5 métodos para aumentar el valor de negocios con el análisis

Nota del editor: Este artículo se publicó originalmente en Forbes.

Muchas organizaciones enfrentan el desafío de adaptar el análisis para que todos los empleados puedan aprovecharlo. Para otras, es difícil obtener el máximo valor de sus inversiones en análisis. Además, la cantidad exponencial de datos que se generan hace que sea más difícil ayudar a los empleados a utilizar los datos en sus funciones.

Las organizaciones invierten billones para convertirse en empresas basadas en los datos. Sin embargo, solo el 8 % logra adaptar el análisis de manera eficaz para obtener valor a partir de los datos, según McKinsey. 

Al aprovechar los datos de manera eficaz, se generan numerosas oportunidades para que las empresas solucionen problemas y prosperen. Para usar y analizar los datos con éxito, los empleados necesitan tener acceso a los datos correctos para su trabajo. Además, deben contar con la tecnología y los recursos para buscar la información relevante y comprenderla. Con estos elementos clave, las personas están mejor equipadas para trabajar con datos convincentes y casos de uso de análisis relevantes. Por lo tanto, pueden generar valor para sus clientes y partes interesadas con visualizaciones, informes o dashboards que ayudan a resolver desafíos de negocios específicos y responder preguntas de inmediato.

Si comienza poco a poco y obtiene beneficios rápidamente con casos de uso de datos y análisis, más personas y equipos se sentirán motivados a aplicar y desarrollar aún más los recursos para satisfacer sus propias necesidades. El resultado es una fuerza laboral que valora, practica y promueve el uso de los datos. Estos son los elementos que definen una cultura de datos y que permiten lograr resultados positivos, como por ejemplo una mayor exploración de los datos y curiosidad, una mejor colaboración y la capacidad de romper los silos, mayores expectativas para las actividades relacionadas con los datos, la percepción de la confianza y la responsabilidad como aspectos igualmente importantes, además del compromiso de obtener valor a partir de los datos.

En promedio, el 73,5 % de los encuestados de empresas líderes en el uso de datos de diferentes lugares del mundo comentó que siempre tomaron decisiones basadas en los datos, en comparación con solo el 5,7 % de los encuestados de organizaciones con conocimiento de datos. 

Cuando las empresas construyen una cultura de datos, o la mejoran, a través de inversiones en tecnología, aumentan las habilidades de datos de los empleados. Además, se desarrollan infraestructuras para permitir la toma de decisiones basadas en los datos en toda la empresa. Esto mejora los comportamientos y las creencias en toda la organización. Lea este artículo de Forbes sobre la toma de decisiones basada en los datos para obtener más información sobre la integración de los datos en numerosos flujos de trabajo de negocios.

Por qué es importante que todos usen los datos 

Todos los miembros de una organización deberían usar los datos para impulsar la toma de decisiones. Cuando comparte los resultados positivos y los patrones de éxito con sus empleados, ayuda a expandir y profundizar el compromiso en toda la empresa. El análisis de autoservicio intuitivo permite a los usuarios corporativos, es decir, personas que no son analistas capacitados, usar los datos de una manera que resulte relevante para su trabajo. De este modo, más personas pueden usar los datos para basar sus decisiones en ellos. Esto permite ampliar la adopción del análisis y la toma de decisiones basada en los datos en toda la empresa. 

Por cuarto año consecutivo, más del 90 % de los ejecutivos (el 91,9 % en 2022) afirman que la cultura es el mayor impedimento para convertirse en una empresa basada en los datos. Solo el 8,1 % dice que la principal limitación es la tecnología.

Cómo generar valor de inmediato con el análisis

Estas son cinco estrategias para generar valor y aumentar la participación de inmediato para los casos de uso prioritarios y, en última instancia, respaldar la viabilidad a largo plazo de la empresa. Además, compartimos historias de empresas que han tenido éxito utilizando estos métodos.

Si desea poner en marcha el análisis en solo unos minutos, independientemente del nivel de habilidades de las personas, visite Tableau Exchange. Allí podrá obtener extensiones, conectores y aceleradores de dashboards que le permitirán crear casos de uso y visualizaciones rápidamente para una variedad de sectores, departamentos y aplicaciones. 

