Cómo la Visualización de Datos Mejora la Toma de Decisiones
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La autoría es del equipo.
La visualización de datos simplifica la toma de decisiones al convertir datos complejos en imágenes claras, como gráficos y paneles.
Este enfoque ayuda a las empresas a identificar tendencias, mejorar la comunicación y tomar decisiones más rápidas e informadas. Por qué funciona:
Información más rápida: Las imágenes se procesan 60.000 veces más rápido que el texto, lo que permite tomar decisiones más rápidas.
Mejor comprensión: Las personas retienen el 80 % de lo que ven, frente al 20 % de lo que leen.
Mejor colaboración: Las herramientas visuales conectan a los equipos técnicos y no técnicos.
Enfoque en las métricas clave: Los paneles resaltan datos críticos, eliminando la sobrecarga de información.
Resultados comprobados: Las empresas que utilizan herramientas de visualización experimentan un aumento de ventas de hasta el 85 % y una mayor eficiencia.
Cómo usar la visualización de datos para tomar mejores decisiones, más rápido, con Steve Wexler
Por qué los datos visuales mejoran la comprensión y la toma de decisiones
El cerebro humano está programado para procesar información visual con increíble velocidad y eficiencia, lo que convierte a la visualización de datos en una herramienta poderosa para comprender conceptos complejos.
Al aprovechar esta capacidad natural, las empresas pueden tomar decisiones más rápidas y precisas que generan mejores resultados.
Esta capacidad innata de procesamiento visual resalta el valor de las visualizaciones bien diseñadas en la toma de decisiones.
Cómo procesa el cerebro los datos visuales
Nuestros cerebros son extraordinariamente hábiles para procesar información visual.
El lóbulo occipital, la parte del cerebro dedicada a la visión, ocupa aproximadamente el 20% de su capacidad total.
Las imágenes se procesan 60.000 veces más rápido que el texto, y el cerebro puede interpretar una imagen en tan solo 13 milisegundos.
Además, las personas tienden a retener el 80% de lo que ven, en comparación con solo el 20% de lo que leen.
Esto hace que las presentaciones de datos visuales no solo sean más memorables, sino también más efectivas para recordar información crítica durante la toma de decisiones.
Dado que los datos visuales requieren mucho menos esfuerzo cognitivo que la información textual, herramientas como diagramas y gráficos ayudan a los líderes a conservar energía mental.
Esto es especialmente valioso en situaciones de alta presión que requieren pensamiento estratégico
«El propósito de la visualización no son las imágenes, sino la comprensión», afirma Ben Shneiderman, enfatizando que las visualizaciones eficaces están diseñadas para ayudar a las personas a pensar con claridad y tomar decisiones precisas.
La información visual proporciona una profundidad de información que va más allá de las palabras o los números.
Un panel bien diseñado, por ejemplo, puede revelar relaciones, tendencias y valores atípicos que podrían pasarse por alto en informes textuales extensos.
Estas herramientas visuales no solo aclaran datos complejos, sino que también fomentan una mejor comunicación entre equipos diversos.
Simplificando los datos complejos para todos
Al aprovechar las fortalezas visuales del cerebro, la visualización de datos convierte conjuntos de datos complejos en información clara y práctica que todos pueden comprender.
Actúa como una especie de lenguaje universal en el lugar de trabajo, facilitando la colaboración eficaz entre los miembros del equipo, tanto técnicos como no técnicos.
Por ejemplo, mientras que los equipos técnicos pueden analizar hojas de cálculo detalladas, a los ejecutivos y las partes interesadas les puede resultar difícil extraer información significativa de las cifras brutas.
Las visualizaciones resuelven este problema al convertir datos densos en gráficos intuitivos, como diagramas o infografías, fáciles de interpretar.
Este enfoque mejora la colaboración y garantiza que las decisiones se basen en un entendimiento compartido entre todos los niveles de la organización.
Beneficios clave de la visualización de datos en las decisiones empresariales
Cuando las empresas incorporan la visualización de datos en sus procesos de toma de decisiones, obtienen más que solo gráficos visualmente atractivos.
Estas herramientas transforman radicalmente la forma en que los equipos interpretan los datos, colaboran y actúan en función de la información, generando resultados más informados y eficaces.
Decisiones más rápidas gracias a la información rápida
Los informes y hojas de cálculo tradicionales suelen requerir un tiempo considerable para el análisis, pero los paneles visuales pueden ofrecer información casi al instante.
Esta velocidad se debe a la capacidad natural de nuestro cerebro para procesar elementos visuales mucho más rápido que el texto o los números.
«Las representaciones visuales permiten un análisis rápido de datos, mejorando la eficiencia en la toma de decisiones al proporcionar una visión general instantánea de la información crítica.» – Paul Ross, miembro del Consejo de Forbes
Las investigaciones lo respaldan. Un estudio realizado en 2013 por Aberdeen Group
reveló que los gerentes que utilizan herramientas de visualización de datos tienen un 28 % más de probabilidades de recopilar información con rapidez.
Además, las empresas que se basan en datos sobre el comportamiento de los clientes para la toma de decisiones pueden experimentar un aumento de hasta el 85 % en el crecimiento de las ventas en comparación con sus competidores.
La elección del formato visual juega un papel crucial: gráficos de barras para comparaciones, gráficos de líneas para tendencias y mapas de calor para detectar patrones.
Estas herramientas permiten a los ejecutivos evaluar rápidamente las métricas de rendimiento y realizar ajustes oportunos sin esperar informes extensos.
Esta accesibilidad también mejora la comunicación, ya que los equipos pueden compartir información de forma más eficaz.
Mejor comunicación entre equipos
La visualización de datos no solo acelera la obtención de información, sino que también reduce las brechas de comunicación entre departamentos.
Al presentar los datos en formato visual, los equipos con diferentes conocimientos técnicos pueden comprender y debatir fácilmente los hallazgos.
Esta comprensión compartida fomenta la colaboración y garantiza que diversas perspectivas contribuyan a la toma de decisiones.
Por ejemplo, JPMorgan Chase introdujo paneles de control compartidos, lo que resultó en una reducción del 15 % en los riesgos operativos y una mejora del 10 % en la velocidad de toma de decisiones.
Con el 65 % de las personas identificadas como aprendices visuales, la presentación visual de los datos garantiza que la información crítica no solo sea accesible, sino también fácil de recordar en toda la organización.
Enfoque en las métricas importantes
En una era sobrecargada de datos, priorizar las métricas correctas es crucial.
Los ejecutivos y gerentes pueden verse rápidamente abrumados por innumerables informes y cifras.
Una visualización de datos eficaz elimina la información innecesaria, destacando las métricas más importantes.
Los estudios demuestran que los datos visuales mejoran la resolución de problemas en un 89 %.
Técnicas como la codificación por colores, las variaciones de tamaño y la ubicación estratégica crean una jerarquía visual clara, centrando la atención en los indicadores clave de rendimiento (KPI).
Donald Lay, gerente sénior de inteligencia empresarial de Charles Schwab Corporation, destacó esta ventaja:
«Sin nuestra solución de análisis visual, estaríamos atascados analizando enormes cantidades de datos en hojas de cálculo. En cambio, nuestros paneles de control proporcionan información clara y práctica que impulsa el negocio».
Por ejemplo, las empresas de pago utilizan paneles de control para supervisar métricas críticas como las tasas de éxito de las transacciones y el Volumen Bruto de Mercancía (VBM).
Esto permite a los equipos de operaciones identificar y abordar rápidamente los problemas antes de que se agraven.
En la planificación estratégica, la visualización conjunta de los KPI ayuda a los líderes a comprender mejor cómo interactúan las diferentes áreas del negocio, lo que permite tomar decisiones más inteligentes sobre la asignación de recursos.
Cómo implementar la visualización de datos de forma eficaz
Crear visualizaciones de datos eficaces no se trata solo de elegir gráficos visualmente atractivos. Se trata de adoptar un enfoque reflexivo que se alinee con las necesidades, capacidades y expectativas de los usuarios de su organización para ofrecer información que realmente respalde la toma de decisiones.
Seleccionar las herramientas de visualización adecuadas
Elegir las herramientas adecuadas es la base de una visualización de datos exitosa.
Las herramientas que seleccione deben alinearse con sus objetivos comerciales e integrarse perfectamente con su configuración técnica existente.
Este paso puede marcar la diferencia entre sobrecargar a su equipo con datos y empoderarlo con información práctica.
Comience por identificar el tipo de datos que genera su empresa y los objetivos que pretende alcanzar. ¿Está monitoreando métricas de rendimiento, detectando tendencias o analizando la eficiencia operativa?
Sus objetivos específicos deben guiar la elección de las herramientas. Tenga en cuenta el nivel de habilidad de sus usuarios: las herramientas deben lograr un equilibrio entre sofisticación y facilidad de uso.
La escalabilidad y el rendimiento también son fundamentales
Asegúrese de que las herramientas que elija puedan gestionar su volumen de datos actual y adaptarse al crecimiento de su negocio.
La integración es otro factor clave: su plataforma debe funcionar a la perfección con sus bases de datos y aplicaciones de terceros.
No descuide la seguridad y el cumplimiento normativo, especialmente si su sector tiene estándares regulatorios estrictos.
Busque herramientas con sólidas funciones de seguridad que cumplan con estos requisitos.
Finalmente, considere el costo. La herramienta más cara no es necesariamente la más adecuada: evalúe las opciones según el tamaño, las necesidades y los recursos de su empresa.
Una vez implementadas las herramientas adecuadas, el siguiente paso es adaptar las visualizaciones a las necesidades específicas de su negocio.
Adaptación de las visualizaciones a las necesidades del negocio
Después de seleccionar las herramientas, es fundamental alinear las visualizaciones con las operaciones de su negocio.
