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Data Analytics: qué es y para qué se utiliza

Data Analytics: qué es y para qué se utiliza
#Marketing
#Tecnología
#Otros
15 de sep - min de lectura


analyticsEl Data Analytics no es un software, sino que se trata de un grupo de tareas para identificar la necesidad del negocio a fin de trabajar en su solución. Para eso, las personas que tienen habilidades para el análisis de datos utilizan herramientas y tienen criterio para determinar las métricas que deben ser tenidas en cuenta ya que no todas son válidas.   La tendencia a trabajar en base al análisis de datos está en aumento ya que las organizaciones que trabajan de esta manera pueden tomar mejores decisiones operativas y gestionar los riesgos. Además, logran un crecimiento rentable y sostenible.   Los colaboradores, factor crucial Una encuesta reciente a CEO de todo el mundo realizada por la consulta EY confirmó que las empresas tienen dificultados para obtener valor del Data Analytics. En este sentido, el 11% de los líderes dicen que su empresa finalmente está obteniendo información útil de todas las fuentes de datos; el 10% cree que ahora puede ofrecer información y análisis a escala; y el 33% confía en que puede tomar y aplicar decisiones rápidamente. Esto se debe a que si bien muchas organizaciones realizan inversiones en soluciones tecnológicas no cuentan con los colaboradores idóneos ya que éstos no han sido capacitados de forma apropiada.   ¿Para qué sirve el Data Analytics? Si bien los ámbitos de aplicación del análisis de datos son muy amplios, en concreto el Data Analytics impacta en toda la cadena de valor. A modo de ejemplo, sirve para:  
  • Identificar los productos y clientes menos rentables
  • Optimizar la fuerza de ventas
  • Estimar previsiones de producción
  • Identificar y anticiparse a los riesgos
Sin embargo, todo esto es posible si se cuenta con personas que pueden utilizar Data Analytics para tomar decisiones de creación de valor ya que éstas saben diseñar y compartir información basada en datos en sus puestos de trabajo, más allá del departamento en el cual se desempeñen.      La buena noticia es que el entrenamiento para desarrollar las habilidades analíticas de quienes no son expertos en Data Analytics es sencillo con una capacitación adecuada, basada en la práctica, y de la mano de profesionales que tienen experiencia en este campo de acción.

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