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Analytics en las Organizaciones - Coggle Diagram

- - - - El uso adecuado de los datos permite tomar decisiones que generan valor y ventaja competitiva.
        
        El uso de Analytics en las organizaciones representa una ventaja competitiva a través de conectar la cadena de valor de una organización con las necesidades de sus clientes, los diferentes actores involucrados y los procesos que pueden potencializarse mediante el análisis de datos.
        
        Analytics representa el análisis y uso de datos de manera estadística, cuantitativa y explicativa con el fin de apoyar el proceso de toma de decisiones.
  - - - Es un conjunto de actores que se relacionan entre sí con un propósito definido.
        
        En la mayoría de los casos, el propósito de una organización es generar valor, ya sea para repartirlo entre sus accionistas o para reinvertirlo.
        
        el primer gran desafío al que se enfrenta una organización es definir una identidad, de modo que todas las personas que la componen trabajen alineadas hacia una misma visión, independientemente del área o cargo en el que se desempeñen.
        
        Las organizaciones cuentan con diversas actividades primarias y de apoyo que conducen a cumplir su misión, por lo cual es común que las distintas áreas tiendan a concentrarse exclusivamente en una pequeña parte de la organización, enfrentando entornos distintos.
        
        Es fundamental que cada área tenga la autonomía necesaria para desempeñar sus funciones, al mismo tiempo que se mantiene alineada con el propósito común de la organización.
        
        Por eso es sumamente importante declarar la identidad de una organización, es decir, la misión, visión y valores, y que esta sea transparente para todas las personas que la componen.
      - ¿Qué es la cadena de valor de una organización?
        
        Es el conjunto de actividades primarias y de apoyo mediante las cuales la organización genera una transformación de insumos en productos y/o servicios para satisfacer a un consumidor o mercado objetivo.
        
        ¿qué es lo que se busca al modelar una cadena de valor?
        
        Observar holísticamente la organización, entender cuál es la transformación que genera, con qué propósito y medir qué tan eficaz, eficiente y efectivamente lo hace. Para lograr esto se puede utilizar una herramienta conocida como el modelo TASCOI.
        
        T
        
        Transformación
        
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        A
        
        Actores
        
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        S
        
        Suministradores (o Proveedores)
        
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        C
        
        Clientes y Consumidores
        
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        O
        
        Organizadores
        
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        I
        
        Intervinientes
        
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    - - El uso de Analytics se vuelve relevante cuando se utiliza para apoyar los procesos de toma de decisión mediante las cuales la organización genera valor para su mercado objetivo.
        
        Recuerda que Analytics es un sistema informacional que apoya las decisiones dentro de las distintas actividades de un proceso de transformación.
        
        Por lo tanto, es importante identificar qué partes del proceso de transformación generan ventaja competitiva, si se llegan a potencializar, utilizando Analytics.
        
        Y para lograr esto es necesario identificar los actores clave en los que la cultura analítica tiene que permear.
      - Declarar la identidad de una organización es el primer paso para encontrar oportunidades de mejora de procesos
        
        Para declarar la identidad, Espejo y Reyes (en el capítulo 7 de su libro Organizational systems) proponen una herramienta denominada nombrar sistemas
        
        por medio de este método, es posible resolver las preguntas:
        
        ¿Qué hace la organización?
        
        ¿Cómo podemos diferenciar una organización de las demás?
        
        Por medio de esta herramienta se puede identificar la transformación que realiza una organización y sus actores más relevantes, todo esto sin perder de vista su propósito.
        
        Para más información sobre la metodología y cómo aplicarla, puedes leer el capítulo 7 del libro Sistemas organizacionales: El Manejo de la Complejidad con el Modelo del Sistema Viable de Raúl Espejo y Alfonso Reyes.
  - - - Sabores Vegetales S.A.S.
        
