4 pasos CLAVE para usar data analytics en tu empresa

En la actualidad, el análisis de datos en tiempo real se ha convertido en una herramienta vital para las empresas que buscan tomar decisiones rápidas y precisas. Con el aumento del volumen de datos generados diariamente, las organizaciones necesitan herramientas y soluciones para procesar y analizar estos datos en tiempo real para mantenerse competitivos en el mercado.

A continuación, te presentamos algunos consejos sobre cómo utilizar el análisis de datos en tiempo real para tomar decisiones rápidas y precisas en tu empresa:

1. Identifica qué necesitas realmente

Antes de empezar a preocuparte por cuál es la herramienta adecuada, necesitas identificar cuál es la información adecuada que debes conocer. En primer lugar, esto dependerá de qué tipo de negocio sea el tuyo, pues no va a necesitar lo mismo, para quedarnos en lo más básico, una empresa que se dedique a la venta al público, que quizás necesita rastrear ventas amplias, que una empresa que se dedica al B2B (business to business), que puede enfocarse más a información interna.

Una vez entendido qué es lo que hacemos, se trata de identificar cuáles son las áreas de oportunidad de mejora en nuestro proceso y qué es lo que queremos lograr. Es importante este paso porque, de su resultado, dependerá qué tipo de herramienta vamos a elegir, que ya te adelanto que será el siguiente paso. Para identificar estas áreas de oportunidad es probable que necesites revisar tus procesos internos y hablar directamente con los diversos departamentos de los que se compone tu negocio, si es el caso. Por ejemplo, el equipo de marketing puede decirte que lo más son los datos de las campañas publicitarias y las interacciones en las redes sociales, mientras que el equipo de ventas te podría pedir datos sobre los clientes.

Considera también tus KPIs (indicadores clave de rendimiento) e incluso puede realizar un comparativo con el resto de la industria.

2. Elige la herramienta adecuada para tus necesidades

Entramos en materia, pero lo primero que debes saber es qué procesos siguen de manera general todas estas aplicaciones y programas. Se puede resumir en lo siguiente: a) Ingestión de datos (captura de los datos en tiempo real desde diferentes fuentes, como sensores, redes sociales, etcétera), b) Procesamiento de datos (la información se filtra, transforma o enriquece en tiempo real para generar la información útil que se busca), c) análisis y consultas (se usan búsquedas o bibliotecas especializadas para extraer conclusiones de toda la información, por ejemplo, para buscar patrones o realizar cálculos) y d) Visualización y acción (las aplicaciones utilizan diferentes formas de presentar sus resultados, con más o menos interacción, gráficos, etcétera, para facilitar la interpretación y toma de decisiones. También pueden generar alertas).

Python:

Esta es una de las herramientas más populares del mundo. Es ampliamente conocida como un lenguaje de programación, pero también contiene una de las mayores herramientas de análisis de datos existentes. Con una amplia variedad de bibliotecas y aplicaciones, es una herramienta que cualquier técnico de análisis de datos en tiempo real debe conocer. Además, el tener una de las comunidades más amplias del planeta ayuda a facilitar su uso y la resolución de dudas. Los fuertes de Python para análisis de datos son la minería de datos, el procesamiento de datos, el modelado y la visualización de datos.

Tableau:

Se trata de una de las herramientas más profesionales que existen para la visualización de datos, que es su fuerte. La empresa se fundó en 2003, pero en 2019 la adquirió la famosa empresa Salesforce, lo que la ayudó a tomar impulso mundial. Tableau cuenta con una verdadera suite de programario, incluyendo algunos de acceso libre, como Tableau Public y Tableau Reader, que la convierten en un todoterreno del análisis de datos. Incluso cuenta con un Cloud para almacenamiento y con su propio CRM para ventas.

Power BI:

La clave del éxito reciente de esta plataforma es su determinación en ofrecer continuamente nuevas funcionalidades a las y los usuarios. Según un artículo de ProjectPro publicado en abril de 2023, Power BI cuenta ya con más de 13,000 usuarios y no deja de crecer, también gracias a su enfoque en la visualización de datos, por ejemplo, con funciones como el llamado Canvas Zoom. Al final, se trata de ofrecer herramientas de visualización interactiva y una potente integración de datos, que significa que funciona bien con fuentes como Google Analytics, Facebook Analytis, archivos de texto, servidores SQL e incluso con Excel.

Excel

Y, hablando de Microsoft Excel, la popular herramienta de hojas de cálculo debe seguir presente en este tipo de listas. Y no es porque sí, pues sus herramientas avanzadas son algunas de las más populares en el mundo para el análisis de datos después de más de tres décadas de existencia. Una persona con conocimientos avanzados de Excel sabe que es muy útil para identificar patrones de ingresos, de gastos, de operaciones, tendencias de márketing, todo con números y con la facilidad de generar gráficos en segundos. Cabe considerar, eso sí, que si existen otras herramientas es porque Excel tiene límites, como que sus bibliotecas son estáticas y no escalables, con lo que a menudo su uso se vuelve lento y poco práctico, al final.

Apache Spark

Esta es una de las herramientas más relevantes en el mundo del llamado big data, y lo es desde hace años. Sus principales fuertes son su velocidad, usabilidad y arquitectura uniforme, lo que facilita su uso para el manejo de bases de datos en tiempo real y a gran escala. Lo que es el big data, en definitiva, claro. La clave de su velocidad es que no utiliza el disco de la computadora para procesar la información como otros programas, sino que se ancla en la memoria RAM, lo que la convierte en una herramienta práctica para usar en modelos de aprendizaje automatizado (machine learning), que requieren muchísima información.

3. Monitorea los datos y establece alertas

Bien, ya sabes lo que tu empresa necesita y ya elegiste una herramienta de entre las disponibles. El siguiente paso es tener claro cómo vas a utilizar los datos que se están generando constantemente. Para ello, es importante mantener la vista siempre puesta en los resultado que arroje la aplicación, y, cuando sea posible, será muy interesante crear alertas que te permitan ver rápidamente cuando se generen cambios o picos significativos en los datos clave que te interesa rastrear. Trata de que estas notificaciones se envíen por correo electrónico de forma automática, o incluso por mensaje de texto, a quienes sean responsables del área interesada, para evitar que se pierdan en la inmensidad e inmediatez de los datos.

4. Utiliza esa información valiosa

Lo último que te queda por hacer después de seguir todos estos pasos es usar esos datos, gráficos y alertas para tomar decisiones basadas en información factual y constable. Si ya sabes lo que querías averiguar con la implementación del análisis de datos pueden pasar dos cosas: Que los resultados confirmen algo que ya intuías, o que encuentres en estos procesos información totalmente nueva. Como sea, las y los responsables de los departamentos interesados deberán poder hacer los ajustes necesarios con la información obtenida. Y sobre todo, deberán estar dispuestos a modificar estas decisiones siempre que sea necesario, pues este es justamente el punto de llevar a cabo el análisis de datos en tiempo real.