Actualmente, es fundamental que las empresas estén bien informadas y preparadas para recibir tecnología de punta, sin trabas culturales, ya que vivimos en una era de transformación digital y la innovación tecnológica ayudará en la agilidad y seguridad de los datos relevantes para los procesos ejecutados.
El análisis de datos es el proceso que analizará la información de las empresas para ayudar a los gerentes en la toma de decisiones y la optimización de las actividades operativas.
En el comercio exterior no es diferente, las organizaciones deben estar listas para comprender y empoderarse en el uso de la información de datos para ayudar en decisiones importantes en la ejecución de las tareas habituales en el comercio internacional.
“Data Analytics significa empresas hoy en día como el petróleo era para la industria cuando sus múltiples posibilidades de uso fueron descubiertas allí en el siglo 19”. (Alay Banga, CEO de Mastercard, 2020).
¿Qué es el análisis de datos y cómo funciona?
También llamado Big Data Analytics (BDA), el análisis de datos es simplemente un análisis de datos que procesa la información que lo ayudará a llegar a conclusiones satisfactorias, brindando oportunidades estratégicas para que las empresas exploren mejor .
El gran diferencial en el uso de esta herramienta tecnológica no está solo en la consideración en el análisis de datos, sino en la intensidad y colosal volumen de información que se procesa sin limitaciones, alcanzando el nivel de uso de cualquier tipo de información, sin la importancia de su origen o por qué tipo de medio se proporciona.
Hoy en día, el proceso de operación de análisis de datos se ha vuelto popular, porque la herramienta se basa en el uso avanzado de captura, almacenamiento y procesamiento de datos en grandes volúmenes.
Es decir, el principio del análisis de datos en este momento es “minar”, organizar y estructurar toda la información disponible y recopiladaa través de un potente software y hardware, que aportan diversas fuentes.
A esta mayor velocidad y volumen, apoyan a la gerencia para tomar mejores decisiones que mejorarán el rendimiento de la empresa.
Dividir el proceso de análisis de datos en pasos
El proceso utilizado por el análisis de datos se basa en algunos pasos, en los que pueden requerir la reelaboración del paso anterior, mediando los escaneos de aprendizaje de la etapa posterior y haciendo así que el proceso de análisis sea cíclico.
Es decir, la gran importancia de este viaje circular es que la transformación de los procesos es exitosa debido a la repetición automática, en el análisis de los datos pertinentes, entre todas las etapas.
Este procedimiento de análisis de datos cíclicos se divide en los siguientes pasos:
- entrada de datos;
- preparación de datos;
- explotación de los datos;
- enriquecimiento de datos;
- aplicación de métodos avanzados de ciencia de datos;
- resultados combinados de datos, software, infraestructura y procesos de negocio;
- presentación de informes;
- optimización.
¿Qué tipos de análisis de datos se pueden utilizar?
Considerando la variación de objetivos, calidad y volúmenes de datos necesarios para ser evaluados, de acuerdo al enfoque de cada empresa, también habrá evaluaciones diferenciadas a través de las técnicas que se utilizarán en conjunto o aisladas.
Los tipos de técnicas analíticas de análisis de datos se despliegan en:
Análisis predictivo
En esta modalidad, la intención es buscar predecir “lo que sucederá”, con la anticipación de los efectos de las decisiones, realizadas a través del cálculo estadístico y los recursos de aprendizaje automático, ayudando en la verificación del comportamiento basado en datos históricos.
Es decir, en este diagnóstico se establece una relación causa-efecto, que implica el estudio de patrones y tendencias, con el objetivo de identificar oportunidades futuras.
Análisis descriptivo
Sin embargo, en esta modalidad el análisis se ocupa de conocer “qué pasó ahora”, para responder a varias preguntas de los gerentes que pierden dinero y recursos durante años, debido a los “cuellos de botella invisibles”.
Con menos dificultad en el análisis y también menor valor, busca organizar los datos históricos, entendiendo lo sucedido e identificando los estándares para la mejora de los procesos.
Análisis diagnóstico
En esta modalidad de análisis el objetivo es ayudar a las empresas que han experimentado problemas y turbulencias, para que en el futuro cuenten con los medios necesarios y sepan cómo hacer frente a los mismos imprevistos, si vuelven a surgir.
En otras palabras, el diagnóstico servirá para comprender el contexto actual, basado en datos pasados, “explicando” lo que ocurrió y sus causas.
Análisis prescriptivo
En este análisis, se busca la probabilidad antes de una decisión dada, es decir, “cómo puede hacer que suceda”.
Tiene un mayor nivel de dificultad, pero también tiene un mayor potencial de valor entre los demás. Es un análisis completo, que sugiere acciones e implicaciones a través de métodos utilizados con herramientas y algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
¿Cuáles son las herramientas principales de Data Analytics?
El proceso de análisis de datos pasa por un trabajo en la preparación de datos, con la ayuda de herramientas para la organización de cuadros de mando y la creación de gráficos. Son los siguientes:
Recogida de datos
Esta es la base de los siguientes procesos y sigue los objetivos del negocio, y se puede recopilar de varias maneras. Es importante que la empresa sepa qué tipos de datos tiene, utilizando las herramientas adecuadas para manejarlos.
Procesamiento de datos
En este momento el gerente mantiene la calidad de los datos, filtrando y limpiando a todos, de una manera que permite la estrategia que la empresa necesita para construir una secuencia lógica.
Análisis de datos
En esta etapa, se realiza la separación de un conjunto de datos, con la ayuda de un software, hasta que el analista llegue a las conclusiones necesarias, con la formación de datos estadísticos que permitirán el encuentro de patrones y anomalías existentes.
Interpretación de datos
En este proceso se realiza la revisión de los datos recolectados a través de la definición de los patrones para llegar a una conclusión, con la interpretación de la información para entender lo encontrado, traduciéndose a los informes y gráficos.
¿Cuáles son las ventajas de Data Analytics para el comercio exterior?
Las empresas que tienen sus datos bien analizados pueden transformar la realidad de su negocio para mejor.
Porque, se basará en el análisis de datos para que los gerentes de comercio exterior puedan fortalecer sus decisiones en los momentos en que necesiten cambiar algo en la rutina de las operaciones portuarias.
En la Supply Chain el objetivo es impulsar el rendimiento del negocio, mejorando los resultados financieros, optimizando el inventario, posibilitando una mayor eficiencia a través de informes y el uso de una logística omnicanal.
En este sentido, la empresa tiene muchas ventajas, tales como:
- mejora de procesos;
- anticipación de la competencia;
- asistencia en la adopción de decisiones;
- comprensión de la tendencia del mercado y el comportamiento del cliente.