Cada equipo tiene necesidades diferentes, y adaptar las visualizaciones a ellas garantiza que la información sea relevante y procesable.
Por ejemplo, los equipos financieros podrían beneficiarse de los gráficos de líneas para realizar un seguimiento de las tendencias de ingresos, mientras que los equipos de ventas podrían usar gráficos de barras para comparar el rendimiento entre regiones o productos. Los equipos de operaciones suelen utilizar mapas de calor para identificar ineficiencias y cuellos de botella.
Tomemos como ejemplo a Lufthansa Group
Al adoptar una plataforma de análisis unificada en todas sus filiales, la compañía mejoró su eficiencia en un 30 % y obtuvo mayor flexibilidad en la toma de decisiones.
De igual forma, Providence St. Joseph Health utilizó paneles de control para que los datos de calidad y costes fueran más transparentes en todo su sistema hospitalario.
Este enfoque no solo mejoró las medidas clave de calidad, sino que también redujo los costes de la atención. El Dr. Ari Robicsek, director de análisis médico de Providence St. Joseph Health, explicó:
«Hemos avanzado en los resultados de calidad difíciles de mejorar en todo el sistema y creo que en parte se debe a que todos hablamos un idioma común».
Comprender las necesidades y los objetivos específicos de su público objetivo es crucial
Encuestar a los equipos de toda la organización puede ayudarle a identificar objetivos tanto a corto como a largo plazo, lo que le permitirá perfeccionar sus estrategias de visualización en consecuencia.
Creación de visualizaciones claras y contextualizadas
La claridad es fundamental para una visualización de datos eficaz. Dado que el 65 % de las personas procesan la información con mayor eficacia a través de elementos visuales que de texto, y que el cerebro procesa datos visuales 60 000 veces más rápido que el contenido escrito, la simplicidad es clave.
Elija los tipos de visualización que mejor representen sus datos: gráficos de líneas para tendencias, gráficos de barras para comparaciones y gráficos circulares para proporciones.
Evite elementos visuales demasiado complejos o en 3D que puedan distraer del mensaje principal.
El contexto es igualmente importante. Agregue títulos, anotaciones y llamadas claras para explicar tendencias y anomalías.
Use los colores estratégicamente para resaltar la información crítica, manteniendo una paleta simple y consistente.
El texto también puede enfatizar los puntos clave
La accesibilidad es otro factor vital. Utilice esquemas de color de alto contraste, evite combinaciones de colores problemáticas y proporcione alternativas de texto para garantizar que sus visualizaciones sean utilizables por todos, incluidas las personas con discapacidad.
Probar sus elementos visuales con usuarios reales e iterar según los comentarios puede mejorar significativamente la claridad.
Un diseño visual bien diseñado elimina la ambigüedad, lo que permite una toma de decisiones más rápida y segura.
Adición de funciones interactivas
Los elementos interactivos pueden transformar elementos visuales estáticos en herramientas dinámicas para la exploración de datos.
Funciones como la información sobre herramientas, los filtros y las opciones de desglose permiten a los usuarios interactuar con los datos a su manera, centrándose en lo más relevante para ellos.
Considere incorporar detalles multinivel y capas interactivas. Por ejemplo, comience con un resumen general y permita a los usuarios profundizar en datos específicos según sea necesario.
Las funciones interactivas pueden incluir el filtrado por períodos de tiempo, departamentos o categorías; el cambio entre tipos de gráficos; el zoom en rangos de datos; y la exportación de datos en varios formatos. Estas opciones fomentan la exploración y ayudan a descubrir información que, de otro modo, podría pasar desapercibida.
Las funciones de colaboración en tiempo real pueden aumentar aún más el valor de las visualizaciones interactivas
Herramientas como las actualizaciones de datos en vivo, los comentarios integrados y los paneles compartidos promueven el trabajo en equipo y garantizan que todos trabajen con la información más actualizada.
Según Gartner, para 2025, el 75 % de las historias de datos se generarán automáticamente mediante técnicas de análisis aumentado.
Para que estas funciones sean realmente efectivas, mantenga patrones de interacción familiares y asegúrese de que su diseño sea adaptable en todos los dispositivos.
Funciones como el desplazamiento, el zoom y el filtrado deben funcionar de forma coherente, independientemente de la plataforma.
Al permitir que los usuarios interactúen con los datos de forma significativa, no solo profundiza en sus conocimientos, sino que también hace que la toma de decisiones sea más eficiente.
Medición del impacto de la visualización de datos en las decisiones
Una vez implementadas las herramientas de visualización de datos, es fundamental medir su impacto en la toma de decisiones. Sin un seguimiento de su eficacia, no se puede determinar si la inversión merece la pena ni identificar áreas de mejora.
Medición de la velocidad y la confianza en las decisiones
Una forma sencilla de evaluar el impacto de las herramientas de visualización es observar la rapidez y la confianza con la que los equipos toman decisiones.
La velocidad suele ser la primera mejora notable, especialmente en entornos competitivos donde la rapidez en la toma de decisiones es crucial.
Comience recopilando datos de referencia antes de implementar las herramientas. Registre el tiempo que tardan las decisiones clave en pasar de las solicitudes iniciales de datos a los resultados finales en los distintos departamentos.
Una vez que las herramientas de visualización estén en uso, repita este proceso y compare los resultados. Por ejemplo, un estudio realizado en 2013 por Aberdeen Group reveló que los gerentes que utilizaban métodos de visualización modernos tenían un 28 % más de probabilidades de recopilar información rápidamente que quienes utilizaban informes tradicionales.
La confianza, aunque más difícil de medir, es igual de importante
Las encuestas periódicas pueden ayudar a evaluar la percepción de los responsables de la toma de decisiones sobre la información con la que trabajan.
¿Creen que disponen de suficientes datos para tomar decisiones informadas? Una encuesta realizada por SAS, CIO Marketplace e IDG Research reveló que el 77 % de las organizaciones reportaron una mejor toma de decisiones tras adoptar herramientas de visualización de datos.
Al combinar métricas cuantitativas, como las marcas de tiempo y la frecuencia de las decisiones, con retroalimentación cualitativa, como los índices de confianza y la calidad percibida de los datos, puede obtener una visión más completa del impacto de las herramientas de visualización en su organización.
Seguimiento de resultados e indicadores clave de rendimiento (KPI)
Más allá de la velocidad y la confianza, la verdadera prueba de fuego de las herramientas de visualización reside en los resultados que generan.
Comparar las decisiones tomadas con estas herramientas con las tomadas con métodos más antiguos puede revelar su verdadero valor.
Establezca indicadores clave de rendimiento (KPI) que se alineen con sus objetivos empresariales y reflejen la calidad de la toma de decisiones.
Estos pueden incluir métricas como el crecimiento de los ingresos, el ahorro de costes, la satisfacción del cliente o la eficiencia operativa. El objetivo es conectar las decisiones tomadas con herramientas de visualización con resultados empresariales medibles.
Por ejemplo, Edit Suits Co. enfrentó desafíos con la fragmentación de datos durante su expansión
Tras adoptar Grow BI para consolidar los KPI SMART en un panel unificado, la empresa observó mejoras significativas en la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
De igual manera, un estudio de McKinsey destaca que las empresas de alto rendimiento tienen tres veces más probabilidades de informar que las iniciativas de datos y análisis contribuyeron al menos un 20 % a sus ganancias antes de intereses e impuestos.
Para evaluar la eficacia, mantenga un enfoque estructurado: documente el contexto de las decisiones clave, las herramientas utilizadas y los resultados obtenidos.
Esto puede ayudar a identificar qué tipos de visualizaciones funcionan mejor en cada situación
Además, abordar problemas como la parálisis en la toma de decisiones (un problema que afecta al 72 % de las empresas debido a la sobrecarga de datos y la falta de confianza) puede demostrar aún más el valor de las herramientas de visualización.
Métricas de Adopción e Interacción del Usuario
Incluso las mejores herramientas de visualización resultan ineficaces si no se utilizan con regularidad. El seguimiento de la adopción y la interacción garantiza que estas herramientas se integren en los flujos de trabajo diarios.
Supervise las métricas de los usuarios activos (diarias, semanales y mensuales) para comprender los patrones de uso de los equipos. Identifique las funciones más populares para orientar futuras actualizaciones o la elección de herramientas.
La calidad de la interacción también es importante
Métricas como la duración de la sesión, el número de visualizaciones vistas y la frecuencia con la que los usuarios exploran datos detallados pueden revelar la intensidad con la que los equipos interactúan con las herramientas.
Por ejemplo, el contenido interactivo suele generar el doble de interacción que el contenido estático.
Las tasas de retención también ofrecen información valiosa
Unas tasas de retención altas sugieren que las herramientas se están volviendo esenciales, mientras que una tasa decreciente podría indicar problemas de usabilidad o la necesidad de formación adicional.
Las encuestas y entrevistas periódicas con los usuarios pueden proporcionar información directa sobre los niveles de satisfacción y cómo las herramientas están mejorando sus procesos de toma de decisiones.
Considerando que el 65% de las personas aprenden mejor con elementos visuales que con texto, una mejor comprensión y una comprensión más rápida son resultados comunes.
Finalmente, monitoree la frecuencia con la que las visualizaciones conducen a decisiones o acciones reales.
Las altas tasas de conversión de visualización a acción demuestran que las herramientas generan resultados significativos
Si bien las visualizaciones internas no se comparten externamente, compartir frecuentemente los paneles dentro de la organización puede indicar confianza y dependencia en los datos.
Dado que el contenido visual tiene 40 veces más probabilidades de compartirse en redes sociales, este intercambio interno podría reflejar su valor percibido.