        Cadena de valor: Investigación y Desarrollo → Abastecimiento de Ingredientes → Producción y Fabricación → Marketing y Ventas → Distribución y Logística → Servicio al Cliente → Investigación de Mercado y Mejora Continua
        
        Actividades primarias de la cadena de valor que puedan ser potencializadas mediante el uso de Analytics y como cambiarían después de intervenirlas:
        
        Abastecimiento de ingredientes: Se podría optimizar los niveles de inventario y minimizar el riesgo de escasez o exceso de stock.
        
        Producción y fabricación: Se pueden identificar áreas de mejora y tomar decisiones basadas en datos para aumentar la productividad y reducir los costos de producción.
        
        Marketing y ventas: Puede ser beneficioso para comprender el comportamiento del consumidor, identificar segmentos de mercado y desarrollar estrategias de marketing más efectivas.
        
        Distribución y logística: Se pueden identificar oportunidades de optimización y mejorar la eficiencia en la entrega de los productos de pasta de vegetales.
        
        Ventaja competitiva: Posee recetas originales y creativas de pasta de vegetales. Usa combinaciones de ingredientes poco comunes para ofrecer opciones únicas y atractivas a los consumidores.
- - - - ¿qué es el ciclo de valor de la información?
        
        Es el conjunto de actividades y procesos, que deben ser aplicados para transformar datos en información que tenga como objetivo tomar decisiones asertivas, y que por lo tanto, generen valor.
        
        1- Recolectar datos
        
        disponibles de una o diversas fuentes de información
        
        2- Depuración de datos
        
        deben ser purados y estructurados con el objetivo de contar con una base de datos que pueda ser procesada.
        
        3- Análisis de datos
        
        De acuerdo con el alcance de la decisión a tomar
        
        4- Reportar resultados
        
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      - El proceso de toma de decisiones a partir del ciclo de valor de la información se puede hacer de múltiples maneras
        
        Desde una menos sofisticadas donde se utilizan menos datos y análisis básicos hasta a unas más sofisticadas que utilizan técnicas avanzadas de análisis de grandes volúmenes de datos, que permite generar hasta predicciones o incluso prescripciones de cómo es la mejor manera de tomar la decisión.
        
        Es lo que conocemos como grados de atención analítica para la toma de decisiones
        
        Entre más inteligencia analítica tenga el proceso de toma de decisión, se espera que las decisiones a tomar sean más acertadas, y por lo tanto, la organización adquirirá mayor ventaja competitiva en el mercado, generando así más valor.
        
        Grados
        
        1- Inteligencia descriptiva
        
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        2- Inteligencia Inquisitiva
        
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        3- Inteligencia Predictiva
        
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        4- Inteligencia Prescriptiva
        
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        5- Inteligencia Cognitiva
        
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  - - - Los autores definen el concepto refiriéndose al uso extensivo de datos, en conjunto con distintos análisis cuantitativos, estadísticos y modelos predictivos, como guía para toma de decisiones eficientes, dejando a un lado las decisiones que corresponden sólo a la intuición.
        
        Adicionalmente, se aclara que Analytics pertenece a un gran conjunto de herramientas y tecnologías para estudiar, analizar y dar valor agregado a las organizaciones a través de los datos, el cual se conoce comúnmente como Business Intelligence.
    - - Hoy en día, varios tipos de competitividad como la ventaja geográfica o las normativas de protección han perdido relevancia debido a fenómenos como la globalización.
        
        En consecuencia, las oportunidades de generar ventaja competitiva radican en mecanismos de máxima efectividad y eficiencia propuestos por el uso de analítica de datos.
    - - El texto hace énfasis en que una solución que implemente Analytics sólo podrá ser utilizada mientras los datos y métodos utilizados sean suficientemente confiables, es decir, aceptados en un entorno que está cambiando constantemente y en el que una mejora continua de las medidas de desempeño, algoritmos, y enfoques se vuelve una obligación para ser competitivo.
  - - - Cada tipo de organización tiene una capacidad que las distingue de las demás en el mercado en el que compite. Y es que precisamente las organizaciones que han sido exitosas en el uso de Analytics, han identificado cuál es esa capacidad estratégica que genera valor agregado, y han decidido potencializarla mediante el uso de Analytics.
        
