Flexibilidad analítica

Te contamos en qué consiste la flexibilidad analítica y cómo superar los obstáculos que se pueden presentar en tiempos de cambio permanente.

Cómo flexionar, sin romper, teniendo en cuenta las demandas analíticas de hoy

A medida que los expertos en análisis de Dun & Bradstreet colaboramos con científicos y analistas de datos en empresas de todo el mundo, escuchamos que existen necesidades muy importantes debidas a los reducidos plazos de tiempo que impone la transformación digital, a los cambios extremos en los modelos comerciales y canales de entrega, y a las fluctuaciones abruptas en la segmentación de objetivos. Esas necesidades obligan a las organizaciones a emplear un nuevo tipo de destreza analítica conocido como flexibilidad analítica.

¿Qué es la flexibilidad analítica?

La flexibilidad analítica se define sencillamente como la capacidad de cambiar fácilmente la forma en que se aborda el análisis o la generación de conocimiento. Es posible que lo escuches encubierto bajo otros términos, como «tenemos que ser más expertos en análisis» o «tenemos que utilizar la inteligencia artificial y el machine learning (aprendizaje automático) de manera más eficaz», pero todo se reduce a la idea de que quieres (o necesitas) tener capacidad de amoldarte y hacer más cuando se requiera.

Las empresas que adoptan este enfoque han descubierto formas de reducir el tiempo dedicado a identificar, preparar, combinar y evaluar datos; en cambio, emplean más tiempo en crear conocimientos que les ayuden a innovar, expandirse y resolver problemas a medida que surgen nuevas tendencias y estas se transforman con el tiempo. O en otras palabras, al igual que sus colegas de producción con la metodología ágil, los equipos de conocimientos analíticamente flexibles pueden probar, aprender y cambiar en un ciclo de retroalimentación dinámica.

Cómo puede ayudarte la flexibilidad analítica

Para determinar si puedes flexibilizar un poco más, hemos compilado una lista de cinco obstáculos que la flexibilidad analítica puede ayudarte a superar.

Obstáculo 1: debes hacer más o cambiar más rápidamente

Aquellos que son analíticamente flexibles arman a sus equipos con herramientas diseñadas para ayudar a crear un proceso de punta a punta, desde el ingreso de datos, la alineación y el modelado hasta las pruebas, la puesta en marcha y la revalidación. A su vez, el rendimiento aumenta porque los equipos pueden enfocarse en objetivos de gran valor que impulsan los resultados. Es esta naturaleza adaptativa la que permite a los equipos girar en un instante para hacer frente a los cambios repentinos que afectan a su estrategia, empresa o mercado. También significa que no están atrapados yendo en una dirección, siguiendo una estrategia o completando un proyecto solo porque lo iniciaron.

Obstáculo 2: no tienes un equipo lo suficientemente grande

¿Nos creerías si dijéramos que está bien? La flexibilidad analítica no depende de ningún número de miembros del equipo. Se basa en las competencias de eficiencia y adaptabilidad. Para fomentar esto, los líderes buscan automatizar lo repetible para que sus mentes más inteligentes no se atasquen con el trabajo administrativo.

Obstáculo 3: tienes demasiados datos y muy pocos conocimientos

Sabes que necesitas la capacidad de mirar de afuera hacia adentro y de adentro hacia afuera. Obtener esos puntos de vista puede requerir el uso de una gran cantidad de fuentes de datos internas y externas. ¿Pero cuál usar en cada oportunidad? Aquellos que son analíticamente flexibles abarcan todos los datos, experimentando con millones de puntos de datos para elegir la combinación perfecta de elementos, características y conjuntos de datos que darán como resultado conocimientos útiles. ¿Cómo lo hacen? Es una combinación entre proporcionar acceso inmediato a grandes conjuntos de datos y dar a tu equipo una manera fácil de reunir conjuntos de datos dispares. Suena tan básico, pero una y otra vez escuchamos que los científicos de datos pasan horas de su tiempo identificando, preparando y asimilando datos. El panorama general no debería implicar un gran dolor de cabeza.

Obstáculo 4: no estás generando avances

Para ser analíticamente flexibles, los equipos de científicos y analistas de datos necesitan espacio para experimentar, un lugar para probar nuevas ideas, un lugar para tener éxito y fracasar. Si solo se les permite trabajar en un entorno de producción real, corres el riesgo de retrasar la innovación o interrumpir los procesos y operaciones comerciales clave. Cualquiera de estos podría traer consecuencias graves para tu empresa o para ti.

Obstáculo 5: no sabes por dónde ni cómo empezar

Una de las definiciones de flexibilidad es «la voluntad de cambiar o comprometerse». Aquellos que son analíticamente flexibles no intentan hacerlo todo ellos mismos. Colaboran y utilizan ayuda externa en las áreas en las que se quedan cortos. Esto podría significar contratar expertos para ayudar a desarrollar o evaluar un nuevo modelo o análisis. Para algunos grupos de trabajo, esto puede significar usar un entorno prediseñado en lugar de crear el suyo propio. Para otros, podría significar un aumento de personal temporal. En todos los casos, la flexibilidad analítica les permitirá impulsar su estrategia analítica a pesar de las deficiencias.

El cambio vendrá otra vez

Las organizaciones comerciales de todo el mundo todavía se están recuperando de las crisis del año pasado. Pero el viejo adagio es cierto: la única constante es el cambio. Practicar la flexibilidad analítica es una de las cosas más importantes que pueden hacer las empresas para mantenerse alerta y concebir sus opciones en múltiples escenarios, ya sean buenos o malos.

D&B Analytics Studio ayuda a organizaciones como la tuya a garantizar que tengan los pilares básicos que necesitan para ser más flexibles analíticamente: datos completos de B2B y de terceros, herramientas de análisis sólidas para combinar conjuntos de datos y modelado, y una plataforma segura donde puedes jugar, probar y aprender con seguridad.

Artículo original de Dun & Bradstreet

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