Una sólida interacción es clave para garantizar que las herramientas de visualización sigan mejorando la toma de decisiones a lo largo del tiempo.
Conclusión: Tomar mejores decisiones con la visualización de datos
La visualización de datos convierte datos brutos complejos en información que impulsa decisiones más inteligentes. Las empresas que integran herramientas de datos visuales en sus estrategias obtienen una clara ventaja sobre la competencia.
¿Por qué? El cerebro humano procesa las imágenes mucho más rápido que el texto, lo que las convierte en la solución perfecta para el acelerado mundo empresarial actual.
Tomemos como ejemplo a Lenovo. Al implementar Tableau en 28 países, reemplazaron los informes de ventas manuales con paneles interactivos, lo que aumentó la eficiencia en un impresionante 95 %. De forma similar, LinkedIn proporcionó al 90% de su equipo de ventas acceso a datos en tiempo real mediante herramientas de visualización centralizadas, revolucionando su proceso de toma de decisiones.
La recompensa financiera es innegable. Las organizaciones que integran la analítica en sus operaciones reportan una ventaja del 5% al 6% en ganancias y productividad en comparación con sus competidores. Pero no se trata solo de velocidad, sino de tomar decisiones más inteligentes. Estudios confirman que las empresas mejoran su toma de decisiones tras adoptar herramientas de visualización de datos.
«La visualización de datos consiste en ampliar la comprensión humana.» – Decision Foundry
Para aprovechar todo el potencial de la visualización de datos, es fundamental centrarse en las estrategias adecuadas. Elija elementos visuales que se alineen con sus datos, garanticen la precisión y el contexto, y priorice la claridad sobre los diseños llamativos. Estos principios son cruciales a medida que el mercado de la visualización de datos se acerca a los 19.200 millones de dólares para 2027.
Empresas como Walmart, Netflix y Amazon ya están liderando el camino
Walmart optimiza el inventario, Netflix adapta las recomendaciones de contenido y Amazon optimiza las operaciones, todo mediante el análisis visual de datos.
Su éxito demuestra que la visualización de datos no es solo una herramienta útil: es imprescindible para cualquier organización que quiera prosperar en un mundo impulsado por datos.
Dado que el 96 % de los ejecutivos prevé que la analítica será aún más crucial en los próximos tres años, es hora de actuar.
Consultar con expertos en transformación digital y analítica puede ayudar a las empresas a implementar estas herramientas de forma eficaz.
Recursos como el Directorio de las Mejores Consultoras pueden conectar a las empresas con especialistas en análisis de datos e inteligencia empresarial.
La capacidad de identificar patrones, descubrir oportunidades y actuar con rapidez sobre la información es lo que distingue a las empresas exitosas. La visualización de datos ya no es opcional: es la clave para mantenerse a la vanguardia en un panorama competitivo.
Preguntas frecuentes
¿Cómo pueden las empresas utilizar las herramientas de visualización de datos para tomar mejores decisiones?
Para aprovechar al máximo las herramientas de visualización de datos, las empresas deben centrarse en algunas prácticas importantes. Empiece por seleccionar formatos de visualización que presenten los datos con claridad. Ya sean gráficos o paneles interactivos que muestren indicadores clave de rendimiento (KPI), el objetivo es que la información sea fácil de comprender y de aplicar.
Otro paso crucial es integrar la monitorización de datos en tiempo real
Esto permite a los equipos adaptarse rápidamente a los cambios y tomar decisiones cuando más importa. Finalmente, priorizar la alfabetización de datos en toda la organización garantiza que todos puedan interpretar y utilizar los datos visuales de forma eficaz, allanando el camino para una toma de decisiones más inteligente y segura.
¿Qué desafíos enfrentan las empresas con la visualización de datos y cómo pueden abordarlos?
Las empresas suelen enfrentarse a obstáculos con la visualización de datos, como la elección de los tipos de gráficos adecuados, la garantía de la precisión de los datos y el desarrollo de una cultura centrada en los datos. Un error frecuente es priorizar la estética sobre la claridad, lo que puede generar confusión o malas interpretaciones. Además, la formación limitada y la falta de apoyo del equipo directivo pueden socavar el valor de las herramientas de visualización.
Para afrontar estos desafíos, las empresas deben priorizar la formación de sus empleados en técnicas eficaces de visualización de datos e invertir en herramientas que se integren a la perfección con sus sistemas de datos existentes. Implementar una estrategia sólida de gobernanza de datos es clave para mantener la precisión y la coherencia en las visualizaciones. Fomentar un entorno laboral que valore las decisiones respaldadas por datos puede potenciar aún más el impacto de las iniciativas de visualización de datos.
¿Cómo mejoran las funciones interactivas de las herramientas de visualización de datos la toma de decisiones y la interacción con los usuarios? Los elementos interactivos en las herramientas de visualización de datos transforman los gráficos estáticos en experiencias dinámicas e intuitivas. Funciones como el filtrado, el zoom y la exploración detallada de los conjuntos de datos permiten a los usuarios explorar la información según sus necesidades específicas. Este enfoque práctico simplifica los datos complejos, facilitando su análisis e interpretación. Para los responsables de la toma de decisiones, esto significa un acceso más rápido a información personalizada sin necesidad de ayuda externa.
Las investigaciones demuestran que el cerebro procesa las imágenes mucho más rápido que el texto, razón por la cual las visualizaciones interactivas son tan eficaces en entornos empresariales dinámicos. No solo agilizan la toma de decisiones, sino que también facilitan que los equipos y las partes interesadas compartan y comprendan los hallazgos clave, impulsando la colaboración y la claridad.
Convertir datos en decisiones, una necesidad en el panorama empresarial actual
La siguiente contribución corresponde al portal de FJIntelligence que es una consultora que se dedica a la consulta estratégica, a la inteligencia competitiva y la inteligencia legal.
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En el entorno empresarial actual, los datos se han convertido en el elemento clave que impulsa la toma de decisiones, la estrategia corporativa y, en definitiva, determina el éxito y la continuidad de cualquier organización.
Los datos, en todas sus formas y tamaños, pueden ser el activo más valioso que posee una empresa. Sin embargo, recopilarlos es solo el principio.
La capacidad de una empresa para transformar esta enorme cantidad de información sin procesar en decisiones estratégicas determinará si puede capitalizar su valor.
Pero ¿pueden todas las empresas analizar los datos que recopilan?
En este complejo mundo de datos, la inteligencia competitiva y la analítica digital emergen como guías que ayudan a las empresas a navegar de forma segura y eficaz.
Estas herramientas no solo permiten recopilar y clasificar datos, sino que también son vitales para analizarlos y convertirlos en decisiones informadas, brindando a las empresas la ventaja que necesitan para destacar en un mercado cada vez más competitivo.
Convertir datos en decisiones estratégicas no es una tarea sencilla. ¿Cómo convertir los datos en decisiones?
Requiere una comprensión profunda de los datos en sí.
Implica el uso de herramientas específicas para analizarlos.
Requiere un análisis profundo de los resultados obtenidos para transformarlos en información útil que guíe la toma de decisiones.
En FJ Intelligence, queremos, a través de estos breves artículos, ayudar a los directivos de pymes, quienes a menudo se enfrentan a la ardua tarea de navegar por el mundo de los datos, para que puedan convertirlos eficazmente en decisiones. El primer paso es simple: comprender la importancia de los datos y confiar en su valor.
La importancia de los datos
Hoy en día, los datos se comparan a menudo con los componentes fundamentales de un edificio. Al igual que los ladrillos y el cemento en la construcción de un edificio, los datos, cuando se recopilan y organizan adecuadamente, pueden dar forma a estructuras de conocimiento sólidas y valiosas.
Cada dato que recopila una empresa, ya sea sobre sus clientes, competidores o tendencias del mercado, puede compararse con una sola pieza de un complejo rompecabezas.
Independientemente de lo pequeña o aparentemente insignificante que pueda parecer una pieza por sí sola, tiene el potencial de completar una sección del rompecabezas, proporcionando una imagen más clara del panorama general.
Estos datos pueden ayudar a una empresa a comprender mejor su entorno competitivo, prever tendencias futuras, identificar oportunidades de crecimiento y mitigar riesgos potenciales.
Además, pueden proporcionar una visión detallada de los hábitos y preferencias de los clientes, lo que puede ayudar a las empresas a personalizar sus productos y servicios, mejorar la experiencia del cliente y fortalecer sus relaciones con ellos.
Comprender la importancia de los datos y su potencial para transformar la forma en que se toman decisiones
dentro de una empresa es, por lo tanto, un primer paso crucial. Sin embargo, esto es solo el comienzo.
Las empresas también deben ser capaces de recopilar datos de alta calidad, analizarlos correctamente y, lo más importante, aplicar los conocimientos adquiridos a su toma de decisiones estratégicas.
Este es el reto que conlleva convertir los datos en decisiones, y es aquí donde la inteligencia competitiva y la analítica digital desempeñan un papel clave.
Donde los datos encuentran significado y valor
Las herramientas y técnicas de inteligencia competitiva y analítica digital actúan como una brújula que guía a las empresas a través de la maraña de datos hacia descubrimientos y decisiones significativas.
El verdadero reto no reside en acumular montañas de datos, sino en extraer su verdadero valor: las decisiones estratégicas que pueden cambiar el rumbo de su negocio.
En nuestro próximo artículo, hablaremos precisamente de eso: de cómo la inteligencia competitiva y la analítica digital desempeñan un papel fundamental en el panorama empresarial actual.
En FJ Intelligence, nos dedicamos a ayudar a las empresas a transformar los datos en información significativa y, posteriormente, en decisiones estratégicas que impulsen su crecimiento. Nuestro objetivo es ayudar a las empresas a saber cómo utilizar esos datos, extrayendo valor de la información disponible y utilizándola para tomar decisiones eficaces.