        La capacidad que diferencia a estas organizaciones de sus competidores está apalancada en el uso intensivo de datos y Analytics.
    - - Analytics es propiamente una cultura que promueve el pensamiento según el cual es preferible tomar decisiones, sustentadas con información y datos y no en intuiciones o percepciones.
    - - Las organizaciones que tienen directivos más escépticos con el uso de Analytics, han evidenciado las dificultades de alinear la estrategia competitiva de la compañía con el uso de aplicaciones analíticas.
        
        Si bien existen estos cuatro pilares y todos son necesarios para tener una ventaja competitiva centrada en el uso de Analytics, el más importante de todos y por el que se debe empezar para transformar una organización en un competidor analítico, es éste.
        
        Sin este, desarrollar los otros tres pilares resultaría imposible debido a que son el apoyo y el compromiso de los directivos y gerentes los que garantizan que se cuente con los recursos y el liderazgo para llevar a cabo los cambios necesarios a nivel de cultura organizacional.
    - - Para hacer realmente una organización competitiva a nivel analítico, se debe tener claro desde el principio que los resultados esperados deben ser escalables. Esto quiere decir, que la estrategia analítica debe estar enfocada en un rápido crecimiento apalancado en la ventaja competitiva que generan las competencias analíticas distintivas de la organización.
        
        Es decir que la organización continuamente innove en su estrategia basada en el uso intensivo de datos.
  - - - Vagas aspiraciones analíticas
      - No hay ningún tipo de compromiso de los dirigentes
      - Carecen de las herramientas y habilidades
    - - Cierto grado de inteligencia analítica
      - Falta de una visión analítica
      - Falta de compromiso a nivel estratégico y transversal
    - - El uso de Analytics no está completamente cohesionado con la estrategia
      - Existe un compromiso a nivel directivo con el uso de Analytics
    - - Faltan proceso de innovación. Apalancan sus capacidades estratégicas distintivas para competir en el presente pero aún no lo hacen de manera cohesionada para sus procesos de innovación.
    - - Alto desarrollo de los pilares fundamentales
      - Posibilidad y capacidad de extender el uso de Analytics
      - Estrategia competitiva analítica
- - - - Lo primero que hay que tener en cuenta antes de empezar a hablar de los procesos de internos de una organización, es que de forma muy generalizada, la utilidad de una organización consiste en la diferencia entre los ingresos y los costos.
        
        En ese orden de ideas, el uso de Analytics dentro de la organización puede:
        
        Contribuir a aumentar los ingresos
        
        El reto será identificar no solo el proceso en el cual aplicar Analytics, sino también aquellos procesos que son estratégicos para generar una verdadera ventaja competitiva.
        
        O a disminuir los costos.
      - ¿Qué son los procesos internos de una organización?
        
        Son todos aquellos procesos sobre los cuales la organización tiene un control directo, y que además definen su operación y su cadena de suministros.
        
        Al tratarse de procesos operativos, por lo general, se buscan que sean más eficientes en el tiempo, y esto se consigue a través de economías de escala, economías de aprendizaje o de alcance.
        
        Por lo general, las aplicaciones analíticas dirigidas a potencializar procesos internos tienen como objetivo principal aumentar la eficiencia en la organización y así reducir los costos operacionales. Esto se puede lograr desde múltiples áreas de la compañía.
        
        Los procesos internos pueden ser clasificados en cuatro grandes categorías que son:
        
        Los procesos del área financiera
        
        Los procesos del área de producción y gestión de calidad
        
        Los procesos de investigación y desarrollo
        
        Y los procesos de recursos humanos.
      - Analytics en los procesos internos de finanzas
        
        En los últimos años, el uso de Analytics en el área financiera ha sido de gran utilidad para las organizaciones pues ha permitido automatizar los reportes financieros que se realizan en tiempo real.
        
