayoría de las organizaciones realizan un seguimiento de su actividad empresarial. Los paneles de control muestran los ingresos, la actividad de los clientes, las métricas operativas, los niveles de inventario y un sinfín de indicadores clave de rendimiento (KPI). Las alertas avisan a los equipos cuando se alcanzan determinados umbrales o cuando el rendimiento se desvía de los rangos esperados.

El seguimiento aporta información, lo cual es muy distinto del análisis, que aporta comprensión. Imaginemos una empresa minorista que observa que las tasas de conversión online cayeron un 8 % la semana pasada. El panel de control hace visible ese descenso. El análisis va más allá: ayuda a determinar si el problema se originó en una categoría de productos, en un cambio en el comportamiento de los clientes o en un factor externo del mercado. Comprender por qué se produjo esa caída es de vital importancia para que la empresa pueda tomar medidas.

Los directivos necesitan datos y contexto: ¿Fue ese cambio inusual en comparación con las tendencias históricas? ¿Involucraba a productos, canales o condiciones de mercado concretos? ¿Qué se debería investigar a continuación? ¿Cuál es la mejor medida que se puede tomar ahora?

Responder a esas preguntas requiere un análisis. Esto desplaza el enfoque de la simple identificación de un cambio hacia la comprensión de los factores que lo motivan y la determinación de las medidas que deben adoptarse a continuación. La capacidad de alcanzar esta comprensión cobra cada vez más importancia a medida que las empresas buscan basarse cada vez más en los datos y el análisis.

¿Por qué el análisis empresarial continuo está cobrando importancia ahora?

Los ciclos económicos se aceleran cada trimestre. Las expectativas de los clientes cambian rápidamente, las condiciones del mercado pueden dar un giro de la noche a la mañana y los volúmenes de datos no dejan de crecer. Cada nueva aplicación, transacción, interacción con el cliente y proceso operativo genera nuevos datos que pueden analizarse.

Los líderes empresariales esperan que las decisiones se basen en datos contrastados. Esto no solo ocurre a nivel ejecutivo, sino en toda la organización. Los ejecutivos y los directivos quieren respuestas más rápidas, análisis más detallados y una orientación más proactiva por parte de la analítica.

En consecuencia, las organizaciones buscan formas de ampliar su capacidad analítica, y no solo sus capacidades de generación de informes. Para ello se necesitan sistemas que identifiquen problemas, investiguen cambios significativos y compartan los resultados sin intervención manual y sin aumentar la plantilla de forma proporcional.

El papel de la IA en el análisis

La IA desempeña un papel esencial a la hora de proporcionar un análisis empresarial continuo. Puede supervisar el rendimiento empresarial, evaluar los cambios en grandes volúmenes de datos, investigar problemas emergentes y resumir las conclusiones para las partes interesadas. Por ejemplo, en lugar de esperar a que alguien se dé cuenta de que las tasas de renovación han disminuido, la IA puede identificar el cambio, compararlo con patrones históricos, determinar qué segmentos de clientes se han visto afectados y resumir las conclusiones.

El análisis empresarial continuo y el análisis conversacional son complementarios. El análisis continuo ayuda a identificar aquellos aspectos que merecen atención. El análisis conversacional permite a los usuarios profundizar en las causas de los cambios y comprender las implicaciones empresariales correspondientes. Juntos, ayudan a las organizaciones a pasar de la mera supervisión del rendimiento empresarial a su comprensión.

La implantación de herramientas de análisis basadas en la inteligencia artificial permite a las organizaciones pasar de buscar información en paneles de control e informes a identificar de forma eficiente los cambios importantes en el negocio, comprender el contexto que subyace a dichos cambios y democratizar el acceso a la información.

Estas herramientas amplían la capacidad analítica en toda la empresa, al tiempo que refuerzan el papel de los analistas. Al automatizar los análisis rutinarios, la inteligencia artificial permite a los equipos de análisis centrarse en tareas de mayor valor, como el análisis avanzado, el modelado semántico y la planificación a largo plazo. El resultado es un acceso más amplio a la información sin que los analistas tengan que desviarse de sus prioridades. 

La próxima etapa del análisis de datos

El ámbito del análisis ha experimentado cambios radicales en los últimos años. Las organizaciones han pasado de los informes a los paneles de control y, ahora, de los paneles de control al análisis conversacional. Cada paso ha acercado más a las empresas a las respuestas que necesitan.

El futuro de la analítica consiste en ayudar a las organizaciones a comprender qué cambios son importantes y por qué, y a qué hay que prestar atención ahora mismo. En lugar de esperar a que alguien detecte un problema, el análisis empresarial continuo pone de manifiesto los cambios significativos a medida que se producen y proporciona el contexto necesario para tomar medidas.

A medida que aumentan los volúmenes de datos y la toma de decisiones se produce en tiempo real o casi en tiempo real, las organizaciones buscan algo más que la visibilidad que ofrecen los paneles de control. Quieren sistemas que ofrezcan información empresarial continua con todo el contexto.

Actian AI Analyst combina el análisis conversacional, los informes y los análisis programados para ayudar a las organizaciones a analizar de forma continua el rendimiento empresarial y comprender qué ha cambiado, por qué ha ocurrido y a qué deben prestar atención a continuación.

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