En el entorno empresarial actual, la capacidad de convertir los datos en decisiones es más que una habilidad, es una necesidad. Y en FJ Intelligence, estamos aquí para ayudarle en cada paso del camino. Transformamos el desafío del big data en una oportunidad para tomar decisiones estratégicas y eficaces, garantizando que las empresas se mantengan competitivas en el cambiante panorama empresarial.
Cómo usar los datos en sus decisiones.
La siguiente contribución corresponde al portal de Compact que está desarrollada por la consultora KPMG Holanda.
Los autores son Ruben Joosten, que es consultor senior dentro del área de Tecnología de KPMG y Furkan Erikci que es gerente senior dentro del área de Tecnología en KPMG.
Tomar las decisiones correctas siempre ha sido clave para el éxito de las organizaciones.
En retrospectiva, la intuición y la experiencia eran los factores más importantes en la toma de decisiones.
Sin embargo, hoy en día se genera una enorme cantidad de datos. Las organizaciones pueden obtenerlos fácilmente, pero aún tienen dificultades para implementar la toma de decisiones basada en datos en sus operaciones diarias.
Las organizaciones que utilizan datos en sus decisiones superan significativamente a las que no lo hacen
En este artículo, intentamos responder a la pregunta de por qué algunas organizaciones tienen dificultades para adoptar datos en su proceso de toma de decisiones y abordamos las preocupaciones habituales de las organizaciones.
Introducción
Vivimos en una época en la que los datos cobran cada vez más importancia, ya que mejoramos la captura y el uso de la enorme cantidad de datos que generamos en todo lo que hacemos.
Esto conduce a una toma de decisiones más precisa, ya que podemos predecir mejor que nunca lo que sucederá gracias a la abundancia de datos disponibles.
Hay numerosos ejemplos: el sector sanitario puede predecir enfermedades y las tasas de éxito de los tratamientos, el comercio minorista puede comercializar mejor sus productos, los bancos pueden predecir el fraude con mayor precisión y los departamentos de la cadena de suministro pueden supervisar constantemente cuántos productos se necesitan, cuándo y dónde.
Sin embargo, a pesar de que los beneficios de la toma de decisiones basada en datos son evidentes y fáciles de comprender, muchas organizaciones aún tienen dificultades para integrar la toma de decisiones basada en datos en su práctica diaria, ya que las capacidades necesarias se consideran inalcanzables.
En este artículo, explicamos la importancia de la toma de decisiones basada en datos y explicamos cómo una organización típica puede adoptarla fácilmente utilizando tecnología de fácil acceso.
Antes de analizar cómo una organización puede implementar este tipo de toma de decisiones, profundizaremos en el concepto mismo de la toma de decisiones basada en datos y describiremos las causas del surgimiento de este estilo de gestión.
A continuación, explicaremos cómo una organización puede beneficiarse de ella y, por último, ofreceremos consejos prácticos sobre cómo KPMG, con la ayuda de la tecnología de Microsoft, puede ayudar en la transición de la intuición a la lógica.
¿Qué es la toma de decisiones basada en datos?
Como su nombre indica, este tipo de toma de decisiones se basa en datos reales, no en la intuición ni en la observación.
Utiliza hechos, métricas y otros datos para orientar las decisiones estratégicas que se alinean con las metas, objetivos e iniciativas de la organización.
Esto, por supuesto, contrasta con basar las decisiones en la intuición, la simple observación o la experiencia personal.
La toma de decisiones basada en datos cuantifica y objetiva la lógica que sustenta una decisión
Esto no solo permite a la organización tomar una mejor decisión, sino que también facilita el análisis posterior de los resultados de esa decisión.
El interés por este tipo de toma de decisiones ha aumentado drásticamente.
Según una encuesta global realizada por el Business Application Research Center (BARC),
a la que respondieron más de 700 organizaciones, el 50 % de las organizaciones coincide en que los datos son fundamentales para la toma de decisiones y deberían crearse como un activo en su organización, y dos tercios creen que lo serán en el futuro.
Sin embargo, solo un tercio de las empresas utilizan actualmente datos en su toma de decisiones, a pesar de que casi todas las organizaciones prevén hacerlo en un futuro próximo.
Curiosamente, también existe una diferencia entre las organizaciones de alto rendimiento y las rezagadas, ya que las mejores organizaciones basan sus decisiones hasta un 30 % menos en la intuición y la intuición.
Los resultados de esta encuesta global describen a la perfección la paradoja entre las organizaciones que comprenden la necesidad de una toma de decisiones basada en datos y la incapacidad de implementarla realmente en su organización.
Antes de profundizar en el concepto de la toma de decisiones basada en datos, es importante destacar que los datos no reemplazan la intuición ni la experiencia de un gerente.
Coexisten y pueden considerarse dos caras de la misma moneda, ya que la calidad del gerente sigue siendo crucial para tomar una decisión.
La toma de decisiones basada en datos proporciona a los gerentes una base sobre la que fundamentar sus decisiones.
A veces, esto refuerza las creencias del gerente, y a veces las contradice
En cualquier caso, el gerente desempeña un papel crucial en la toma de la decisión final.
Además, en aquellas decisiones para las que existen pocos datos cuantitativos, las decisiones basadas en la intuición y la experiencia siguen siendo superiores a las opciones basadas exclusivamente en datos.
La toma de decisiones basada en datos sigue las cinco fases que se muestran en la Figura 1.
Todo comienza con la definición de una estrategia basada en datos que se aplique a toda la organización.
A continuación, se deben identificar las áreas clave en las que la toma de decisiones basada en datos puede aportar el mayor beneficio para tener un enfoque claro.
De esta forma, una organización puede identificar los datos objetivo necesarios para tomar una decisión basada en datos. El siguiente paso es recopilar y analizar los datos identificados y, finalmente, la organización debe tomar una decisión basándose en dicho análisis.
Figura 1. Proceso de toma de decisiones basada en datos.
Como puede verse, la toma de decisiones basada en datos comienza con una elección estratégica y debe ser parte integral del proceso empresarial para que sea un éxito.
Comienza de arriba hacia abajo, pero para integrar plenamente este tipo de toma de decisiones en una organización, los beneficios deben ser claros en toda la organización, ya que todos los niveles desempeñan un papel en el proceso.
¿Por qué una organización debería definir una estrategia donde la toma de decisiones basada en datos sea el núcleo del negocio?
Esta es la pregunta que responderemos en la siguiente sección.
Por qué las organizaciones se beneficiarán de la toma de decisiones basada en datos
Anteriormente, presentamos algunos ejemplos de cómo la toma de decisiones basada en datos permite a las organizaciones predecir mejor el futuro, como un pronóstico más preciso de las tasas de éxito de los tratamientos o una mayor precisión en la predicción del fraude.
El uso de la información obtenida mediante datos permite tomar decisiones más informadas que, a su vez, se traducen en un mejor rendimiento.
Además, basar las decisiones en datos también garantiza que los informes de gestión y las operaciones diarias se basen en una base estable y no subjetiva.
En términos generales, la toma de decisiones basada en datos tiene un impacto positivo en los cinco pilares que se muestran en la Figura 2.
Figura 2. Pilares de impacto de la toma de decisiones basada en datos. [Haga clic en la imagen para ampliarla]
- Mayor transparencia
El primer beneficio de la toma de decisiones basada en datos es el aumento de la transparencia y la rendición de cuentas.
Dado que los datos son objetivables, las partes interesadas internas y externas pueden comprender por qué se toman las decisiones y la organización en su conjunto se vuelve más transparente.
Para una organización, esto significa que su estrategia se vuelve más fácil de explicar, asegurando la participación de todas las partes interesadas.
Otra ventaja del uso de datos objetivables es que facilita la comunicación entre departamentos, ya que existe una única fuente de información veraz que fomenta la colaboración.
Además, se pueden identificar amenazas y riesgos con mayor antelación, y se mejora la moral de los empleados, ya que pueden ver fácilmente el resultado de su trabajo.
La toma de decisiones basada en datos también aumenta la rendición de cuentas, ya que se puede acceder a los datos durante y después de la toma de decisiones. Esto facilita las auditorías internas y externas, y se mitigan en gran medida las preocupaciones por responsabilidad personal.
- Mejora continua
Otra ventaja de la gestión de decisiones basada en datos es que puede conducir a la mejora continua. A medida que aumenta la cantidad de datos y la tecnología para analizarlos se vuelve cada vez más disponible, la precisión de la decisión mejora con el tiempo.
Además, dado que este tipo de toma de decisiones no depende del conocimiento ni del nivel de habilidad de los gerentes, es más fácil escalar e implementar decisiones rápidamente a medida que se dispone de más datos.
- Perspectivas analíticas
La toma de decisiones basada en datos ayuda a resolver problemas complejos, ya que permite a la gerencia probar diferentes escenarios y comparar resultados.
También acelera el proceso de toma de decisiones, ya que el análisis se realiza automáticamente. Una organización puede utilizar datos en tiempo real y patrones de datos históricos para obtener información analítica valiosa que mejora significativamente su rendimiento.
- Retroalimentación clara
Otra ventaja de la toma de decisiones basada en datos es que garantiza un ciclo de retroalimentación.
Ayuda a investigar qué se supone que debe suceder y qué no, asegurando que la organización pueda formular nuevos productos y comercializarlos, así como ayudar a establecer una estrategia de cobranza, por ejemplo. Esto también significa que las tendencias se pueden identificar incluso antes de que ocurran. Utilizando datos históricos, una organización puede predecir qué sucederá en el futuro o qué necesita ajustar para un mejor rendimiento.
