Lo que no se mide, no se puede mejorar. Casos de uso de la analítica de datos

September 29, 2020 - Posted by José Miguel Morales - 7 min
Tanto en la vida cotidiana como en el terreno empresarial, nos encontramos con múltiples casos en los que no se mejora todo lo que se pudiera, simplemente por no usar las herramientas adecuadas ni estar lo suficientemente concienciados.

El físico y matemático británico, William Thomson Kelvin, entre sus afirmaciones, nos dejó una frase tan reveladora como la siguiente: “Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre.”

Lo que no se mide, no se puede mejorar. Casos de uso de la analítica de datos

Las palabras de Thomson cobran mucho sentido si tenemos en cuenta la importancia de conocer el estado de los datos y parámetros para poder establecer objetivos, estrategias, tomar decisiones y, de este modo, abarcar todo aquello que conlleva estar al mando. O lo que es lo mismo, los datos sin analizar, pierden todo su valor.

Y si es tan obvio que lo que no se mide no se puede gestionar, ¿por qué a día de hoy aún hay tantas empresas y administraciones (públicas y privadas) que tienen esta asignatura pendiente?

Poco a poco, las compañías van adquiriendo conciencia de la importancia de este tema y gracias al uso de plataformas como Biuwer, consiguen una gestión integral que les permite tomar decisiones teniendo en cuenta sus puntos fuertes y débiles, sin limitaciones de espacio ni tiempo (donde sea y cuando sea).

A lo largo de este artículo vamos a ver algunos ejemplos de aspectos medibles que rodean tanto el entorno cotidiano como el empresarial.

Ámbito cotidiano

Contexto sanitario

Centrándonos en la pandemia causada por el Coronavirus COVID-19 que ha puesto "patas arriba" al mundo entero, la medición de los datos tiene, entre otras finalidades, la de adelantar el diagnóstico y el conocimiento de la evolución de la enfermedad. El análisis masivo de los datos clínicos, mejorará la respuesta asistencial y preventiva, por medio del desarrollo de herramientas predictivas capaces de personalizar las líneas de tratamiento, optimizar la gestión de recursos asistenciales, identificar factores de riesgo o reconocer nuevos síntomas.

En un contexto más generalizado, se pueden tomar datos de hábitos de consumo y ambientales, por ejemplo, para predecir posibles enfermedades del futuro, gracias a la medición. Así como tener mayor control sobre el gasto sanitario o cualquier proceso clínico de los pacientes.

Contexto deportivo

El análisis de datos aporta información de valor a los clubes deportivos y estos son cada vez más conscientes de ello.

Siendo el Béisbol el deporte pionero en utilizar el Big Data para optimizar sus resultados, estas herramientas suponen hoy, en muchas otras disciplinas deportivas, mejoras no sólo en los resultados a nivel general, sino también en el rendimiento de los deportistas a nivel individual.

Money Ball es una película interpretada por Brad Pitt y Jonah Hill, que relata la historia de un equipo de baseball que aplica sus conocimientos estadísticos para contratar a los jugadores y crear una nueva estrategia de juego denominada “Sabermetrics”, o también “SABRmetrics”, que consiste en el análisis empírico del béisbol, especialmente la medición y recolección de las estadísticas de actividad ocurridas durante los partidos de béisbol.

Lo que no se mide, no se puede mejorar. Casos de uso de la analítica de datos

Pero esto también ocurre en otros deportes como el fútbol. La empresa española BeSoccer está especializada precisamente en la recolección, almacenamiento y análisis de las estadísticas de juego, los resultados, todas las acciones que ocurren en cada partido y todos los atributos deportivos y sociales de los jugadores. Su producto especializado en análisis de datos de fútbol, Pro Football DB, no solo ofrece completas estadísticas, sino que ayuda con informes especializados, por ejemplo, en el mercado de fichajes, con comparativas de jugadores.

Lo que no se mide, no se puede mejorar. Casos de uso de la analítica de datos

La empresa española Blinkfire Analytics cubre otro ejemplo especializado en el mundo del deporte, y es el análisis de rendimiento de la publicidad y las audiencias que consiguen las marcas, según su impacto en Redes Sociales (seguidores, ratios de crecimiento, etc.), según distintos canales digitales y, en especial, el impacto que tienen los distintos contenidos para valorar la inversión publicitaria y los contratos asociados. Entre los muchos casos de uso que ofrecen en su plataforma, está este análisis de solape entre los seguidores en determinada red social entre dos equipos.

Lo que no se mide, no se puede mejorar. Casos de uso de la analítica de datos

Por todo ello, el análisis de los datos está suponiendo una revolución para el deporte profesional, al que ofrece grandes posibilidades de mejora.

Ámbito empresarial

Control de cobros a clientes

Un caso de uso frecuente en empresas es realizar la gestión de cobros ayudándose del análisis de datos en conexión con los datos almacenados en el ERP (sistema de gestión empresarial, Enterprise Resource Planning). Nos va a interesar realizar un control de las facturas de venta según su fecha de emisión y su fecha de vencimiento, para poder así gestionar por anticipado con los clientes el cobro de las facturas vencidas y minimizar el riesgo de posibles impagos.

