Inteligencia de datos: Decisiones más inteligentes en las organizaciones
¿Qué es la inteligencia de datos y por qué es importante?
Todos los días, las empresas generan enormes cantidades de datos. Cada proceso interno, venta, operación e interacción con un cliente deja información que ―al ser bien utilizada― puede convertirse en una ventaja competitiva. Sin embargo, contar con demasiados datos no garantiza que serán mejores los resultados en la empresa.
El desafío actual de las organizaciones es transformar los datos en información verdaderamente útil que permita comprender lo que sucede y tomar decisiones con mayor confianza, basadas en el análisis de datos.
Es así como nace la inteligencia de datos, una estrategia que ayuda a las empresas a recopilar, gestionar y analizar la información que obtienen para convertirla en un recurso capaz de impulsar el crecimiento.
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De acuerdo con Gartner, los datos y el análisis permiten a las organizaciones gestionar la información para respaldar todos sus usos y analizarla con el propósito de mejorar decisiones, optimizar los procesos y descubrir riesgos, desafíos y oportunidades de negocio.
Además, este cambio implica una transformación cultural, ya que cada vez es más importante que quienes lo utilicen desarrollen la "alfabetización de datos". Esto se refiere a la capacidad de comprender la información disponible, interpretarla correctamente y utilizarla para responder a preguntas relevantes dentro de la organización.
Cuando los datos dejan de ser exclusivos del área técnica y comienzan a formar parte del lenguaje cotidiano de todos los colaboradores y sus equipos de trabajo, las decisiones empiezan a estar fundamentadas en datos inteligentes y se pueden sustentar con evidencia.
¿Una cultura basada en datos puede mejorar la toma de decisiones?
McKinsey destaca que las organizaciones orientadas al análisis de datos obtienen mejores resultados al incorporar información en sus procesos diarios, en vez de resolver sus desafíos mediante análisis extensos que pueden durar meses. Esto quiere decir que, al promover el uso constante de datos para encontrar soluciones, permite automatizar tareas repetitivas y que se dedique más tiempo a otras actividades.
Sin embargo, el crecimiento acelerado de los datos trae consigo nuevos retos. Muchas organizaciones manejan información proveniente de aplicaciones, bases o plataformas.
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Lo anterior provoca que los datos terminen duplicados, aislados o almacenados en distintos formatos. Esto dificulta encontrar información aprovechable. Adicionalmente, una gran parte no están estructurados. Por ende, necesitan procesos de integración y preparación antes de ser analizados de forma eficiente.
Por esta razón, las empresas actualmente no solo necesitan recopilar información, sino contar con herramientas que permitan integrarla, visualizarla e interpretarla de una manera sencilla. De acuerdo con PwC, los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos e importantes para las organizaciones.
Los principales desafíos en la gestión y análisis de datos
El verdadero reto está en descubrir el valor que contienen los datos y convertirlos en un plus para el negocio, no solo en almacenarlos. Por lo tanto, la incorporación de analítica avanzada e inteligencia artificial (IA) en los procesos diarios ha permitido tomar decisiones fundamentadas, rápidas y alineadas con los objetivos de la organización.
Así mismo, el avance de las tecnologías está cambiando la manera en que las empresas interpretan los datos. McKinsey explica que los modelos de IA generativa pueden analizar grandes cantidades de datos y asistir a los trabajadores en pequeñas tareas que no afecten su rendimiento. No obstante, el verdadero valor del análisis de datos inteligente depende de la calidad de la información disponible y la adecuada gestión de la misma.
Analytics Plus: una solución para transformar datos en información accionable
En este escenario, disponer de una herramienta que reúna la información y el análisis de datos en un solo lugar resulta fundamental para una organización. Una solución como ManageEngine Analytics Plus ayuda a convertir grandes volúmenes de datos de TI en información clara y accionable.
La plataforma integra datos provenientes de diferentes aplicaciones y herramientas de monitoreo para generar paneles, informes e indicadores que facilitan el seguimiento de algunos aspectos. Estos incluyen el rendimiento de los equipos técnicos, el cumplimiento de acuerdos de nivel del servicio (SLA), los costos operativos, y la seguridad y gestión de tickets.
Interfaz de ManageEngine Analytics Plus
Uno de sus principales beneficios es que reduce el tiempo que se necesita para recopilar información desde múltiples fuentes y permite que los equipos se puedan enfocar en el análisis de datos en lugar de invertir horas consolidando datos de manera manual. Además, gracias a sus tableros interactivos y sus reportes automatizados, los encargados de TI pueden identificar tendencias, detectar oportunidades de mejora y tomar decisiones estratégicas con mayor confianza y eficacia.
El futuro de la inteligencia de datos en las organizaciones
Lo más seguro es que la inteligencia de datos siga ganando protagonismo a medida que las empresas se enfrenten a entornos cada vez más dinámicos y competitivos.
Las organizaciones que logren construir una cultura basada en datos inteligentes, fortalecer las habilidades analíticas de sus equipos y apoyarse en herramientas especializadas estarán mejor preparadas para responder a los cambios del mercado y generar valor a partir de su información.
En definitiva, los datos por sí solos no transforman una empresa. Lo que realmente marca la diferencia es la capacidad de convertir la información que se tiene en conocimiento y este último en decisiones acertadas para la organización.
Herramientas como ManageEngine Analytics Plus representan un apoyo importante en este proceso, ya que permiten aprovechar el potencial de la información y transformarla en una ventaja que de resultados.
Fuentes
- PricewaterhouseCoopers. (s. f.). Future of Steering and data-driven decision making -PwC.PwC. https://www.pwc.de/en/finance-transformation/future-of-steering.html
- PricewaterhouseCoopers. (s. f.-a). AI & Analytics - Consultoría - PWC España. PwC. https://www.pwc.es/es/consultoria/data-analytics.html
- McKinsey & Company. (2022, 28 de enero). The data-driven enterprise of 2025. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-data-driven-enterprise-of-2025
- McKinsey & Company. (2023, 12 de mayo). What every CEO should know about generative AI. https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/what-every-ceo-should-know-about-generative-ai
- Gartner. (s. f.). What is data and analytics? https://www.gartner.com/en/topics/data-and-analytics