Esto puede ayudar a mantener una buena relación con los clientes, ya que una organización puede introducir nuevos productos que satisfagan constantemente sus preferencias cambiantes.
- Mayor consistencia
Por último, integrar la toma de decisiones basada en datos en su organización fomentará la consistencia a lo largo del tiempo.
Como las personas de la organización conocen cómo se toman las decisiones, pueden reproducirlas y tomar medidas en consecuencia para simular y mejorar los resultados. Si toda la fuerza laboral participa en el proceso en torno a la organización basada en datos, la consistencia se impulsará aún más a medida que se capaciten sus habilidades y aumente su capacidad para trabajar con datos.
Los cinco pilares que se ven afectados positivamente por la toma de decisiones basada en datos
permiten a una organización típica tomar decisiones mejores y más sólidas, que pueden replicarse o ajustarse con el paso del tiempo.
Es importante destacar que una estrategia basada en datos no es solo para organizaciones con conocimientos tecnológicos, sino que puede utilizarse en todas las organizaciones.
Puede simplificar y agilizar los procesos relacionados con todo tipo de decisiones.
Existen numerosos ejemplos de cómo una organización típica puede beneficiarse de la toma de decisiones basada en datos.
Piense en la previsión de su flujo de caja utilizando datos históricos sobre cuándo los clientes pagan sus facturas.
Los datos de pago de los clientes también pueden utilizarse para ajustar su estrategia de cobro o las condiciones de pago.
Una organización típica también puede utilizar los datos para establecer el precio correcto de los productos basándose en las cifras de ingresos marginales, o puede analizar cuál debería ser su presupuesto de marketing en función del conocimiento de la marca.
Los ejemplos son innumerables y, con el desarrollo y la mayor disponibilidad del software de inteligencia empresarial, las organizaciones sin una amplia experiencia técnica pueden analizar y extraer información de sus propios datos.
Esto significa que cualquier organización puede generar informes, tendencias, visualizaciones e información que faciliten su proceso de toma de decisiones.
Cómo puede facilitar la toma de decisiones basada en datos
En las secciones anteriores, explicamos por qué la implementación de la toma de decisiones basada en datos se convirtió en una prioridad para muchos gerentes en todo tipo de sectores e industrias.
Los beneficios son evidentes y parecen fáciles de obtener. Sin embargo, numerosas organizaciones aún tienen dificultades para integrar la toma de decisiones basada en datos en su organización.
En esta sección, explicaremos cómo facilitar este tipo de toma de decisiones mediante el uso de la tecnología existente y la mentalidad adecuada.
Anteriormente, identificamos cinco pasos en el proceso para alcanzar la toma de decisiones basada en datos.
Los tres primeros bloques se relacionan con la decisión estratégica de la organización para iniciar el proceso y considerar las áreas y los datos necesarios para tomar decisiones basadas en datos.
Por lo general, las organizaciones no tienen dificultades para completar estos primeros pasos.
Los desafíos surgen en los dos últimos pasos, que se destacan en la Figura 3, donde se lleva a cabo el análisis y la toma de decisiones, y en los que nos centraremos en esta sección.
La etapa de recopilación y análisis se refiere, como su nombre indica, no solo a la recopilación de datos, sino también a su visualización para que sean comprensibles y fáciles de comprender.
Desarrollar este tipo de capacidad por cuenta propia, especialmente para una organización mediana
centrada en otras actividades principales, puede ser muy complejo, razón por la cual estas organizaciones optan por no optar por esta vía.
Sin embargo, como ya indicamos, se puede aprovechar la tecnología existente para implementar y ampliar de forma eficaz y rápida la toma de decisiones basada en datos.
KPMG, en combinación con las capacidades de Microsoft Dynamics 365, puede facilitar esta transición.
Dynamics 365 es una combinación de sistemas interconectados que combinan las capacidades de CRM y ERP mediante aplicaciones modulares.
Ofrece una solución integrada que almacena todos los datos, la lógica de negocio y los procesos.
Esto significa que, en lugar de tener funciones aisladas con bases de datos independientes, todas las capacidades están integradas y pueden aprovechar el modelo de datos común subyacente.
Dynamics 365 ofrece, además, informes preconfigurados con PowerBI que pueden utilizarse como base para la toma de decisiones basada en datos.
Por ejemplo, permite identificar a las personas con mayor probabilidad de compra según sus perfiles; puede utilizarse para servicios de campo conectados mediante el Internet de las Cosas; o permite ajustar la estrategia de cobros en función de los datos de pago de los clientes.
Como se mencionó anteriormente, esta es una funcionalidad estándar y está disponible para todos.
Aunque las posibilidades son infinitas, KPMG sugiere empezar poco a poco con resultados rápidos que demuestren los beneficios de la toma de decisiones basada en datos dentro de la organización.
Esto también permite una introducción sencilla sin necesidad de profundizar en funcionalidades inexploradas.
Una de las áreas clave que puede beneficiarse inmediatamente de la toma de decisiones basada en datos es el proceso financiero de una organización.
Una organización normalmente ya recopila todos los datos de clientes, proveedores, bancos y otros datos en su sistema financiero.
Estos datos, si se utilizan correctamente, pueden aprovecharse de inmediato para mejorar la toma de decisiones ante preguntas como: ¿cuál es mi previsión de flujo de caja? ¿O cómo debo establecer mis precios para generar los máximos ingresos?
Microsoft Dynamics 365 for Finance puede responder fácilmente a este tipo de preguntas mediante informes predefinidos e incluso una función de aprendizaje automático para, por ejemplo, predecir con precisión el flujo de caja.
También es posible ejecutar diversas previsiones sobre el presupuesto o proyecto para determinar la tarifa ideal para los empleados.
Para una organización que no se centra principalmente en la inteligencia empresarial, esto significa que puede aprovechar herramientas sofisticadas que facilitan la toma de decisiones, aumentando así su precisión y, por consiguiente, su rendimiento.
Como vimos anteriormente, las organizaciones que implementan la toma de decisiones basada en datos obtienen un rendimiento significativamente mejor, y Microsoft Dynamics 365 es una de las herramientas que pueden utilizar para comenzar a implementar esta forma de trabajo.
Hasta ahora, nos hemos centrado principalmente en los factores más importantes para la implementación de la toma de decisiones basada en datos, como las herramientas y la estrategia.
Sin embargo, existen otros factores que no podemos descuidar. Uno de ellos es la confianza que una organización necesita depositar en sus datos
En 2016, KPMG International encargó a Forrester Consulting examinar el estado de la confianza en los datos y el análisis mediante el análisis de las capacidades de las organizaciones en cuatro pilares de confianza: calidad, eficacia, integridad y resiliencia.
Un total de 2165 responsables de la toma de decisiones, representantes de organizaciones de todo el mundo, participaron en la encuesta.
El estudio mostró que, en promedio, solo el 40 % de los ejecutivos confía en la información que obtienen de sus datos.
Esto significa que, aunque las capacidades están a su alcance, las organizaciones aún tienen dificultades para confiar en los resultados de un enfoque basado en datos.
Esto suele deberse a datos saturados y de baja calidad. KPMG ayuda a las organizaciones a depurar y aclarar sus datos mediante el análisis de los cuatro pilares de confianza.
Como solemos decir, no hay decisiones sin Análisis de Confianza
Tras analizar una organización, KPMG puede detectar las fallas de los datos y cómo solucionarlas.
Al construir un modelo de datos organizacional desde cero, la toma de decisiones basada en datos se vuelve confiable, efectiva y fácil de usar.
Además, integrar la toma de decisiones basada en datos también puede ser un desafío, ya que las personas y los procesos dentro de la organización podrían necesitar cambios.
Como se mencionó anteriormente, una organización debe comenzar la implementación de arriba hacia abajo, ya que demuestra la participación y el apoyo de la gerencia.
Para garantizar que este apoyo se extienda a toda la organización, es importante centrarse en los logros rápidos y en la parte más sencilla de la implementación.
Si es necesario, KPMG puede ayudar con esta transición. Combinando la experiencia adquirida al trabajar en miles de transformaciones funcionales, KPMG creó una metodología de implementación llamada Powered Enterprise que sigue las prácticas líderes de todas esas transformaciones, utilizando las últimas tecnologías.
Ofrece funciones de negocio, modelos operativos y procesos completamente rediseñados, a los que se puede acceder de inmediato.
Esto acorta el tiempo de implementación y ofrece soluciones listas para usar, garantizando que su organización pueda implementar la toma de decisiones basada en datos de la forma más eficiente posible.
Conclusión
La toma de decisiones basada en datos puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones, ya que nos permite predecir mejor el futuro.
Sin embargo, muchas organizaciones aún tienen dificultades para integrar este tipo de toma de decisiones en su práctica diaria debido a la complejidad percibida y la ausencia de las capacidades adecuadas.
Argumentamos que, con el auge de las nuevas tecnologías, la complejidad disminuye y las capacidades necesarias se pueden obtener fácilmente.
Herramientas como Microsoft Dynamics 365 ofrecen funcionalidades listas para usar que pueden ayudar a transformar sus procesos de negocio.
Utilizando las capacidades estándar de análisis avanzado e inteligencia empresarial que se incluyen en estas herramientas, puede comenzar poco a poco con la toma de decisiones basada en datos.
Además, se pueden aprovechar los paneles de control en tiempo real para obtener información instantánea sobre su organización. Para garantizar el éxito de la implementación de la toma de decisiones basada en datos, KPMG puede ayudar a superar los problemas de confianza en los datos y, gracias a la experiencia de innumerables transformaciones, se ponen a disposición prácticas líderes que previenen errores comunes. Esto significa que la toma de decisiones basada en datos finalmente está tocando a todas las puertas, grandes o pequeñas, y sugerimos dejar esto en claro.