Son frecuentes situaciones como tener facturas vencidas por un simple olvido o una falta de contabilización por parte del cliente, con las consecuentes pérdidas que esto puede significar para la compañía. Es recomendable realizar una gestión de cobros de forma proactiva, actuando regularmente por adelantado y usando herramientas que nos permitan comunicarnos con los clientes de forma sencilla al detectar situaciones de impago.

Los informes con formatos condicionales con códigos de color semafóricos nos ayudan a centrarnos visualmente en las facturas que están al día y las que no, tal como muestra el siguiente ejemplo.

Lo que no se mide, no se puede mejorar. Casos de uso de la analítica de datos

Optimización de precios para maximizar la rentabilidad

Sea cual sea tu sector o el tipo de empresa en la que trabajes, en todas las empresas hay espacio de mejora para establecer los precios óptimos a los productos y servicios comercializados.

Hay casos en los que simplemente no se ha calculado cuánto cuesta fabricar o comercializar un producto o servicio, y se han puesto los precios que subjetivamente entendemos que los clientes están dispuestos a pagar, sin aplicar un margen comercial al precio de coste.

Es aconsejable calcular con la mayor exactitud posible cuánto cuesta producir una unidad de producto o servicio. Una vez que se conoce ese dato, ya se puede establecer la política de precios, que ha de planificarse en base a unos objetivos y para ello se deben tener en cuenta entre otros, los costes operativos, el mercado o los competidores.

El establecimiento de objetivos debe llevarse a cabo en un marco estratégico, que tenga en cuenta los aspectos operativos y también los fines perseguidos por la compañía, para:

  • Maximizar beneficios
  • Promocionar determinados productos o servicios
  • Alcanzar un objetivo de rentabilidad
  • Posicionarse en un mercado

Optimización en la ubicación de tiendas

Otra de las cuestiones que lleva de cabeza a los directivos de las empresas, es saber cuál es la mejor ubicación para una nueva tienda.

Son muchos los factores a tener en cuenta a la hora de tomar este tipo de decisiones y una plataforma de análisis de datos puede ayudar mucho visualizando en un mapa, los distintos datos que entran en la ecuación, a distintos niveles geográficos (provincias, ciudades, barrios, ...). Por ejemplo:

  • Densidad de población
  • Nivel socioeconómico por zonas
  • Ubicación de otras tiendas propias
  • Ubicación de las tiendas de la competencia
  • Otros POIs (Puntos de Interés - Points of Interest)

La decisión se puede simplificar aún más si, además de mostrar adecuadamente toda la información geográfica involucrada en mapas interactivos, los incluimos en Cuadros de Mando en los que se añaden el resto de datos que se deben tener en cuenta.

Conseguir que la información sea fácilmente interpretable puede servirnos no sólo para tomar la decisión de la ubicación inicial de las tiendas, sino para realizar un evaluación a lo largo del tiempo del rendimiento de dichas tiendas y seguir tomando las decisiones de negocio que apliquen en cada momento.

Control presupuestario

Cualquier empresa que realice una gestión económico-financiera adecuada tiene un presupuesto anual en el que detalla las partidas de ingresos y gastos previstas en cada mes. Para que se pueda llevar un control presupuestario adecuado es recomendable realizar un análisis de datos periódico, típicamente cada mes, en el que se mida el grado de ejecución del presupuesto anual, desde el valor total hasta un desglose por partidas.

En este análisis se suelen detectar desviaciones tanto positivas como negativas, en los ingresos y en los gastos, que van a dar información suficientemente detallada para afrontar decisiones de negocio, como:

  • Incrementar la inversión
  • Aumentar las ventas
  • Reducir gastos superfluos
  • Ajustar precios

Habitualmente, para realizar los presupuestos para el siguiente ejercicio, se deben tener en cuenta la revisión y evaluación de los históricos de años anteriores y también las directrices que la compañía pretende realizar. En otras palabras, llevar un control presupuestario adecuado, comparando periódicamente la ejecución real de ingresos y gastos, sobre la ejecución prevista en el presupuesto, hace que sea más fácil conseguir los objetivos marcados para cada ejercicio y también preparar los siguientes presupuestos.

En resumen

Como conclusión, destacar la importancia de que las tomas de decisiones, en cualquier contexto, pasen a estar basadas en datos y no en opiniones subjetivas; lo que eliminará los cuellos de botella y mejorará el rendimiento dentro de las empresas.

Si no sabes por dónde empezar, desde el equipo de Biuwer te ofrecemos un Pack de Inicio Gratis con el que ayudarte a dar respuesta a todas tus dudas y dar el salto al Business Intelligence con confianza.

Si por el contrario, ya conoces los beneficios que la analítica de datos tiene para el crecimiento y la consecución de objetivos en tu compañía, y tienes cualquier consulta, ¡ponte ahora en contacto con nosotros!.

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