        Esto además ha tenido una incidencia importante dentro de las organizaciones, no solamente en términos de liberar recursos para atender los requerimientos de las entidades externas, como sería el caso de las oficinas de impuestos, sino también para contar con reportes actualizados a nivel interno que permitan una toma de decisiones mucho más informada y veloz.
        
        Por ejemplo, existen organizaciones que han dado un paso extra en términos de aplicaciones analíticas y han desarrollado modelos para monitorear, describir y predecir su cuadro de mando integral
        
        ¿Qué es el Cuadro de mando integral?
        
        Un cuadro de mando integral se define como: sistema administrativo que además de incluir los indicadores financieros tradicionales de una organización, proporciona una metodología para evaluar el desempeño de la organización de acuerdo con su misión, visión y valores de forma más integral y holística.
        
        Esto se puede traducir en menores costos para la organización y también en una planeación eficiente y efectiva de las operaciones de la cadena de suministros.
        
        Otro ejemplo de aplicación analítica enfocada en la reducción de costos en el área financiera, específicamente en la estrategia competitiva de la organización.
        
        Con la ayuda de modelos predictivos y prescriptivos, las organizaciones pueden determinar qué portafolios de iniciativas maximizan el cumplimiento de las metas en el cuadro de mando integral asegurando el menor costo posible, y si es relevante, en el menor tiempo posible.
      - Aplicaciones analíticas en procesos internos de operaciones, producción y gestión de calidad
        
        Uno de los ejemplos más importantes de aplicaciones analíticas en estas áreas consiste en el manejo predictivo de inventarios.
        
        Este tipo de aplicaciones analíticas se han venido implementando con la ayuda de modelos predictivos de la demanda
        
        Partiendo de pronosticar las necesidades, la estacionalidad y la elasticidad de la demanda, la organización puede conocer de antemano cómo deben ser manejados los inventarios.
        
        Algunas compañías pronostican el ciclo de vida del cliente y el momento de su próxima compra para reducir las unidades faltantes y optimizar la producción.
        
        ¿Qué es el ciclo de vida del cliente?
        
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        La predicción de la demanda mediante el uso de Analytics en la cadena de suministro permite planificar las operaciones de la organización de manera eficiente, reduciendo costos.
        
        Otro ejemplo son los experimentos aleatorizados que utilizan en compañías de tecnología para evaluar la confiabilidad y efectividad de nuevos productos o servicios antes de su lanzamiento al mercado.
        
        Con los resultados de los experimentos, la organización decide si ofrecer o no el producto/servicio a los clientes.
        
        Permite prever posibles fallas en productos o servicios, incluso en escenarios no contemplados.
        
        El Internet de las cosas y sensores en equipos permiten predecir fallas tempranas y realizar mantenimiento preventivo, evitando costosos arreglos correctivos.
        
        Otro tipo de aplicación analítica en esta área es el control en tiempo real de la calidad que permite anticipar y reducir productos defectuosos, evitando devoluciones costosas.
      - Aplicaciones analíticas en procesos internos de investigación y desarrollo
        
        El área de investigación y desarrollo puede considerarse como aquella área de la organización en la que posiblemente existe un mayor potencial para generar una ventaja competitiva mediante la implementación y el uso de Analytics.
        
        Es fundamental establecer métricas de éxito en investigación y desarrollo para determinar el desempeño de productos o servicios.
        
        Se recolectan y analizan datos desde el diseño para optimizar su efectividad y distribución.
        
        Un ejemplo típico, en la industria farmacéutica, se integran datos clínicos para diseñar medicamentos más efectivos y se recopilan datos para ajustar su rendimiento.
      - Aplicaciones analíticas en procesos internos de recursos humanos
        
        Ejemplo, Compañías implementan sistemas de información para describir y predecir la productividad de sus empleados.
        