De los datos sin procesar a la información estratégica: El poder de los productos de datos
La siguiente contribución corresponde al portal de la publicación Hyperright.
La autoría es de Jana que es miembro del equipo.
“Los datos son el nuevo petróleo”, y es cierto: se han convertido en una moneda de valor. Las organizaciones ahora confían en los productos de datos para optimizar sus operaciones e impulsar resultados impactantes.
De los datos sin procesar a la información estratégica: El poder de los productos de datos
Los datos impulsan todo lo que hacemos. En un mundo impulsado por los datos, su calidad y gestión son cruciales para liberar su valor.
“Los datos son el nuevo petróleo”, todos lo hemos oído, y es cierto: se han convertido en una moneda de valor. Las organizaciones ahora confían en los datos no solo para optimizar sus operaciones, sino también para impulsar resultados impactantes.
Los productos de datos son fundamentales para esta creación de valor
Describen las mejores prácticas para la entrega y gestión de datos, y dominar su uso es esencial para maximizar el valor que estos pueden aportar.
Definición de productos de datos
Los productos de datos son activos de datos confiables y reutilizables que resuelven desafíos empresariales específicos.
Consisten en conjuntos de datos seleccionados, metadatos aprobados por la empresa y lógica de dominio. Todo ello, integrado en productos que pueden aplicarse a diversos casos de uso empresarial.
Pero ¿cómo pueden las organizaciones garantizar que sus productos de datos sean realmente fiables y valiosos para sus usuarios?
Este enfoque de los datos permite la creación de potentes aplicaciones de datos, como motores de recomendación, modelos predictivos, paneles de control y API.
A diferencia de los resultados de datos tradicionales, los productos de datos son herramientas listas para usar que agilizan el proceso desde los datos hasta la obtención de información práctica.
Abarcan desde visualizaciones sencillas hasta complejos sistemas de aprendizaje automático, como los basados en LLM.
Independientemente de su complejidad, los productos de datos están diseñados para cumplir los objetivos empresariales y garantizar datos fiables y de alta calidad para una toma de decisiones informada.
Alineación de la estrategia de datos y los productos para una mejor toma de decisiones y mayor valor
Una estrategia de datos sólida es crucial para maximizar el potencial de los productos de datos. Describe cómo una organización recopilará, gestionará, analizará y utilizará los datos para alcanzar sus objetivos estratégicos, garantizando que las iniciativas de datos mejoren la experiencia del cliente, la eficiencia operativa e impulsen la innovación.
En el corazón de una estrategia de datos exitosa se encuentran componentes críticos como la gobernanza de datos
la gestión de calidad, la arquitectura y la seguridad.
La gobernanza de datos establece reglas claras para el uso de los datos, la gestión de calidad garantiza la precisión y fiabilidad de los datos, la arquitectura proporciona un marco para la integración y el acceso fluidos a los datos, y las medidas de seguridad protegen la integridad y la privacidad de los datos.
La integración de estos elementos garantiza que los productos de datos sean fiables y estén alineados con las necesidades del negocio.
Esta alineación ayuda a prevenir problemas como datos de baja calidad o objetivos desalineados, que pueden socavar los objetivos empresariales.
Las estrategias de datos eficaces maximizan el valor de los productos de datos, transformando los datos sin procesar en información práctica para una toma de decisiones informada.
En definitiva, alinear la estrategia de datos con los productos de datos transforma los datos en un potente activo estratégico, impulsando soluciones escalables que reducen costes, aumentan los ingresos, minimizan los riesgos y mejoran el rendimiento.
La importancia de las plataformas de datos
Las plataformas de datos son la columna vertebral de las empresas modernas basadas en datos, ya que proporcionan la infraestructura necesaria para desarrollar, implementar y escalar productos de datos.
A continuación, se presentan algunos componentes clave y su importancia:
Almacenamiento de datos
Lagos de datos. Están diseñados para almacenar grandes cantidades de datos sin procesar en su formato nativo hasta que se necesiten. Son altamente escalables y rentables, lo que los hace ideales para el análisis de big data. Por ejemplo, Amazon S3 es una solución popular de lago de datos.
Almacenes de datos. Están optimizados para almacenar datos estructurados y se utilizan para la elaboración de informes y el análisis de datos. Admiten consultas complejas y son esenciales para las aplicaciones de inteligencia empresarial (BI). Snowflake y Google BigQuery son soluciones líderes de almacenamiento de datos.
Motores de procesamiento
Apache Spark. Conocido por su velocidad y facilidad de uso, Spark puede procesar grandes conjuntos de datos rápidamente distribuyéndolos entre múltiples nodos. Admite diversas tareas de procesamiento de datos, como el procesamiento por lotes, el procesamiento en tiempo real y el aprendizaje automático.
Hadoop. Este marco permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras mediante modelos de programación sencillos. Es altamente escalable y tolerante a fallos.
Herramientas de análisis
Herramientas de BI. Herramientas de inteligencia empresarial como Tableau y Power BI ayudan a las organizaciones a visualizar y analizar sus datos, proporcionando información que impulsa la toma de decisiones5.
Marcos de aprendizaje automático. Herramientas como TensorFlow y PyTorch se utilizan para crear e implementar modelos de aprendizaje automático, lo que permite el análisis predictivo y la automatización.
Integración y escalabilidad
Las plataformas de datos integran y procesan datos de diversas fuentes, lo que permite el desarrollo rápido de productos de datos con herramientas prediseñadas.
Esta integración es crucial para crear una visión unificada de los datos, esencial para un análisis preciso y la toma de decisiones. Por ejemplo, una plataforma de datos moderna puede ingerir datos de dispositivos IoT, redes sociales y bases de datos transaccionales, proporcionando un conjunto de datos completo para su análisis.
La escalabilidad es otra característica fundamental de las plataformas de datos. Pueden gestionar grandes volúmenes de datos y análisis complejos sin pérdida de rendimiento. Por ejemplo, Google BigQuery puede procesar terabytes de datos en segundos gracias a su arquitectura distribuida. Esta escalabilidad garantiza que las organizaciones puedan ampliar sus capacidades de datos sin preocuparse por las limitaciones de la infraestructura.
Plataformas y productos de datos orientados a la estrategia
Alinear la estrategia, las plataformas y los productos de datos es crucial para convertir la visión en realidad.
Un enfoque orientado a la estrategia garantiza que las plataformas y los productos de datos no solo sean tecnológicamente sólidos, sino que también estén alineados con los objetivos empresariales más amplios.
Por ejemplo, las organizaciones con una estrategia de datos clara pueden mejorar la experiencia del cliente, aumentar la eficiencia operativa o impulsar la innovación. Según un estudio de MIT Sloan Management Review y SAS Institute,
«Las empresas con una estrategia de datos bien definida tienen un 70 % más de probabilidades de superar a sus competidores en rentabilidad y productividad».
Cuando la estrategia de una organización prioriza las experiencias personalizadas del cliente, la plataforma de datos debe soportar capacidades de procesamiento y análisis de datos en tiempo real. Esto permite la creación de motores de recomendación o herramientas de marketing personalizadas, que ayudan a alcanzar los objetivos al ofrecer experiencias a medida a los clientes.
Además, la retroalimentación entre la estrategia, las plataformas y los productos es vital
La información obtenida de los productos de datos puede refinar la estrategia de datos, lo que conduce a mejoras adicionales en la plataforma de datos y al desarrollo de productos de datos más efectivos.
Obteniendo valor de los datos
Obtener valor de los datos es el objetivo final de cualquier iniciativa basada en datos.
El valor de los datos proviene de su capacidad para fundamentar decisiones, optimizar las operaciones y revelar nuevas oportunidades, no de su forma original. Para maximizar el valor derivado de los datos, las organizaciones deben centrarse en:
Calidad de los datos. Los datos de alta calidad son esenciales para crear productos de datos confiables. Esto implica implementar prácticas sólidas de gobernanza de datos para garantizar que los datos sean precisos, consistentes y estén libres de errores.
Accesibilidad de los datos. Hacer que los datos sean accesibles a las partes interesadas adecuadas es crucial. Las plataformas de datos deben permitir un acceso seguro y eficiente a los datos, permitiendo a los equipos de toda la organización aprovecharlos para la toma de decisiones y la innovación.
Análisis de datos. Las técnicas avanzadas de análisis, como el aprendizaje automático y el modelado predictivo, pueden extraer información más profunda de los datos. Esta información puede conducir a una mejor toma de decisiones, mejores experiencias del cliente y nuevas fuentes de ingresos.
Mejora continua. El valor derivado de los datos no es estático; requiere un perfeccionamiento continuo. Las organizaciones deben revisar y actualizar periódicamente sus productos y estrategias de datos para garantizar que siguen satisfaciendo las cambiantes necesidades del negocio.
Medición del ROI. Por último, medir el retorno de la inversión (ROI) de las iniciativas de datos es crucial. Esto implica el seguimiento de métricas clave como el ahorro de costes, el crecimiento de los ingresos o las mejoras en la satisfacción del cliente directamente atribuibles a las acciones basadas en datos.
En resumen: Transformando los datos en poder competitivo
El proceso de transformación de los datos brutos a la información implica una transformación, donde los productos de datos convierten la información en una potente herramienta para la toma de decisiones. Unas estrategias y plataformas robustas son cruciales en este proceso, permitiendo que los productos de datos ofrezcan una ventaja competitiva.
En un mundo impulsado por los datos, alinear la estrategia de datos con las plataformas adecuadas y crear productos impactantes es esencial para el éxito.
El verdadero poder de los datos reside en su eficacia
Y con el enfoque adecuado, pueden ser la piedra angular del éxito en el panorama empresarial actual.
¿Por qué es crucial la toma de decisiones basada en datos en 2024?