1. Posibilite el análisis de autoservicio. Al hacerlo, los empleados tendrán las herramientas y la capacidad para responder sus propias preguntas y descubrir información más rápidamente. Pueden colaborar para garantizar que se hayan acordado métricas y dimensiones personalizadas y respaldar los objetivos de su equipo.

DTDC, una empresa de distribución y logística con sede en India, usó Tableau para trazar datos en un mapa a fin de comprender mejor el problema de los retrasos en las entregas. Se dividió la información por ubicación, producto y diferentes parámetros de servicios. Al aprovechar estos datos, la empresa logró alcanzar su objetivo de volver a la rentabilidad anterior a la pandemia de COVID-19 en tan solo nueve meses.

Además, DTDC brindó una visibilidad detallada de las entregas a más equipos. Antes, esta información solo la supervisaba el equipo de operaciones. Al poner la información a disposición de todos los directivos sénior, más personas pudieron realizar un seguimiento y tomar decisiones tácticas y estratégicas para lograr un mejor rendimiento del servicio. 

Ahora, la alta dirección puede observar las tendencias a diario y obtener información relevante para ayudar a los equipos a encontrar nuevas fuentes de ingresos. Al mismo tiempo, se brinda una atención excepcional a los clientes existentes.


El dashboard de coincidencias de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de DTDC ayuda al personal a realizar un mejor seguimiento de las entregas y ofrecer un mejor servicio al procesar la información del remitente y el destinatario por región.

2. Defina objetivos específicos y los KPI relacionados para ayudar a los equipos a medir el éxito. Unos objetivos bien definidos permiten a los equipos crear rápidamente activos de datos especialmente diseñados, como visualizaciones interactivas, para supervisar procesos de negocios clave y abordar puntos de decisión relevantes para su línea de negocios.

Emami, una empresa líder en el cuidado personal y la atención médica en la India, creó visualizaciones personalizadas para realizar un seguimiento de las métricas financieras y operativas. Por ejemplo, la empresa puede ver todas las órdenes de compra de un vistazo e investigar en profundidad aquellas que han estado abiertas durante demasiado tiempo. El equipo de Emami también usó Tableau para crear un mapa de calor del rendimiento de la marca. Se trata de un recurso especialmente diseñado que ayuda a los usuarios a comprender cuál de las marcas tiene un mayor crecimiento. De este modo, la empresa puede hacer recomendaciones basadas en datos a los comercios minoristas.

3. Democratice el análisis avanzado con inteligencia artificial intuitiva. El análisis predictivo puede ayudar a sus empleados a tomar mejores decisiones ahora y en el futuro. Reducir los obstáculos para usar las funcionalidades de la ciencia de datos permitirá que más empleados respondan preguntas de análisis complejas. 

E.ON, un grupo de energía con sede en Alemania, usa Tableau para supervisar el estado de sus sensores en sistemas de cogeneración. Su sistema de cuadrícula permite supervisar decenas de miles de componentes de la red en un solo mapa. Esta información sustenta la estrategia de mantenimiento predictivo de la empresa para garantizar que funcione con un rendimiento óptimo. 

El equipo de inteligencia artificial de E.ON también usó Tableau para desarrollar un algoritmo fácil de supervisar que asigna el valor de los sensores a un solo índice de estado. “Los operadores ya no se sientan en una sala de control mirando 20 pantallas. Pueden supervisar todo en un entorno visual unificado y en tiempo real. Al mismo tiempo, sus colegas fuera de la central también pueden supervisar las turbinas desde su iPad y conocer el índice de estado”, comenta Alexander Schaaf, ingeniero de análisis visual. 

4. Impulse el desarrollo de la alfabetización de datos o la confianza al trabajar con datos al invertir en la fuerza laboral con sesiones de capacitación internas, programas de terceros, etc. La alfabetización de datos se está convirtiendo rápidamente en una habilidad esencial para todos los empleados, no solo para los científicos y analistas de datos. Por eso, es importante aumentar el nivel de madurez de análisis de su organización y priorizar la capacidad de explorar y comprender los datos y comunicarse con ellos para todos los empleados. Descubra una guía útil y probada para ayudar a cerrar la brecha de habilidades de datos en este artículo de Forbes: El camino del éxito para la alfabetización de datos y la madurez del análisis para todos (en inglés).

