Las previsiones son difíciles

Las previsiones son difíciles, sobre todo cuando se refieren al futuro. Sin embargo, este bon mot no debería aplicarse al uso de la analítica en las empresas. Una buena solución analítica es capaz de descubrir dependencias y potencial de mejora en las empresas. En particular, las soluciones que se basan en el análisis predictivo aumentan enormemente la posibilidad de predecir la evolución.

La analítica predictiva utiliza datos históricos para predecir eventos futuros y proporcionar analítica avanzada para evaluar situaciones completadas y actuales y simular escenarios futuros. La analítica proporciona información en tiempo real mediante el uso de tecnologías como el aprendizaje automático, la IA y la inteligencia empresarial.

Reducir la incertidumbre

Muchos directores generales tuvieron que aprender dolorosamente durante la pandemia que el impacto en las empresas apenas podía evaluarse. Así de sorprendente e impactante fue el acontecimiento en todo el mundo. Tomar las decisiones correctas y al mismo tiempo rápidas en una situación así es una apuesta. Pero utilizando arquitecturas y herramientas analíticas es posible reducir la incertidumbre.

SAP Analytics no sólo aporta almacenes de datos, informes y herramientas de planificación a la empresa. Una gran ventaja es la posibilidad de obtener de este modo correlaciones, dependencias e insights. El gran punto fuerte de las herramientas analíticas de SAP es, por un lado, la fácil integración en un entorno de herramientas SAP a menudo ya existente. Además de la posibilidad de elegir entre varias opciones, la atención se centra en las circunstancias individuales: ¿Qué procesos están cambiando? ¿Qué datos faltan o van a ser modificados por los procesos? ¿Cuál es la calidad de los datos existentes? Y, por último, ¿cómo puede garantizarse que los análisis sigan generando información y que quede claro cuál es el único punto de verdad?

Analizar los procesos

En la mayoría de los casos, es mucho más importante invertir en el proceso de calidad de los datos que en otra herramienta. Por supuesto, la analítica sólo puede ser tan buena como los datos disponibles en la empresa. Si hay varios lugares en la empresa donde se recopilan datos al mismo tiempo, siempre habrá varias verdades. Sin embargo, el objetivo debe ser siempre un "único punto de verdad", así como un "único punto de entrada" en la empresa, de modo que el foco no esté en "buscar" información, sino en "encontrarla".

Para los usuarios, independientemente de dónde se almacenen los datos, siempre debe haber una única verdad. Para garantizarlo, los responsables de la recogida y el tratamiento de datos en la empresa deben asignar funciones adecuadas que respondan de la exactitud, el tratamiento oportuno y la integración de los datos en el contexto de la empresa.

Las herramientas analíticas modernas ofrecen una interfaz de usuario moderna y numerosas opciones de autoservicio. Ambas "liberan" a los departamentos. Ya no tienen que ponerse en contacto con el departamento informático por cada evaluación que no se corresponda exactamente con una plantilla existente. Una ventaja que no hay que subestimar y un alivio para los informáticos. Sobre todo porque siempre hay fuentes de error en la traducción entre la empresa y el departamento informático.

Sin embargo, las empresas que deseen utilizar los autoservicios deben dominar el equilibrio entre la gobernanza de los datos y la rapidez de su suministro. Aquí caben varios niveles, desde una reserva de datos fuertemente controlada y definida de forma centralizada hasta un área que se pone a disposición del usuario final casi a ciegas. Siempre debe ser transparente quién es el responsable de los datos y, al mismo tiempo, deben quedar claros los fines para los que se utilizan.

Desde el punto de vista tecnológico y procedimental, las funciones, procesos y enfoques establecidos, es decir, las mejores prácticas, también se utilizan, por supuesto, en el mundo de la analítica para establecer una gestión de datos limpia y flexible en un almacén de datos, por ejemplo.