Datos y Análisis

Trabajando con datos para tomar mejores decisiones

Luis Temes24/01/2023
Trabajando con datos para tomar mejores decisiones

La toma de decisiones basadas en datos consiste básicamente en recopilar datos sobre los indicadores clave de rendimiento (KPI) de una empresa y transformarlos en información útil y accionable. Este proceso es fundamental en las estrategias empresariales modernas, donde el “Data-Driven Management” es una tendencia cada vez mayor.

La mejor manera de trabajar con los datos de negocio para poder tomar las mejores decisiones estratégicas es desarrollar un enfoque estructurado para el análisis y la gestión de datos. Este enfoque debería incluir los siguientes pasos: 

  • Recolección de datos: Recopilación de datos relevantes de diferentes fuentes, como sistemas internos, fuentes externas e investigaciones de mercado. Estos datos deben ser precisos, completos, y estar accesibles en el momento adecuado. 
  • Limpieza de datos: Limpieza de los datos, eliminando cualquier información irrelevante, faltante o inconsistente. Este paso es importante para garantizar que los datos sean precisos y fiables. 
  • Almacenamiento de datos: Almacenamiento de los datos en un repositorio centralizado (Data Warehouse) para un fácil acceso y análisis. Este paso permite una fácil integración de datos de diferentes fuentes y facilita consultas e informes eficientes. 
  • Minería de datos: Analizar los datos para descubrir patrones e ideas que puedan informar las decisiones estratégicas. Este paso implica el uso de técnicas como el análisis estadístico, el aprendizaje automático y la visualización de datos para extraer información. 
  • Visualización de datos: Presentación de los datos de manera clara y concisa, para facilitar la comprensión y la toma de decisiones. Este paso implica el uso de herramientas como gráficos, tablas y paneles para comunicar eficazmente las ideas. 
  • Gobierno de datos: Establecer políticas, procedimientos y estándares para garantizar que los datos sean precisos, seguros y cumplan con los requisitos regulatorios. Este paso también incluye monitorear y auditar los datos para garantizar su cumplimiento y mejorar la calidad de los datos. 
  • Mejora continuada: Monitorizar, evaluando y actualizando continuamente el proceso de análisis de datos, garantiza que sigan siendo eficaces y relevantes. 

Siguiendo este enfoque estructurado, las organizaciones pueden obtener una comprensión profunda de sus datos empresariales y utilizarlos para tomar decisiones informadas que impulsen el crecimiento y el éxito del negocio.

 

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Implementar una cultura de aprovechamiento de los datos

Hoy en día, la democratización del software de Inteligencia Empresarial, que la pone al alcance de toda la empresa, permite a usuarios sin demasiados conocimientos técnicos analizar y extraer conclusiones de la información. Como resultado, se necesita menos implicación de los departamentos de TI para generar informes, tendencias y visualizaciones que faciliten los procesos de toma de decisiones.

Esto es posible con plataformas de gestión empresarial modernas como los ERP Microsoft Dynamics 365, en especial si son empresas como COSMO CONSULT las encargadas del proceso de implementación. COSMO CONSULT cuenta con muchos años de experiencia proporcionando soluciones digitales en el campo de la Ciencia de los Datos / Data Science. La compañía ofrece tanto soluciones especiales a petición del cliente como soluciones preconfiguradas de extracción y análisis de datos de Microsoft Dynamics 365, además de servicios de consultoría / coaching de alto nivel. Asimismo, COSMO CONSULT ofrece Apps certificadas por Microsoft en la Microsoft App Store, como por ejemplo su App de Captura de datos en planta o las Apps de Product Data Management y Telemetría de Datos para Business Central.

Por último, es importante tener en cuenta que el proceso de análisis de datos debe ser continuo y en constante evolución. Es importante mantenerse al día con las últimas tendencias y tecnologías en el campo del análisis de datos y buscar maneras de mejorar y automatizar continuamente el proceso. Esto incluye la implementación de herramientas de automatización y aprendizaje automático para ayudar a analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y precisa. 

En resumen, para trabajar de manera efectiva con los datos de negocio y tomar las mejores decisiones estratégicas, es esencial desarrollar un enfoque estructurado para el análisis y la gestión de datos. Este enfoque debe incluir la recolección, limpieza, almacenamiento, minería, visualización, gobierno y mejora continua de los datos. Además, es importante contar con un equipo capacitado y expertos en el campo y utilizar las herramientas y tecnologías adecuadas para garantizar un análisis preciso y valioso. 

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Autor:
Luis Temes
Artificial Intelligence Specialist Spain & LATAM