La Analítica de Datos y Big Data: Impulso Clave para las PYMES en la Era Digital

En el panorama empresarial actual, donde el volumen de datos generados por los usuarios crece exponencialmente, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable. Aunque tradicionalmente asociado a las grandes corporaciones, las pequeñas y medianas empresas (PYMES) tienen cada vez más a su alcance las capacidades para integrar este enfoque en su toma de decisiones y procesos operativos. Comprender cómo la analítica de datos y el Big Data pueden impulsar su eficiencia y competitividad es crucial para su éxito.

¿Por Qué la Analítica de Datos es Crucial para las PYMES?

La analítica es una de las principales claves de una buena estrategia de marketing. Sin analítica, es imposible saber si alguien está viendo tu página web y si las estrategias que están llevando a cabo funcionan o son solamente un estorbo. El manejo, la analítica y la organización de datos son un gran aliado para que las pequeñas y medianas empresas puedan adaptar su marketing, su publicidad y sus estrategias comerciales a las necesidades reales del mercado.

Mediante el análisis de datos, las empresas pueden identificar tendencias emergentes, patrones ocultos y relaciones entre variables que pueden no ser evidentes a simple vista. Esto les permite anticiparse a cambios en el mercado y tomar medidas proactivas. Además, el análisis de datos puede identificar áreas de ineficiencia en los procesos operativos de la empresa y esto permite implementar mejoras que reduzcan costes, aumenten la productividad y mejoren la calidad del producto o servicio.

Al analizar los datos, las empresas obtienen información relevante sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, de modo que les es más fácil segmentar tanto la base de sus consumidores como el público potencial para ofrecerles productos y servicios personalizados que satisfagan mejor sus necesidades. Otra de las ventajas del análisis de datos es que permite a las empresas identificar y gestionar riesgos de manera más efectiva.

El Rol de la Analítica Web

Para muchas compañías, su página web es una pieza clave a la hora de atraer a los compradores. En este contexto, la analítica web es simplemente la forma de medir tus acciones en el ámbito digital. Entender quién está viendo tu web es esencial, y la analítica puede proporcionarte una gran variedad de datos que puedes estudiar. Sabiendo qué es lo que funciona y qué no, además de tener en cuenta qué es lo esencial y que es lo que puedes ahorrarte, podrás tomar mejores decisiones en tu estrategia de marketing (y por lo tanto, conseguir mejores resultados).

La página web de un negocio siempre debe de tener un propósito. Marcar los objetivos en una herramienta como puede ser Google Analytics puede darte la posibilidad de medir el éxito de tus campañas. Sin analítica, es imposible saber si alguien está viendo tu página web y si las estrategias que están llevando a cabo funcionan o son solamente un estorbo. Si atraes a personas que realmente no están interesadas en tu producto, tu empresa no avanzará.

El Potencial del Big Data para las PYMES

Big Data hace referencia a la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos generados a gran velocidad y con una gran variedad de formatos. No se trata únicamente de almacenar información, sino de convertirla en conocimiento útil y accionable. La afluencia de datos procedentes de sensores, archivos de registro de audio y vídeo en streaming, la web y las redes sociales están aumentando el volumen, la velocidad y la variedad de los datos.

Una mejor gestión del Big Data puede ayudar a las PYMES a descubrir patrones ocultos, correlaciones y conocimientos basados en datos. También pueden lograr análisis prescriptivos y predictivos casi en tiempo real y la toma de decisiones analíticas para el futuro. Como resultado, las PYMES pueden competir de forma más eficaz tanto contra sus competidores de tamaño similar como contra las grandes empresas que ya aprovechan estas tecnologías.

Desafíos y Oportunidades

Aunque el concepto de Big Data se ha asociado tradicionalmente a las grandes corporaciones, hoy en día las pequeñas y medianas empresas (PYMES) tienen cada vez más herramientas a su alcance para incorporar este enfoque en su toma de decisiones y procesos operativos. Tradicionalmente, el acceso a soluciones de Big Data estaba limitado por su complejidad y coste. Sin embargo, con el avance de la tecnología y la proliferación de herramientas “as-a-service” y basadas en la nube, el análisis de datos se ha democratizado. Integrar el Big Data en el funcionamiento de una PYME no implica necesariamente grandes inversiones tecnológicas, pero sí requiere una estrategia clara y una cultura organizativa orientada al dato.