        Objetivo: Ofrecer programas de capacitación para mejorar habilidades y maximizar la productividad de los empleados.
        
        Otro ejemplo, Modelos analíticos calculan compensaciones y pronostican el desempeño de los empleados en función de sus habilidades y características.
        
        En deportes como el fútbol y el fútbol americano, los modelos analíticos son utilizados en el mercado de transferencia de jugadores para evaluar sinergias y habilidades que se ajusten al equipo.
        
        Esta práctica ha demostrado ser muy efectiva pues se han registrado aumentos significativos en el desempeño deportivo de aquellos equipos en los cuales los jugadores son seleccionados analíticamente.
    - - ¿qué son los procesos externos de una organización?
        
        A grandes rasgos, son todos aquellos procesos mediante los cuales la organización se relaciona, tanto con sus clientes como con sus proveedores.
        
        La diferencia principal con los procesos internos es que los procesos externos no están directamente controlados por la organización, y además, requieren de determinados niveles de cooperación de los agentes externos a la organización.
        
        Todos los procesos externos se pueden clasificar entre:
        
        aquellos directamente enfocados en el relacionamiento con los clientes
        
        y aquellos enfocados en el relacionamiento con los proveedores.
      - Las aplicaciones analíticas dirigidas a potencializar procesos externos suelen tener como objetivo principal tanto aumentar los ingresos de la organización como a disminuir sus costos.
        
        Aquellas aplicaciones analíticas que tienen el objetivo de aumentar los ingresos están más enfocadas en el relacionamiento con el cliente o consumidor, ya sea porque se quiere aumentar el volumen de mercado o se busca aumentar la fidelización de los clientes.
        
        En ambos casos, para aplicar Analytics es necesario cooperar y relacionarse con los actores externos para recolectar datos relevantes.
        
        Aplicar Analytics en procesos externos representa un reto para las organizaciones. Aquellas con buen relacionamiento con clientes y proveedores son líderes en eficiencia y crecimiento en el mercado.
        
        Aquellas aplicaciones enfocadas en la disminución de costos están más relacionados con el manejo de los proveedores y el apalancamiento de sus relaciones.
      - Aplicaciones analíticas en los procesos orientados al cliente
        
        La fidelización de clientes es un indicador clave de la ventaja competitiva de una organización en el mercado.
        
        Los modelos de atracción y retención de clientes son esenciales en las aplicaciones analíticas, ya que son parte fundamental de la estrategia de una organización.
        
        Entre los ejemplos más importantes se encuentran aquellos modelos en los que la organización empieza por conocer cuáles son las preferencias de los clientes frente al producto o servicio que se está ofreciendo.
        
        Con información sobre las preferencias de los clientes, las organizaciones pueden ajustar su oferta para aumentar la afinidad con el cliente.
        
        Una forma de hacer esto último es a partir de la publicidad. La publicidad ha dejado de ser masiva, y se ha vuelto más personalizada al conocer el comportamiento en línea de los usuarios, permitiendo a las organizaciones predecir sus gustos y preferencias.
        
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        Otros ejemplos de aplicaciones analíticas enfocados en los clientes son los modelos de optimización del precio también conocidos como modelos de pricing.
        
        Estos modelos buscan encontrar el precio más adecuado de cualquier producto o servicio, a partir de las características y atributos de los clientes de un segmento de mercado determinado, con el fin de optimizar las ventas.
        
        El uso de Analytics es fundamental para establecer precios dinámicos basados en la elasticidad de la demanda y la competencia en el mercado.
        
        Antes, los precios se establecían por intuición o comparación directa con la competencia, pero ahora se calculan mediante el análisis de compra de los clientes para determinar la elasticidad de la demanda ante diferentes precios.
        
        Y de esta manera, al complementar modelos de precio con datos de demandas cruzadas, se anticipan cambios repentinos en el mercado.
        
