El análisis de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para obtener información de valor que facilite la toma de decisiones estratégicas. Los programas de gestión o ERPs permiten a las empresas recopilar, procesar y visualizar grandes cantidades de información en tiempo real, lo que hace posible reducir el tiempo entre que se produce un hecho y se toma la decisión más adecuada. Aunque estas herramientas ofrecen una serie de ventajas, también tienen limitaciones y restricciones que hay que tener en cuenta para poder mejorar la calidad de las decisiones tomadas. En este artículo, analizaremos las ventajas e inconvenientes y cómo aprovechar al máximo su potencial para una toma de decisiones más efectiva.

Las principales ventajas:

1. Reflejar numéricamente una situación: Los datos se muestran y analizan mediante cuadros de mandos o Dashboards que reflejan una determinada situación empresarial, como las ventas, la fabricación, las finanzas, etc. Estos cuados de mandos muestran la situación actual del área analizada, su evolución respecto a un periodo anterior y el comportamiento de las principales variables relacionadas con el valor analizado. Respecto al análisis de las ventas, podría ser el número de cliente totales, nuevos clientes, etc.
2. Toma de decisiones basada en datos: Un buen análisis de datos permite a las empresas basar sus decisiones en información objetiva y cuantificable. Al analizar datos relevantes, como el rendimiento de ventas, los patrones de compra del cliente o los indicadores económicos, las empresas pueden obtener una visión más precisa y fundamentada de su situación actual y futura.
3. Identificación de oportunidades y tendencias: El análisis de datos permite identificar oportunidades de mercado y tendencias emergentes. Al examinar patrones y correlaciones en los datos, se pueden detectar nuevas demandas, nichos de mercado o cambios en los comportamientos del consumidor. Esto permite anticiparse a las necesidades del mercado y tomar decisiones proactivas para mantenerse competitivos.
4. Mejora de la eficiencia operativa: El análisis de datos permite optimizar los procesos internos. Al analizar datos relacionados con los procesos de producción, el inventario, la cadena de suministro o la gestión del talento, la evolución de los costes, las empresas pueden identificar cuellos de botella, áreas de mejora y oportunidades para reducir costos y aumentar la eficiencia.
5. Personalización de la experiencia del cliente: El análisis de datos permite comprender mejor a los clientes y ofrecerles una experiencia personalizada. Al analizar datos demográficos, preferencias de compra, interacciones en redes sociales y otros comportamientos, las empresas pueden segmentar a sus clientes y ofrecerles productos, servicios y ofertas específicas que se ajusten a sus necesidades individuales. Esto ayuda a mejorar la satisfacción del cliente y fomentar la fidelidad.

Entre las principales limitaciones y desafíos están:

1. Calidad de los datos: Es necesario que los datos sean consistentes, es decir, han de ser completos y representar una determinada situación. Por ejemplo, si analizamos las unidades fabricadas, debemos tener la totalidad del material utilizado, las horas del personal y el tiempo de máquina utilizado, de lo contrario, el análisis de costes no será real y las conclusiones y decisiones basadas en ellos serán igualmente deficientes.
2. Privacidad y seguridad: Manejar información sensible de clientes y de la empresa requiere evitar su pérdida, mediante sistemas de copias de seguridad que garanticen su recuperación; y su privacidad e implementar las medidas adecuadas de protección y cumplimiento normativo; asegurando el cumplimiento de los estándares de seguridad y privacidad requeridos.
3. Interpretación correcta de los resultados: El exceso de información puede sumergirnos en un mar de indicadores que nos desvíe del objetivo inicial de mejorar una determinada situación. Es necesario realizar un trabajo previo para determinar qué factores son los que tiene una mayor repercusión en nuestro resultado y luego decidir como los vamos a evaluar y a mejorar

Para mejorar la calidad de las decisiones, estas son las recomendaciones principales:

1.  Integración de datos: Es necesario conectar los datos que provienen de diversas fuentes de la organización -como contabilidad, fabricación, ventas, compras, etc- y asegurarnos que se comparten en tiempo real par poder determinar los valores unitarios.
2. Aprendizaje automático: Es importante integrar metodologías que permitan descubrir patrones complejos, realizar predicciones y automatizar procesos de toma de decisiones basados en algoritmos.
3. Visualización de datos: La visualización de datos es una herramienta poderosa para comprender la información de manera más intuitiva y rápida. La utilización de gráficos, tablas e indicadores para representar los datos de manera efectiva, facilita la identificación de patrones y tendencias relevantes.

Como conclusión podemos decir que los programas de análisis de datos facilitan, simplifican y mejoran la toma de decisiones a las empresas, pero par que sea así, es necesario que dichos datos muestren fielmente una determinada situación y su evolución, la presenten de forma que sea fácil de interpretar y nos indique su impacto en el resultado de la empresa.