Las PYMES en Colombia, según cifras del Ministerio de Tecnologías de Información y las Comunicaciones (MinTIC), aportan el 50% del Producto Interno Bruto (PIB), generan el 80% del empleo y representan el 99% de las empresas. Sin embargo, estas falencias que presentan se traducen en poca innovación en tecnología para apalancar sus productos y servicios. Las pequeñas y medianas empresas reconocen que, para aumentar sus beneficios y competitividad, se deben encaminar en el uso e implementación de herramientas de Big Data y analítica de datos.

Obstáculos Comunes para la Adopción de Analítica en PYMES

• La mayoría de compañías ni siquiera sabe por qué no usan analítica web cuando les preguntamos.
• Falta de alineación de los equipos con una "fuente única de la verdad" de datos.
• Demasiados datos no estructurados, que no solo suponen un desperdicio en lo referente a analítica empresarial, sino también un riesgo para la seguridad. Los informes muestran que hasta el 90 % de los datos no están estructurados.
• Muy poca automatización, ya que las empresas todavía confían demasiado en procesos manuales como actualizar hojas de cálculo.
• Acceso insuficiente a los datos pertinentes por parte de la plantilla.
• Bajo rendimiento: el acceso lento a los datos y las consultas de larga duración derivadas de sistemas más antiguos o mal configurados.
• Falta de un equipo de TI dedicado y de habilidades especializadas.
• Espacio, energía y refrigeración limitados en el centro de datos físico.

Quizá la solución podría pasar por facilitar información óptima sobre cómo empezar a utilizar la analítica de datos, qué recursos serían necesarios y diseñar un proceso de implementación basado, fundamentalmente, en los objetivos a conseguir.

Pasos Clave para Implementar la Analítica de Datos en PYMES

Uno de los primeros pasos que deben dar las PYMES hacia el uso y aprovechamiento de estas tecnologías es la digitalización y almacenamiento de la información que generan los procesos de su día a día, tales como la toma de pedidos, la atención al cliente y diversos procedimientos operativos y logísticos. Para que la analítica funcione de manera correcta, es muy importante realizar las preguntas adecuadas, es decir, definir objetivos medibles, y contar con las herramientas analíticas apropiadas.

Lo primero y principal para realizar un análisis de datos en una empresa es tener claros los objetivos que se pretenden conseguir con él. Una vez que están claros los objetivos, el siguiente paso es identificar los datos relevantes para alcanzarlos fijándose en qué información es necesaria para solventar las preguntas que se han planteado. La fase de recopilación de datos es el paso fundamental del proceso y debe hacerse cuidadosamente para garantizar que la información obtenida es relevante y útil para la empresa. En este punto es necesario limpiar los datos, eliminar los valores duplicados o inconsistentes y transformarlos en un formato adecuado para el análisis.

Aplicaciones Prácticas de la Analítica de Datos para PYMES

• Iniciar aplicaciones de analítica con información financiera de la empresa, crucial para la toma de decisiones.
• Analizar información sobre procesos logísticos, para introducir mejoras en eficiencia.
• Implementar estrategias de marketing y redes sociales, con campañas personalizadas en tiempo real.
• Desarrollar procesos que permitan mejorar el servicio al cliente, para aumentar su retención y nivel de satisfacción.

Herramientas de Analítica de Datos y Business Intelligence

El Business Intelligence (BI) o inteligencia empresarial consiste en un conjunto de técnicas de gestión empresarial que permiten a una organización tomar decisiones con base en los datos que han sido tratados por distintas herramientas para convertirlos en información. Puede ayudar a las PYMES en numerosos aspectos, entre los que destacan el conocimiento y desarrollo del cliente objetivo, el lanzamiento y adaptación al mercado de nuevos productos, la toma de decisiones respecto a competidores o red local y el perfeccionamiento del producto en relación a los gustos y exigencias de los consumidores.

