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Estudio sobre analytics en acción: El camino hacia el rendimiento de la inversión​

Desarrollar procesos de decisión repetibles, apoyados en los datos y en los métodos analíticos​

Descripción

Si bien la ciencia analítica está firmemente asentada desde hace tiempo, el análisis como disciplina de negocio es un fenómeno relativamente reciente, provocado en buena medida por la publicación en el 2007 de Competing on Analytics: the New Sciencie of Winning, de Thomas Davenport y Jeanne G. Harris. ¿Dónde se encuentra actualmente la práctica real de analytics y cuántas empresas están adoptando este poderoso enfoque para la toma de decisiones? Y lo que es más importante: ¿cuántos de quienes ya han empezado a invertir en analytics han visto cumplidas en la práctica sus expectativas?

A medida que el ritmo del cambio obliga a los negocios a ganar en agilidad y que las empresas aumentan la capacidad de llevar a cabo una aplicación avanzada de los métodos analíticos, no sorprende ver que el número de organizaciones que afirman que analytics es su principal herramienta predictiva se ha doblado con respecto al 2009.

La explosión de las aplicaciones predictivas sugiere que se está produciendo una progresiva sofisticación de las capacidades analíticas, junto con una demanda creciente de métodos analíticos que anticipen el futuro más que explicar el pasado.

Antecedentes

Accenture Analytics se propuso realizar una encuesta entre aquellos que ya están utilizando analytics en la actualidad. Para ello, entre agosto y septiembre del 2012 llevamos a cabo 600 entrevistas telefónicas a directivos de nivel ejecutivo en compañías británicas y estadounidenses de más de 1.000 empleados, con conocimientos o responsabilidades sobre analytics en su organización. Esta investigación, que sigue a nuestra encuesta realizada en el 2009 que proporcionaba un primer perfil del usuario de analytics en la empresa, ofrece una amplia perspectiva actual de los avances que están realizando las organizaciones y de los obstáculos que están encontrando a medida que incorporan las técnicas analíticas a sus procesos.

Los usuarios de analytics nos muestran que las técnicas analíticas ya están aquí: se están utilizando ampliamente y se han asentado de manera firme en la agenda de la alta dirección.

La utilización de analytics como apoyo a la toma de decisiones ha aumentado desde el 2009 y durante ese mismo período también se ha producido un aumento definitivo de la adopción de las técnicas analíticas en toda la empresa.

Un tercio de las compañías encuestadas afirma que está incorporando analytics de forma intensa a todas las áreas de su empresa. Por su parte, menos del 10 % declara que no está utilizando ninguna modalidad de analytics, mientras que se reduce con respecto al 2009 el número de participantes que opina que tiene dificultades para usar analytics por la falta de datos, de tecnologías, de capacidades analíticas o de apoyo de la alta dirección.

Recomendaciones

Medir lo que importa, especialmente cuando lo que importa está cambiando constantemente. Dada la rápida evolución con la que se desarrolla la actividad en todos los sectores, desde la banca hasta las telecomunicaciones, pasando por la atención sanitaria, resulta de importancia crítica para las organizaciones volver a evaluar lo que miden, tanto interna como externamente, para llevar a cabo una toma de decisiones mejor y más rápida.

Nuestra investigación muestra que el aumento del uso de analytics está ayudando a las compañías a hacer frente al acelerado ritmo de cambio al que se enfrentan. Si usted se plantea el objetivo de superar a sus competidores en la carrera por mantenerse al día con los cambios del mercado, querrá que analytics esté a su lado.

Accenture Analytics cree que perfeccionar los indicadores empleados para medir el impacto de analytics producirá, por lo general, un rendimiento incalculable: más claridad y credibilidad de los datos referentes al rendimiento de la inversión (ROI). Las organizaciones deben centrarse en obtener los datos relevantes para sus decisiones y para su estrategia, incluyendo la recogida de big data geométricos y de telemetría, así como otros datos desestructurados.