Para desarrollar la alfabetización de datos en la fuerza laboral y mejorar las habilidades de los empleados, Zeotap, una empresa de datos que ayuda a las empresas a comprender a los clientes y predecir sus comportamientos, aprovechó los 90 días de capacitación gratuita de Tableau y continúa realizando sesiones internas periódicas. El equipo de análisis trabaja para identificar las prácticas recomendadas de análisis y obtener inspiración día tras día con la Visualización del día

Al expandir su implementación de Tableau para incluir a los equipos de ventas, de ejecutivos, de capacitación de ventas y de marketing, más personas pueden acceder a información más detallada sobre las ventas y los ingresos. De este modo, están más familiarizadas con la información y tienen más confianza al trabajar con datos. Incluso los ejecutivos de Zeotap pueden comprender mejor qué productos y segmentos aportan la mayor cantidad de ingresos y tomar decisiones más informadas sobre estrategias de ventas cruzadas y adicionales.

5. Identifique a los expertos en la materia de cada departamento que puedan proporcionar comentarios rápidamente y garantizar que los equipos de datos y análisis cuenten con el contexto de negocios que necesitan para desarrollar activos de datos eficaces que todos puedan usar y explorar.

JPMorgan Chase (JPMC) utiliza los datos para tomar decisiones estratégicas importantes. El equipo de operaciones de marketing analiza la trayectoria de los clientes. Esta tiene un impacto en las decisiones de diseño del sitio web, los materiales de publicidad y los productos, como la aplicación móvil de Chase. Al mismo tiempo, los administradores de finanzas y los responsables de las sucursales exploran los datos para ofrecer a los clientes una experiencia más eficaz en sus actividades bancarias. 

Pero estos no son los únicos empleados de JPMC que adquirieron experiencia en el dominio. Los agentes de bolsa, los analistas de operaciones y los miembros de los equipos de ventas, riesgo y cumplimiento también se benefician de las funcionalidades de la API de Tableau. Estas ofrecen una experiencia de análisis sin inconvenientes y se integran a la perfección con las aplicaciones empresariales de la organización.

Con el objetivo de que todos puedan acceder a los datos, TI eliminó los obstáculos para los grupos de negocios, lo que permitió el autoservicio en toda la empresa. En 2017, ocho personas capacitaron a 1200 nuevos desarrolladores y analistas en el uso de la plataforma. Esto despertó el interés de los empleados hasta llegar a los casi 30 000 usuarios actuales. 

Al permitir que los analistas de todos los equipos pudieran responder preguntas a partir de los datos con Tableau, JPMC logró reducir de meses a semanas el tiempo de generación manual de informes. Esto implicó un ahorro de miles de horas, mejoró el proceso de toma de decisiones en toda la empresa y lo hizo más transparente. 

Comprender las funciones y responsabilidades para el análisis con el Blueprint de Tableau

Obtenga más información sobre los roles que los empleados de un equipo interdisciplinario (profesionales de TI e inteligencia de negocios, administradores de datos y creadores de contenido de Tableau) pueden desempeñar para ayudar a la empresa a usar los datos de manera más eficaz. Los equipos de proyectos interdisciplinarios deben centrarse en establecer y mantener la práctica de análisis, administrar los datos de la organización de conformidad con los requisitos de negocios o normativos y planear e implementar una plataforma de inteligencia de negocios, entre otras tareas. Conozca el valor que los roles específicos pueden aportar en el Blueprint (modelo) de Tableau

El camino a seguir

Organizaciones de todo el mundo están aprovechando estas cinco prioridades para aumentar la participación en la empresa y promover una cultura de datos. Una vez que los equipos adoptan una mentalidad basada en los datos para tomar decisiones, las empresas pueden generar valor fácilmente para todas las partes interesadas. La clave consiste en comenzar poco a poco y lograr pequeños éxitos clave. De este modo, podrá inspirar a los empleados a unirse al movimiento y resolver casos de uso relevantes con sus propios datos e ideas. 

Estos son algunos de los recursos que ayudarán a la empresa a dar el siguiente paso.

Para obtener orientación detallada sobre cómo su organización puede lograr más con una mentalidad basada en los datos, consulte la Guía para crear una cultura de datos.

Obtenga una versión de prueba gratuita de Tableau hoy mismo.

1. Informe de IDC patrocinado por Tableau, Cómo la cultura de datos impulsa el valor del negocio en las organizaciones basadas en los datos, ##US47605621, mayo de 2021.

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