Con respecto a las herramientas, en el mercado han surgido diferentes alternativas para aprovechar y democratizar al máximo las herramientas desarrolladas alrededor de estas tecnologías. Una de estas es un modelo de negocio conocido como "as-a-service", que consiste en desarrollar y disponibilizar productos como un servicio, por el cual las empresas pagan por su uso, la empresa brinda los datos y obtiene como resultado los análisis e insights derivados de estos.

Ejemplos de Herramientas de Analítica

• Google Analytics: Herramienta fundamental para medir el éxito de campañas en la página web.
• Python: Uno de los lenguajes de programación más populares con funciones relevantes en el análisis de datos y aprendizaje automático.
• SAS: Software especializado en análisis estadístico, visualización y minería de datos, ampliamente utilizado en diversas industrias.
• Tableau: Herramienta gratuita para la visualización de datos que permite crear visualizaciones interactivas y paneles de control.
• Power BI: Herramienta poderosa para importar datos, crear informes y gráficos visuales, así como interactuar con ellos y aplicar filtros para explorar la información. Santander X ofrece un curso introductorio.

Estas son sólo algunas de las herramientas más populares que existen hoy en día para el análisis de datos, si bien la elección dependerá de las necesidades de la empresa y del tipo de análisis que se va a realizar. Las herramientas de analítica empresarial ofrecen a las PYMES la posibilidad de sacar partido a sus datos, permitiendo impulsar su eficiencia operativa, generar nuevos modelos de negocio y conectar con los clientes.

Características Clave en Herramientas de Analítica para PYMES

• Inteligencia Artificial: Ayuda a identificar patrones y problemas, e incluso a prever soluciones.
• Información Valiosa de Fácil Consumo: Genera información intuitiva, sin código y fácil de descifrar.
• Procesamiento con Lenguaje Natural: Permite encontrar respuestas sencillas a preguntas empresariales complejas.
• Informes en Tiempo Real: Ayudan a ajustarse a las condiciones cambiantes del mercado y a dar a los equipos la información más reciente.
• Escalabilidad y Fácil Integración: Se adaptan a las necesidades cambiantes de la empresa.

IBM IAS Mini: Solución para PYMES en Big Data

Un desafío clave para las PYMES en crecimiento es determinar cómo aprovechar al máximo el espacio físico que disponen para su centro de datos. IBM diseñó un minidispositivo para aliviar esos desafíos en mente de las PYMES. El IBM IAS mini es un punto de partida perfecto para las PYMES en crecimiento en una amplia gama de sectores. Al igual que el resto de la línea de dispositivos IAS, el mini es adecuado para ejecutar una variedad de consultas, especialmente consultas medianas y complejas, y proporcionar resultados rápidamente.

La sencillez y los requisitos mínimos de administración del IAS mini también son adecuados para las PYMES que necesitan un almacén de datos analíticos que no tienen mucho personal dedicado a la administración de su entorno de TI. Integra un sistema de gestión de bases de datos, servidores, almacenamiento y capacidades de análisis avanzadas en un único sistema. También está preajustado y requiere un mantenimiento continuo mínimo, por lo que las PYME pueden empezar a utilizar sus capacidades totalmente optimizadas de inmediato y no se verán sobrecargadas con futuras actualizaciones. Las PYMES que quieren ahorrar espacio también estarán encantadas de saber que la IAS mini tiene un formato que se puede montar en un rack. Si le interesa trasladar las cargas de trabajo a la nube, tenga en cuenta que el dispositivo está preparado para la nube gracias al motor SQL común (CSE) de IBM. El IAS mini ofrece velocidad, sencillez y una relación calidad-precio excepcional a las PYMES que buscan utilizar el Big Data en sectores cada vez más competitivos.

Conclusión

Todas las empresas recopilan y almacenan una gran cantidad de datos. El tiempo es clave para que muchas PYMES conviertan el valor de sus datos en resultados comerciales. En definitiva, las PYMES deben aprovechar la analítica de datos si quieren prosperar en sus negocios. Más en entornos cuya complejidad va más allá de situaciones coyunturales. La información es poder. Las empresas de hoy no solo necesitan trabajar de manera más inteligente, también deben hacerlo de forma más rápida. Y, para ello, deben buscar la manera de aprovechar al máximo el conocimiento derivado de los datos.