En el pasado, las organizaciones podrían demorar meses -incluso años- en desarrollar capacidades de análisis de datos e inteligencia empresarial. Con la pandemia, esto se agilizó rápidamente: de acuerdo a un estudio realizado por Google, el 32 % de las empresas aceleró o introdujo iniciativas para desarrollar o mejorar ambas capacidades cuando empezó la crisis sanitaria. 

Pero, ¿cómo cambió el análisis de datos? Las empresas utilizaban información de eventos pasados para predecir tendencias y necesidades futuras a través del análisis predictivo. Sin embargo, a partir del 2020, pronosticar eventos futuros -en un contexto distinto- usando estos datos generaba resultados poco fiables para las organizaciones. "Los datos son fundamentales para ayudar a las empresas a girar; pero no se podía confiar en los datos del año pasado", explica Mike Potter, especialista en el análisis de datos e inteligencia empresarial.  Ante este escenario, se dio paso al análisis descriptivo simple. Para ello, se empezaron a utilizar datos sobre el presente y el pasado reciente para predecir tendencias y eventos futuros. 

Asimismo, se empezó a valorar más los datos obtenidos a través de fuentes externas, pues los datos internos ya no eran buenas herramientas para predecir el futuro. Hoy, las organizaciones miran hacia afuera para analizar el comportamiento y pronosticar la demanda del consumidor.   

La importancia del análisis de datos para la gestión empresarial durante la pandemia 

La velocidad con que el mundo cambió a raíz de la pandemia sorprendió a muchos ejecutivos. Esto obligó a tomar decisiones comerciales importantes sin tomar en cuenta algunos datos  necesarios. En este contexto, ¿cuál fue la incidencia del análisis de datos en la inteligencia empresarial? 

El concepto de este último hace referencia al uso correcto de los datos orientados a optimizar y mejorar la toma de decisiones. En ese sentido, el análisis de datos se volvió una herramienta esencial para la correcta gestión empresarial y la toma de decisiones acertadas en tiempos de pandemia. De esta manera, el análisis de datos respaldó tareas y acciones urgentes como pronosticar la demanda, identificar los principales problemas en la cadena de suministro, dirigir los servicios de apoyo a los colaboradores en riesgo y determinar la efectividad de las estrategias implementadas para hacerle frente a la crisis. 

Para finalizar, las empresas deberán resguardar los datos que han obtenido durante la pandemia, aun cuando esta llegue a su fin, pues nunca se sabrá cuándo volverán a enfrentar una nueva crisis de la misma magnitud. En tiempos disruptivos, la analítica y los datos son -probablemente- la ciencia más estable y exacta para navegar y superar los tiempos difíciles.  

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Fuentes: 

Consulta a Fernando Casafranca, docente del Certificado en Tecnología de Información/ Curso: Big Data Analytics del PEE de ESAN.

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