Los pasos en falso en la recolección de datos como: recabar información sesgada, actuar sin planificación previa, trazar objetivos vagos o privilegiar costos por sobre resultados eficientes, afectan el análisis de datos y por ende, la toma de decisiones estratégicas.
Uno de los elementos más trascendentales de la actualidad tecnológica y cultural, es el análisis intensivo de datos como eje estructurante revolución de las diferentes estrategias de desarrollo y crecimiento empresarial.
Esta importancia se basa en que el correcto análisis de datos, mejora el estudio y selección de las alternativas más apropiadas para alcanzar los objetivos de una empresa u organización. Consecuentemente, esto abre un nuevo y extenso abanico de posibles acciones o decisiones tendientes a mejorar la competitividad y posicionamiento de mercado.
Estos beneficios concretos de la analítica de datos empresarial son válidos para todos los segmentos de la economía. Por ejemplo, su uso permite que las organizaciones optimicen su relación con clientes y proveedores, modernicen sus procesos de mantenimiento, incrementen la salud y seguridad de la fuerza laboral y mejoren las cadenas de transporte y logística, entre otras múltiples ventajas operativas concretas.
Para alcanzar este objetivo es necesario trabajar sobre la base de datos “correctos”. Esto implica que su recolección, análisis y uso deben ceñirse, necesariamente, a un proceso eficiente y sin fallas de diseño o aplicación.
Sin embargo, hay ocasiones en que el análisis de datos no proporciona los resultados esperados por la dirección de la empresa. Peor aún, es posible encontrar casos en los cuales el erróneo análisis de datos ha provocado, por ejemplo, fallas de maquinarias o equipos, accidentes laborales, retrasos en entregas o incapacidad para predecir la evolución de los mercados.
¿Por qué se producen errores en el análisis de datos?
Los errores humanos en analítica de datos pueden cometerse en diferentes puntos de la cadena, y sus resultados suelen ser muy graves. No sólo provocan retrasos o pérdida de información valiosa, sino que también derivan en pérdida de activos, detención de procesos productivos e, incluso, en accidentes con graves consecuencias para los trabajadores y la infraestructura organizacional.
Algunas de las causas más comunes de los errores en el análisis de datos, son las siguientes:
● Mala o insuficiente recopilación de información.
● Inexperiencia del personal encargado.
● Cansancio o pérdida de atención durante el proceso de recolección y análisis.
● Falta de conocimientos o de competencias técnicas.
● Uso de herramientas o aplicaciones inadecuadas, desactualizadas u obsoletas.
¿Cuáles son los errores más frecuentes?
Más allá de las diferentes causas basales, el denominador común del error, es la imperfección natural del ser humano. Esta característica suele potenciarse aún más debido a múltiples factores presentes como por ejemplo:
● Necesidad de agilizar tiempos de entrega.
● Incapacidad para uniformar criterios en la toma de decisiones.
● Privilegiar variables de corto plazo, por sobre objetivos estratégicos.
● Utilizar procedimientos de trabajo difíciles de adaptar a los cambios del entorno.
Dichos factores exigen a las empresas maximizar sus respectivos procesos de control y supervisión durante el proceso de análisis de datos. Solo así se evitarán errores que puedan tener consecuencias negativas para la infraestructura, el equipamiento, los procesos productivos y el capital humano.
Algunos de los errores más frecuentes en el análisis de datos, son los siguientes:
1. Perder la perspectiva de negocio
En muchas empresas, los equipos informáticos y comerciales viven en dimensiones distintas, e incluso opuestas. Esto provoca total incomprensión de las ventajas y oportunidades que brindan las modernas herramientas de gestión de información. En estos casos, los análisis de datos son simples acciones aisladas y sin valor para el core business de la empresa. Como consecuencia, las conclusiones obtenidas son ineficaces para la toma de decisiones estratégicas.
2. Trazar objetivos demasiado ambiciosos
Uno de los errores más comunes al interpretar datos es realizar de inmediato análisis a gran escala. Lo recomendable es comenzar con información básica, que permita tomar decisiones operativas locales, y luego avanzar hacia los aspectos más generales del negocio.
3. Actuar sin planificación previa
Al analizar datos, las empresas no deben trabajar con enfoques basados únicamente en estudiar información para tomar decisiones inmediatas. Es mejor interpretar los datos con mirada retrospectiva, para crear una estrategia de negocio que identifique necesidades reales.
De este modo, se ahorrarán recursos valiosos, mejorará la identificación de los problemas y se optimizará la aplicación de las respectivas soluciones.
4. Liderazgos débiles y poco comprometidos
Para que la gestión e interpretación de datos permita tomar decisiones de negocio trascendentes, es esencial consolidar una cultura organizacional basada en datos. En ella deben integrarse todos los miembros de la empresa, desde los equipos de ventas hasta el Presidente del Directorio.
Para alcanzar este objetivo se necesita un liderazgo empresarial completamente orientado a esta transformación, y que comprenda la real importancia del análisis de datos para toda la organización.
Muchas empresas entregan esta responsabilidad a los respectivos gerentes o jefes de área. Sin embargo, es necesario contar con un solo líder que gestione a todas las áreas de manera integral. Solo así se evitarán descoordinaciones que provoquen errores de gestión o interpretación de datos.
5. Mala optimización de recursos
Al implementar sistemas de gestión de datos, la organización de la estructura interna de una empresa cambia por completo. Esto exige contar con herramientas de análisis adecuadas, pero también plantea la necesidad de contratar profesionales con las competencias y habilidades necesarias para comprender cómo se usan estas aplicaciones. Solo de este modo se obtendrán los mejores resultados posibles.
6. Sesgo de información
Este error común afecta la forma en que se busca, interpreta y analiza la información. Como resultado, los datos obtenidos se manipulan en forma indebida, se omiten, se tergiversan o se malinterpretan para que coincidan con las propias creencias de quien los analiza. En estos casos se pierde la objetividad y se corre el grave peligro de tomar decisiones completamente contrarias a los interés y objetivos de la empresa.
7. Incapacidad de romper paradigmas
El análisis de datos implica la necesidad de modernizar tanto las herramientas de análisis, como las competencias de quienes realizan esta tarea. Es por ello que, para que las empresas evolucionen, deben dejar atrás tradicionales esquemas de trabajo y contar con procesos que puedan adaptarse a los cambios de contexto.
8. Trazar predicciones desmedidas
Uno de los errores más reiterados es trazar escenarios futuros irreales o sin base lógica. Esto afecta tanto la previsión de las necesidades presupuestarias institucionales, como la predicción de escenarios de contingencia. Para evitar esta situación, se requiere realizar un análisis de datos sobre la base de indicadores objetivos y tomando en cuenta la interacción de todas las variables del contexto.
9. Ver solo la superficie
Es necesario profundizar el análisis e identificar la causa raíz de los problemas. Esto permitirá descubrir los agentes que causan un problema, proponer soluciones y trazar estrategias que prevengan esos problemas en el futuro.
Cada una de estas situaciones demuestra que el correcto análisis e interpretación de datos es la respuesta precisa para superar los desafíos y concretar las múltiples oportunidades de negocios que se presentan a las empresas modernas. Especialmente en un contexto donde lo único constante es la rapidez con que todo cambia.
Para aprovechar al máximo este potencial, es necesario comprender que se debe cambiar el modo de tomar decisiones e implementar acciones.