        Ahora un ejemplo de aplicaciones analíticas para potencializar estrategias de gestión de marca, las cuales se basan en modelos de optimización y econométricos que buscan comprender cómo enfocar de manera efectiva, los recursos para el área de mercadeo de una organización.
        
        Organizaciones utilizan modelos para decidir si enfocarse a nivel nacional, regional o en segmentos específicos del mercado.
        
        Los modelos miden la efectividad de las campañas de marketing y determinan el conjunto óptimo de servicios para enfocar los recursos de la compañía.
        
        También se usan aplicaciones analíticas en las estrategias para mejorar la gestión comercial de la organización.
        
        A través de la recolección y análisis de la información del mercado potencial, la fuerza comercial de la organización es capaz de personalizar los discursos de venta para maximizar la probabilidad de una venta exitosa, de acuerdo con características específicas de un determinado cliente.
      - Aplicaciones analíticas en los procesos orientados al proveedor
        
        Buscan una mejor:
        
        Planeación de las operaciones
        
        Todos esto con el objetivo de tener una cadena de suministro mucho más eficiente, que sea incluso capaz de anticiparse, a cambios repentinos de la demanda.
        
        Las aplicaciones analíticas buscan reducir costos y maximizar ingresos de la organización, considerando la cadena de valor de manera integral.
        
        Rutas de abastecimiento
        
        Localización de Infraestructura
        
        Los modelos de conexión y coordinación con proveedores generan ventaja competitiva al involucrar la disponibilidad y capacidad de entrega de inventario en un mismo modelo de demanda y optimización de precios.
        
        Esto permite anticiparse al tamaño del pedido necesario para satisfacer la demanda.
        
        En la actualidad existen organizaciones que logrado automatizar todos estos procesos, de coordinación con proveedores, de modo que tan pronto un cliente realiza una compra a través de su página web y de acuerdo con los tiempos de abastecimiento, producción y envío, se contacta al proveedor para que este comience la producción de un nuevo producto, que pueda se despachado en el menor tiempo posible.
        
        Otro ejemplo de aplicaciones analíticas, es el de modelos de gestión logística
        
        Los modelos de gestión logística buscan coordinar de manera eficiente y económica la logística entre la organización, proveedores y clientes.
        
        Las organizaciones implementan modelos de investigación de operaciones para determinar métodos de entrega, canales de distribución, rutas óptimas y monitoreo en tiempo real de vehículos.
  - - - Debemos descomponer el problema por niveles de entendimiento.
        
        Existen diferentes certificaciones que muestran cómo hacer una descomposición estructurada que nos permita conseguir este objetivo. Algunos ejemplos de estas certificaciones son:
        
        Certified Analytics Professional CAP
        
        https://certifiedanalytics.org/
        
        Certified analytics professional (cap®): examination study guide por Alan Taber, et al., publicado por CAP en el año 2013.
        
        La guía para el certificado profesional en analítica de datos está compuesta por 7 dominios que desarrollan desde la formulación del problema de negocios, hasta la administración del ciclo de vida del modelo.
        
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        CAP Study Plan
        
        Certified Associate Project Management CAPM
        
        Professional in Business Analytics PBA,
        
        Project Management Professional PMP.
        
        1- Entender el problema de negocio e identificar las partes clave y los insumos que pueden llegar a ser útiles.
        
        2- Estructurar una solución basada en datos que me ayude a tomar decisiones que conduzcan a la obtención de beneficios.
        
        3- Al final queremos llegar a una estructura de solución analítica que sea validada por los tomadores de decisión y que permita tener un alto impacto sobre la organización.
  - - - Identifica un problema de negocio dentro de la organización que se pueda solucionar mediante una estrategia analítica.
        
        Falta de eficiencia en la gestión del ciclo de vida del cliente y la falta de previsión de sus próximas compras. Esto lleva a una inadecuada gestión de inventarios y una producción no optimizada, lo que resulta en unidades faltantes y exceso de productos no vendidos.
      - Identifica los principales stakeholders del proyecto.
        