La siguiente contribución corresponde al portal de TrueProject que es una consultora especializada que se define así: Identifique problemas con semanas o meses de anticipación.
TrueProject monitorea todos sus proyectos en todo momento y le alerta sobre posibles problemas mientras aún tiene tiempo para actuar.
El autor es Tom Villani que es el director ejecutivo de TrueProject, Tom Villani desempeña un papel fundamental en la definición de la dirección estratégica de la empresa, impulsando el crecimiento y fomentando una cultura de innovación. Antes de su puesto en TrueProject, Tom trabajó como vicepresidente sénior de Innovación Digital en CAI, vicepresidente de Alianzas y Socios Globales en Hitachi Vantara y ocupó puestos ejecutivos clave en Information Builders, MicroStrategy y AT&T. Tom también forma parte de consejos asesores en las áreas de Big Data e IoT.
Innovación digital
Toma de decisiones basada en datos
Si bien el poder de los datos es innegable, las frases de moda como «el big data lo sabe todo» y «los datos son el nuevo petróleo» suelen eclipsar los desafíos prácticos que enfrentan las empresas en la toma de decisiones basada en datos.
Organizaciones de todos los tamaños y sectores pueden aprovechar el poder de la información para tomar decisiones informadas.
Si su empresa se está quedando atrás en esta área crucial, este artículo es para usted.
En este artículo, analizaremos las tendencias que distinguen a las empresas basadas en datos, los desafíos de la toma de decisiones basada en datos y consejos para construir un negocio basado en datos en 2024.
El artículo también explora cómo aprovechar soluciones tecnológicas modernas como la inteligencia predictiva para la toma de decisiones basada en datos, especialmente para la ejecución exitosa de proyectos.
Comprendiendo la toma de decisiones basada en datos actual
Atrás quedaron los días de las decisiones empresariales intuitivas.
El panorama actual exige un enfoque más inteligente y centrado en los datos: la toma de decisiones basada en datos.
Esta potente estrategia aprovecha las métricas y la información derivada de los datos para fundamentar decisiones empresariales cruciales, alineadas con los objetivos y estrategias de la organización. Los líderes empresariales suelen utilizar plataformas de inteligencia empresarial para generar, compartir y actuar en base a la información obtenida de los datos, frecuentemente en forma de visualizaciones.
Este enfoque estratégico aprovecha el poder del análisis de datos para tomar decisiones informadas, actuar y dar forma a las estrategias organizacionales.
Las empresas que adoptan la toma de decisiones basada en datos pueden tomar decisiones más inteligentes e informadas, basadas no solo en el instinto o la experiencia, sino en la realidad de sucesos pasados y la probabilidad de que se repitan.
De igual manera, los métodos tradicionales de gestión de proyectos suelen tener dificultades para predecir el éxito.
Aquí es donde las soluciones de inteligencia predictiva (IP) desempeñan un papel fundamental
El análisis predictivo enfoca el futuro, previendo el estado del proyecto e impulsando los resultados con una claridad inigualable.
Esta metodología ha transformado la forma en que las empresas gestionan sus negocios, facilitando la toma de decisiones más rápidas, rentables y con mayor precisión.
Para ilustrar este concepto, considere el éxito de Uber, el destacado servicio de transporte compartido, al superar los desafíos empresariales y los cambios regulatorios globales.
En respuesta a este panorama complejo y en constante cambio, Uber ha adoptado la toma de decisiones basada en datos.
La implementación de un sistema de contexto acotado le permitió definir áreas específicas dentro de sus operaciones, como la gestión de usuarios, la gestión de viajes y el procesamiento de pagos.
Al organizar su software en torno a estos dominios, Uber logró la flexibilidad para adaptar y escalar cada componente de forma independiente, lo que le permitió responder con rapidez a la dinámica del mercado y cumplir con los requisitos regulatorios en constante evolución.
Tendencias emergentes que moldean la toma de decisiones basada en datos
Toma de decisiones basada en datos. Según una encuesta realizada en 2023 por la Facultad de Negocios LeBow de la Universidad de Drexel, un significativo 77% de los profesionales especializados en datos y análisis afirman que priorizar la toma de decisiones basada en datos es un objetivo clave en sus programas de datos.
Esto indica que el panorama actual basado en datos está experimentando una revolución, transformando la forma de abordar la toma de decisiones en todos los sectores.
Esta transformación se ve impulsada por tendencias innovadoras que liberan el verdadero potencial de la información, empoderan a diversas partes interesadas e impulsan la inteligencia en tiempo real.
A continuación, se presentan las 7 tendencias principales que impulsan las decisiones basadas en datos actuales hacia un futuro más prometedor:
Hiperpersonalización: La hiperpersonalización ha reemplazado el concepto obsoleto de la solución única. Las empresas aprovechan los datos de los clientes para crear experiencias, recomendaciones y servicios a medida. Al analizar el historial de navegación, las preferencias y los datos demográficos, las empresas pueden crear ofertas hiperpersonalizadas que mejoran la satisfacción, la fidelización y la interacción del cliente. Este nivel de granularidad no solo fortalece las relaciones con los clientes, sino que también permite tomar decisiones basadas en datos que abordan las necesidades individuales y superan las expectativas.
Agilidad impulsada por la nube: La transición al almacenamiento y procesamiento de datos en la nube se está acelerando, ofreciendo a la toma de decisiones basada en datos una escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad notables en comparación con las soluciones locales tradicionales. Las plataformas en la nube dotan a las organizaciones de herramientas avanzadas de análisis y aprendizaje automático, lo que les permite identificar todo el potencial de sus datos. Esto se traduce en una colaboración fluida, acceso a información en tiempo real y la capacidad de procesar conjuntos de datos masivos a la velocidad del rayo. A medida que los datos crecen en volumen y complejidad, las soluciones basadas en la nube proporcionan la agilidad y la potencia computacional necesarias para tomar decisiones informadas y basadas en datos.
Arsenal de Analítica Avanzada: Al analizar información histórica y en tiempo real, las técnicas de analítica avanzada identifican riesgos ocultos, predicen cambios en el mercado e impulsan las tasas de éxito de los proyectos con una previsibilidad inigualable de los resultados y el estado del proyecto. Desde la optimización de las operaciones hasta la creación de experiencias excepcionales para el cliente, las empresas dotadas de información práctica obtienen una ventaja decisiva. No se trata solo de información, sino de una toma de decisiones proactiva para obtener una ventaja estratégica.
Toma de decisiones basada en datos. Democratización de datos para todos: Al democratizar los datos, los equipos obtienen acceso a una visión holística que les permite identificar patrones, predecir riesgos y optimizar estrategias para una ejecución exitosa del proyecto. Esto se traduce en reducción de retrasos, minimización de costos y una hoja de ruta clara para alcanzar los objetivos del proyecto. Recuerde, la democratización de datos no se trata solo de acceso, sino de construir una cultura donde se valore y fomente la alfabetización de datos.
Análisis Aumentado: Inteligencia Amplificada: El análisis aumentado aprovecha el poder de la IA y el aprendizaje automático para agilizar el proceso de análisis de datos. Automatiza la preparación de datos y el modelado predictivo, generando información práctica, facilitando el acceso a las tareas relacionadas con los datos para usuarios sin conocimientos técnicos. Este enfoque acelera el ciclo de toma de decisiones, reduce el sesgo humano y descubre patrones ocultos que conducen a decisiones más informadas, eficientes y estratégicas. La analítica aumentada actúa como un multiplicador de fuerza, complementando la inteligencia humana con información generada por máquinas, revolucionando así la forma en que las organizaciones utilizan sus datos para la toma de decisiones.
Edge Analytics: Decisiones en el origen: La computación de borde acerca el procesamiento y el análisis de datos a su origen, a menudo en dispositivos IoT o servidores locales. Este enfoque minimiza la necesidad de transmitir grandes volúmenes de datos a centros centralizados, lo que reduce significativamente la latencia y mejora la capacidad de toma de decisiones en tiempo real. La analítica de borde es especialmente crucial en escenarios donde la toma de decisiones inmediatas y contextuales es fundamental, como en el caso de los vehículos autónomos, el IoT industrial o la infraestructura de ciudades inteligentes. Optimiza la recopilación de datos, permite a las empresas actuar con mayor rapidez sobre información crítica, mejora la eficiencia operativa y permite respuestas casi en tiempo real a los eventos. Inteligencia artificial (IA): Anteriormente, la intuición humana guiaba la toma de decisiones, lo que a menudo resultaba en decisiones subjetivas basadas en datos, estimaciones inexactas de costos de proyectos e iniciativas empresariales arriesgadas. La IA supera estas limitaciones, ofreciendo análisis imparciales e información en tiempo real que ilumina el camino hacia el éxito del proyecto. La IA destaca por extraer patrones significativos de las recopilaciones de datos y construir modelos autoevolutivos que predicen los resultados del proyecto con una precisión notable. Esta inteligencia en tiempo real permite a las empresas tomar decisiones de proyecto basadas en datos que superan los métodos tradicionales. Además, su incesante capacidad de aprendizaje, impulsada por vastos flujos de datos, impulsa a las empresas hacia un futuro de operaciones optimizadas y estrategias informadas.
Estas tendencias representan un vistazo al futuro de la toma de decisiones
basada en datos, donde la agilidad, la inteligencia y la colaboración convergen para abrir camino a posibilidades sin precedentes.
Al adoptar estas innovaciones, podrá gestionar la avalancha de datos con confianza, obtener una ventaja competitiva y ofrecer experiencias transformadoras a sus clientes y partes interesadas.
Si bien la toma de decisiones basada en datos ofrece una vía eficaz para actuar con conocimiento de causa, no está exenta de obstáculos. Exploremos algunos de los desafíos de la toma de decisiones basada en datos.
