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Business Analytics. La empresas deben definir una estrategia de uso de sus datos para convertirlos en activos estratégicos y oportunidades de generación de valor.

Asesoftware Analityc

Estos activos estratégicos son datos que generan las propias unidades de negocio en todo el ciclo de vida con sus Clientes. Sin embargo, vemos que las compañías declaran buenas intensiones en relación a obtener beneficios de su información, pero en la práctica existen silos de datos, que muchas veces no son compartidos entre las distintas unidades de negocios. Cómo una especie de Game of Thrones de la Data, este enfoque es totalmente equivocado y perjudicial para el negocio.

A partir de todo el ciclo de vida con los Clientes, se van recopilando distintos datos, que en muchas ocasiones quedan en registros de sistemas legados o de CRM de última generación, el problema es que no existe un consenso tanto de las fuentes como de los dueños de esos datos, que finalmente deben convertirse en información útil para los negocios, ya sea con enfoques analíticos del pasado o enfoques de análisis predictivo vs análisis prescriptivo.

La definición más común de esta diferencia, análisis predictivo vs análisis prescriptivo, es que el primero de ambos describe lo que sucederá mientras que el segundo, la analítica prescriptiva, se centra en informar acerca de lo que debería suceder buscando mejorar el resultado esperado.

Es verdad que con las técnicas de analítica predictiva no se llegaba a una única conclusión, el escenario más favorable para el negocio, tal y como sucede en el análisis prescriptivo; sino que había varios resultados de los cuales faltaba por determinar el que mayores beneficios aportaría al futuro del negocio teniendo en cuenta su sostenibilidad. Pero, cada empresa, armada con sus mejores analistas de negocio, científicos de datos, consultores y expertos varios terminaba determinando la opción a escoger, la mejor, ésa que ahora se obtiene bajo la denominación “prescriptiva“.

En Asesoftware hemos ayudado a varias empresas en el Journey to Analytics, partiendo desde una PoC muy sencillas, para dar respuesta a una variable crítica de negocios – por ejemplo nivel de ventas por producto, periodo, zona, estaciones del año, etc. – hasta desarrollar sofisticados Dashboard para la toma de decisiones estratégicas, tácticas y operativas.

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