¿Te imaginas tomar decisiones automática en la operación de tu empresa? ¿Optimizar procesos con base en las tendencias de operación? Bien, la data analytics ofrece éstas y más posibilidades para hacer más eficiente la operación de las empresas.  

Y es que si bien la analítica de datos no es un concepto nuevo, Nayibe Yara, CIO de Onest Logistics, aclara que es en tiempos recientes que ha cobrado especial relevancia gracias a la gran cantidad de información que hoy es posible recabar; además de la masificación y el incremento en la potencia de los servicios en la nube, lo que permite que este modelo esté más al alcance de las empresas.

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La especialista señala que hoy las compañías necesitan gestionar estos datos para convertirlos en información que abonen a la toma de decisiones en beneficio de los negocios: “Que nuestras organizaciones puedan migrar a organizaciones dirigidas por los datos”, expresó en su participación en The Logistics World | Summit & Expo.

La representante de la compañía 3PL explica que, además de la toma de decisiones instantánea, esta tendencia puede lograr operaciones más eficientes, más ganancias y clientes satisfechos.

Necesitamos encontrar nuevas oportunidades para nuestros clientes, nuestras empresas y convertir esos datos en beneficio para el negocio. Las posibilidades que nos brinda la analítica de datos nos va a hacer realizar proyectos y así hacer acciones e iniciativas en nuestras empresas que nunca antes pensamos”.

Lo que debes saber

Nayibe Yara explica que para aplicar estos modelos, lo primero que la empresas debe responderse es ¿qué queremos saber?: “Es decir, el paso uno para hacer un modelo de data analytics es definir cuál es nuestro caso de negocio, qué queremos modelar”.

Se trata de definir si se va analizar los datos históricos para ver comportamientos, analizar procesos o predecir comportamientos.

El segundo punto es  identificar los datos que se van a utilizar y de dónde se van a extraer, se trata de elegir lo que se requiere entre todo el big data del que hoy se dispone. El siguiente paso es cómo extraer la información, transformarla y guardarla, es en este punto donde se trabaja la minería de datos.

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Una vez que se ha hecho la depuración, eliminando lo que no se necesita para el objetivo planteado, se almacena la información de forma electrónica y segura.

El siguiente paso dependerá de lo que la empresa haya definido en sus objetivos para la data analytics, si se trata de un modelo de business inteligence, se aplicarán algoritmos de históricos y comparativos.

En contraste, a través de un modelo business analytics, se podrán resolver problemas reales de optimización de procesos, realizar pronósticos, establecer tendencias o crear modelos machine learning: “Ese modelo nos va a responder qué va a suceder, qué voy a hacer y cómo voy a seguir aprendiendo”.

Lo que no debes olvidar

Nayibe Yara señala que para implementar la data analytics es necesario contar con datos actualizados en tiempo real, por lo que se vuelve fundamental la adopción de tecnologías que alimenten esos flujos continuos de información.

Asimismo, se debe cuidar la calidad de los datos obtenidos, para garantizar este punto, la capacitación y concientización de los colaboradores juega un papel clave.

También recomendó explotar diversas fuentes de datos externas y sintetizar datos de tal manera que sean accesibles y entendibles para todas las áreas de la empresa.

Eso sí, es relevante garantizar la seguridad de los datos que se recaban, pues las empresas están expuestas a hackers que reconocen el valor de esta información y pueden representar una amenaza. La recomendación, es contar con un proveedor de servicios digitales que incluya altos estándares de seguridad.

Finalmente, Nayibe Yara llamó a comenzar en el mundo de la data analytics, aunque sea con poco pero hacerlo ya; buscar un socio tecnológico sólido, plantear objetivos y un caso de negocio y hacer un proyecto sostenible.

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