Crece la demanda de datos para mejorar la toma de decisiones empresariales

La analítica empresarial es una capacidad que tiene cada vez más importancia para la competitividad en las organizaciones, pero su evolución no siempre lleva a mejores decisiones de negocio. Muchas empresas han avanzado de manera notable en reporting, visualización, gobierno de los datos y cuatros de mando corporativos, pero todavía no operan bajo modelos plenamente impulsados por datos, según Stratesys.

Esta compañía apunta además, en un entorno marcado por la presión sobre los márgenes, la necesidad de ganar eficiencia y la complejidad en aumento de los modelos de negocio, a un aumento de soluciones de Gestión y Analítica de datos más orientadas a la acción.

En este sentido, la evolución de la analítica empresarial está redefiniendo la manera en que las empresas interpretan su información corporativa y la conectan con la gestión del negocio. Pero tener más datos no implica necesariamente decidir mejor, y en muchos casos, los cuadros de mando corporativos ofrecen una visión más detallada de la actividad, pero solo permiten responder a preguntas predefinidas, que con frecuencia son demasiado genéricas para abordar problemas complejos de negocio.

Ante esto hay una oportunidad para evolucionar hacia modelos analíticos más dinámicos, capaces de analizar escenarios, proyectar variables críticas y anticipar impactos sobre la cuenta de resultados. Entre otras cosas, por ejemplo, es necesario incorporar al análisis dactores como tipos de cambio, precios de materias primas, riesgos futuros o variables de sensibilidad que pueden afectar directamente a la rentabilida y la toma de decisiones.

Las demanda de soluciones de analíticas de datos avanzada, descubrimiento y agentes inteligentes crece de forma progresiva, impulsada por la necesidad de pasar de modelos descriptivos a sistemas de apoyo al negocio más dinámicos y orientados a la acción.

Este tipo de soluciones, frente al enfoque tradicional basado en la consulta de cuadros de mando predefinidos, permiten hacer preguntas, contrastar hipótesis, simular escenarios y conseguir recomendaciones orientadas a la acción. Su valor no está solo en reducir tiempos de análisis, sino en mejorar la profundidad, relevancia y utilidad de los datos disponibles para decidir.

Los agentes inteligentes y las capacidades de analítica conversacional están cambiando también el papel de la visualización en las empresas. En este nuevo escenario, los dashboards estáticos pierden relevancia cuando no están conectados con las preguntas reales del negocio.

Mientras, la analítica de datos moderna se orienta cada vez más a intervenir en el presente, anticipar escenarios futuros y facilitar decisiones más rápidas, contextualizadas y en línea con los objetivos corporativos. En este marco, Stratesys destaca la necesidad de que las empresas evolucionen hacia modelos de analítica de datos empresarial más conectados, dinámicos y orientados a la decisión.

Raúl Escudero, Socio Director del área Data Management & Analytics en Stratesys, ha destacado que «durante años, muchas compañías han confundido analítica con reporting. Los dashboards y los KPIs son necesarios, pero no suficientes. La verdadera analítica empieza cuando ayuda a decidir qué hacer, no solo a explicar qué ha ocurrido. Un KPI puede estar perfectamente construido y ser irrelevante al mismo tiempo. Si no responde a una pregunta clave para el negocio, no ayuda a decidir. Y si la dirección necesita responder a una cuestión sobre crecimiento, rentabilidad o riesgo y la herramienta no puede hacerlo, el problema no es del usuario, sino del diseño analítico». 

Además, Escudero ha recordado que «la capacidad de transformar información corporativa en decisiones accionables se ha convertido en uno de los grandes diferenciales competitivos para las empresas. La analítica avanzada permite pasar de observar el negocio a intervenir sobre sus principales palancas de crecimiento, eficiencia y rentabilidad».