Con la explosión de contenido y su distribución, la analítica de datos representa uno de los grandes desafíos a la hora de explotar el potencial de los datos. ¿Cómo puede una pyme cotejar y asimilar cantidades tan copiosas de datos, recopilados de tantos canales diferentes? Y, ¿cómo puede hacerlo en tiempo real? Estas son otras cuestiones que se plantean las pymes a la hora de enfrentarse a la implementación de la analítica de datos.
Por otro lado, las pequeñas y medianas empresas se plantean la duda sobre cómo extraer la inteligencia que promete la analítica de una pila de datos estructurados y desestructurados. Y, aplicarla a la toma de decisiones. Sin los medios tecnológicos para hacerlo, los datos de las pymes pueden terminar siendo, solo información inútil.
Algunos obstáculos que señalan las pequeñas y medianas empresas para la adopción constante de las estrategias basadas en la analítica de los datos son:
Presupuesto limitado
Falta de conocimientos técnicos
Fuentes de datos cada vez más numerosas
Velocidad de desarrollo de la analítica
Incapacidad para proporcionar a los usuarios finales las herramientas poder obtener valor añadido
Pablo Couso, director comercial de Datisa dice que “las empresas de hoy no solo necesitan trabajar de manera más inteligente. También deben hacerlo de forma más rápida. Y, para ello, deben buscar la manera de aprovechar al máximo el conocimiento derivado de los datos. Todas las empresas recopilan y almacenan una gran cantidad de datos. No analizarlos para tomar mejores decisiones comerciales y mantener a la empresa por delante de la competencia, implica desaprovechar uno de sus recursos más valiosos”
El tiempo es clave para que muchas pymes conviertan el valor de sus datos en resultados comerciales. Ya sea en logística, en retail o en cualquier otro entorno, acceder a la analítica proporcionará a las empresas una mayor capacidad de respuesta, tanto en el front como en el back-end de sus negocios.
La solución para las pymes podría pasar por facilitar información óptima sobre cómo empezar a utilizar la analítica de datos
Ahora bien, sigue habiendo varias razones por las que las PYMES no utilizan todavía plenamente el análisis de datos. Además de las ya mencionadas, los expertos de Datisa señalan las siguientes:
Centrarse en las actividades generadoras de ingresos en detrimento de la analítica.
El temor generado por la percepción de que la analítica de datos requiere tiempo, recursos y conocimientos técnicos.
La percepción de que para empezar con la analítica de datos se necesitan sistemas y herramientas complejas
En todo caso, aseguran desde la firma española de ERP para pymes, son preocupaciones lógicas, pero infundadas. Quizá la solución podría pasar por facilitar información óptima sobre cómo empezar a utilizar la analítica de datos. Qué recursos serían necesarios. Y diseñar un proceso de implementación basado, fundamentalmente en los objetivos a conseguir. De manera que si, el objetivo comercial es aumentar los ingresos, la cuestión clave sería determinar la manera en la que los datos ayudarán a conseguirlo.
En ese ejemplo concreto, Pablo Couso define alguna de las preguntas que se deberían responder a través de la analítica de datos:
¿Qué productos o servicios generan más y menos ingresos?
¿Qué datos se recopilan y cuáles se deberían recopilar en relación a los ingresos?
¿Quién tendrá o debería tener acceso a esa información y a la analítica del dato?
Finalmente, otro de los obstáculos que frena la utilización plena de los datos en el universo pyme es la falta de alineación de los equipos con lo que en Datisa llaman la “fuente única de la verdad”. Para que todo el mundo pueda aprovechar el máximo potencial de los datos en la operativa y estrategia empresarial, se debe confiar en la fuente de referencia. Es decir, una única fuente de datos, precisos y actualizados, para tomar decisiones.
En definitiva, las pymes deben aprovechar la analítica de datos si quieren prosperar en sus negocios. Más en entornos cuya complejidad va más allá de situaciones coyunturales. La información es poder. Y, como concluye Pablo Couso, “a menos que las pymes hagan un seguimiento del rendimiento de sus productos, servicios y operaciones y de lo que cuestan en capital humano y monetario, será imposible saber qué está funcionando realmente. Los datos pueden usarse para seguir la eficiencia y revelar potencialmente nuevas fuentes de ingresos, algo crucial para cualquier negocio”.