La toma de decisiones basada en datos no siempre es fácil. ¿Por qué?
Si bien la toma de decisiones basada en datos promete procesos de negocio optimizados, mayor agilidad, mejor servicio al cliente y una gestión fluida de proyectos y productos, su integración fluida presenta importantes obstáculos.
A continuación, se presentan algunos desafíos clave y posibles soluciones:
Calidad y fiabilidad de los datos
Garantizar la calidad y la fiabilidad de los datos es un reto fundamental en la toma de decisiones basada en datos. Los datos defectuosos, derivados de problemas como la incompletitud, la inexactitud o los sesgos, pueden afectar significativamente las conclusiones y las decisiones tomadas. La ausencia de formatos de datos estandarizados, la diversidad de definiciones y las inconsistencias en los métodos de recopilación agravan aún más este desafío.
Volumen de datos
El gran volumen de datos generados, especialmente en los proyectos, puede ser abrumador. Extraer información práctica para predecir el estado y los resultados del proyecto a partir de esta sobrecarga de datos exige el uso de herramientas especializadas y requiere habilidades de gestión y análisis de datos.
Integración de Datos
La integración de datos de diversos sistemas y fuentes exige una planificación meticulosa, comprobaciones de compatibilidad y una sólida gobernanza de datos para lograr un conjunto de datos unificado y coherente para su análisis. Sin estas medidas, las organizaciones pueden encontrarse con dificultades para aprovechar al máximo el potencial de sus datos para una toma de decisiones informada.
Toma de decisiones basada en datos
Privacidad y Seguridad de los Datos
Proteger la privacidad y la seguridad de los datos constituye un desafío importante.
Cumplir con las estrictas normativas de protección de datos e implementar medidas de seguridad esenciales es crucial para proteger los datos confidenciales y garantizar la confianza de los clientes y las partes interesadas.
Falta de Talento y Habilidades
Existe una considerable escasez de talento y habilidades en el ámbito de la toma de decisiones basada en datos.
La demanda de personas competentes en análisis de datos, estadística, aprendizaje automático y visualización de datos está en aumento; sin embargo, el mercado laboral no ofrece una reserva adecuada de profesionales con estas capacidades.
Gestión del Cambio
Cambiar la cultura de una organización para adoptar prácticas basadas en datos requiere cambios sustanciales en los procesos, los flujos de trabajo y la mentalidad. La resistencia a estos cambios y la falta de aceptación de las partes interesadas pueden convertirse en otras barreras importantes. Abordar la gestión del cambio de forma eficaz es crucial para desenvolverse en el panorama de la toma de decisiones basada en datos.
Sesgo e imparcialidad
La presencia de sesgo y la búsqueda de la imparcialidad constituyen desafíos importantes en la toma de decisiones basada en datos.
Las organizaciones deben garantizar que los procesos de toma de decisiones sean imparciales y justos para evitar consecuencias imprevistas.
Abordar estos desafíos requiere un enfoque integral que priorice las directrices éticas, el desarrollo del personal y la implementación de prácticas eficaces de gestión del cambio.
Al abordar estos desafíos e implementar las soluciones adecuadas, los líderes empresariales y los equipos de proyecto pueden aprovechar el poder de la toma de decisiones basada en datos para mejorar los resultados del proyecto y lograr un mayor éxito.
Entonces, ¿cómo superar estos desafíos y tomar mejores decisiones? Profundicemos en algunas de las maneras en que puede dominar la toma de decisiones basada en datos.
Pasos efectivos para la toma de decisiones basada en datos
Lograr la competencia en la toma de decisiones basada en datos requiere un enfoque estratégico.
Para mejorar sus habilidades de liderazgo y transformar los datos brutos en acciones concretas alineadas con los objetivos de su empresa, considere los siguientes pasos:
Toma de decisiones basada en datos. Aclare su visión.
Antes de tomar decisiones informadas, es fundamental comprender la visión de futuro de su empresa.
Esta comprensión le permite emplear tanto los datos como la estrategia para definir sus decisiones. Los gráficos y las cifras cobran importancia cuando se relacionan con los objetivos anuales, los resultados clave (OKR) o los KPI trimestrales del equipo de su empresa.
Pregunte.
Antes de aplicar soluciones tecnológicas modernas como la IA a sus proyectos y prácticas de gestión, plantéese las siguientes preguntas:
¿Su empresa cuenta con una gran cantidad de datos y está preparada para obtener información y tomar decisiones basadas en IA?
¿Puede la IA automatizar tareas repetitivas, liberando a su equipo para realizar trabajos de alto valor?
¿Tiene desafíos empresariales en los que la IA podría impulsar la innovación y la eficiencia?
¿Desea personalizar la experiencia de sus clientes y predecir sus necesidades con IA?
¿Desea obtener una ventaja competitiva mediante análisis y estrategias de mercado impulsados por IA?
¿Desea aumentar las tasas de éxito de sus proyectos con pronósticos y optimización basados en IA?
¿Desea tomar decisiones más rápidas y basadas en datos con análisis impulsados por IA?
Responder «sí» a todas estas preguntas indica que está preparado. Si tiene incluso un «no», abórdelo antes de embarcarse en este viaje pionero.
Identifique las fuentes de datos
Una vez que haya establecido el objetivo que persigue, inicie el proceso de recopilación de datos. La elección de las herramientas y las fuentes de datos depende del tipo de datos que recopile. Métricas como el margen bruto de beneficio, el retorno de la inversión (ROI), la productividad, el número total de clientes y los ingresos recurrentes son indicadores esenciales para medir el éxito.
Organiza tus datos
Organizar los datos es fundamental para una visualización eficaz, un requisito previo para una toma de decisiones informada. Utiliza un panel ejecutivo, a menudo flexible y personalizable, para mostrar información crítica en tiempo real, esencial para alcanzar los objetivos de tu proyecto. Esta interfaz personalizable mejora tu capacidad para comprender la interconexión de los datos y mejora el estado y el rendimiento del proyecto.
Toma de decisiones basada en datos
Realiza análisis de datos
Con los datos organizados, inicia el proceso de análisis basado en datos para extraer información útil. Según los objetivos de tu proyecto, considera combinar los datos del panel ejecutivo con estudios de usuarios, como casos prácticos, encuestas o testimonios, para incorporar la experiencia del cliente. Comparte herramientas de análisis con tu equipo para obtener diversas perspectivas durante el análisis colaborativo de datos.
Saca conclusiones
Al analizar los datos, extrae información concluyente que guíe la toma de decisiones. Plantee preguntas cruciales, como qué sabía ya sobre los datos, qué nueva información ha obtenido y cómo puede aprovecharse esta información para alcanzar los objetivos de negocio y mejorar la salud y el rendimiento de su proyecto mediante capacidades de inteligencia predictiva. Documentar objetivos específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos definidos (SMART) con base en sus hallazgos es el siguiente paso natural en el proceso de toma de decisiones basado en datos.
Siguiendo estos pasos, podrá integrar a la perfección la toma de decisiones basada en datos en sus prácticas de liderazgo y procesos de ejecución de proyectos, facilitando la toma de decisiones más informadas e impactantes para su negocio.
¿Cuál es el camino a seguir?
El potencial transformador de la toma de decisiones basada en datos es innegable y ofrece a las empresas, independientemente de su tamaño, una vía para mejorar la eficiencia, la ventaja estratégica y el crecimiento sostenible. Si bien los gigantes del sector suelen dominar la narrativa, el panorama cambiante de las prácticas basadas en datos en 2024 presenta una oportunidad para que todas las organizaciones, independientemente de su tamaño e industria, cierren la brecha y aprovechen el poder de la información.
Las tendencias que configuran la toma de decisiones basada en datos, como la hiperpersonalización, la agilidad impulsada por la nube, la analítica avanzada, la democratización de los datos, la analítica aumentada, la analítica de borde y la inteligencia artificial, no son meras palabras de moda, sino facilitadores clave de un futuro más inteligente y colaborativo.
Desde la base, donde los proyectos se posicionan como los pilares de cada iniciativa y función, estas tendencias abren la puerta a un gran número de oportunidades, empoderando a las organizaciones para navegar con confianza por las complejidades de un mundo basado en datos.
Este enfoque basado en datos permite a los equipos de proyecto superar las complejidades, obtener resultados impactantes, impulsar la salud y el rendimiento del proyecto y, en última instancia, impulsar el éxito organizacional.
Toma de decisiones basada en datos. Si usted es un líder empresarial o de proyecto que busca dominar la toma de decisiones basada en datos, TrueProject, una solución de inteligencia predictiva para la salud y el rendimiento del proyecto, es la solución perfecta.
Su visión de 360 grados basada en datos tangibles y tangibles, paneles flexibles e interactivos, y el estado preciso de la salud y el rendimiento de su proyecto le permiten implementar medidas preventivas y salvaguardas, reduciendo la probabilidad de fracaso.
TrueProject, una solución basada en inteligencia predictiva e IA, recopila, analiza y presenta información automáticamente para que sus líderes de proyecto puedan concentrarse en la ejecución exitosa de los proyectos.
Esta solución va más allá del análisis convencional, revelando conocimiento derivado para impulsar una toma de decisiones más inteligente, lo que mejora significativamente los resultados de sus proyectos.
Además, los insights de TrueProject le ayudan a experimentar una claridad estratégica sin precedentes, ya que le guían hacia decisiones informadas que definen el futuro de su empresa. Sea el catalizador del cambio y la eficiencia con TrueProject como su socio de confianza.
El poder de los datos está al alcance de todos. Es una solución que, al utilizarse estratégicamente, puede empoderarle, independientemente del tamaño de su empresa, para prosperar e innovar en el competitivo panorama de 2024.