        Gerencia y dirección: responsables de tomar decisiones basadas en los resultados del análisis y de implementar las estrategias propuestas.
        
        Departamento de ventas y marketing: Se beneficiarán de la información analítica para mejorar las estrategias de venta y retención de clientes.
        
        Departamento de producción y logística: Obtendrán información relevante para optimizar la producción y gestión de inventarios.
        
        Clientes: Aunque indirectamente involucrados, los clientes también se beneficiarán de una mejor experiencia de compra y disponibilidad de productos.
      - Define concretamente, y de manera realista, el alcance del proyecto teniendo en cuenta su nivel de dificultad.
        
        Implementación de modelos analíticos para predecir el ciclo de vida del cliente y el momento de su próxima compra. Para ello, se debe realizar lo siguiente:
        
        Recopilar y limpiar los datos históricos de clientes y compras para construir un conjunto de datos adecuado.
        
        Desarrollar modelos de análisis de ciclo de vida del cliente utilizando técnicas de machine learning y estadísticas.
        
        Implementar un sistema de seguimiento en tiempo real para actualizar las predicciones a medida que se produzcan nuevas interacciones con los clientes.
        
        Integrar los resultados de los modelos en los sistemas de gestión de inventarios y producción para optimizar los niveles de stock y la planificación de la producción.
        
        Realizar pruebas y validaciones exhaustivas de los modelos para asegurar su precisión y confiabilidad.
        
        Proporcionar un informe detallado y accesible a los stakeholders con las predicciones y recomendaciones basadas en el análisis.
      - Desarrolla una lista de los beneficios que la implementación de tu proyecto de analítica le traerá a la organización.
        
        La implementación de este proyecto de analítica brindará diversos beneficios a la organización:
        
        Reducción de unidades faltantes: Al prever el ciclo de vida del cliente y sus compras, la empresa podrá ajustar sus niveles de inventario para evitar quedarse sin productos en momentos críticos.
        
        Optimización de la producción: Al conocer las proyecciones de demanda, la empresa podrá ajustar su producción en consecuencia, evitando el exceso de productos no vendidos.
        
        Mejora de la satisfacción del cliente: Al contar con un suministro constante de productos y anticiparse a las necesidades del cliente, se mejorará la experiencia de compra y retención de clientes.
        
        Eficiencia en la gestión de recursos: Al predecir la demanda, la empresa podrá asignar recursos de manera más eficiente en la producción y logística.
        
        Toma de decisiones basadas en datos: Los modelos analíticos proporcionarán información fundamentada para que la gerencia tome decisiones estratégicas y tácticas.
        
        Ventaja competitiva: Al optimizar sus operaciones y mejorar la satisfacción del cliente, la empresa puede obtener una ventaja competitiva en el mercado.
        
        Mayor rentabilidad: La reducción de unidades faltantes y el aumento de la eficiencia en la producción contribuirán a una mejora en la rentabilidad global del negocio.
- - - - Davenport y Harris sugieren que para ser competidoras analíticas, las organizaciones deben transformarse, lo que lleva de 18 a 36 meses.
        
        Proponen las siguientes etapas para avanzar en capacidades analíticas:
        
        La primera etapa consiste en despertar el interés en analítica.
        
        Las organizaciones necesitan datos de calidad para decidir. Así pues, es crucial registrar variables internas y externas en el tiempo.
        
        Solo cuando existen estos mecanismos, y no hay predisposición a la toma de decisiones con base en datos por parte de los directivos, la organización debe evaluar sus capacidades analíticas en tres dimensiones:
        
        Recursos organizacionales
        
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        Recursos humanos
        
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        Recursos tecnológicos
        
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        La segunda etapa busca realizar aplicaciones analíticas localizadas para que las organizaciones amplíen su capacidad analítica.
        
        Se busca que un miembro apoye un caso de uso con datos y beneficios visibles. Un proyecto pequeño, localizado para medir y compartir. Con esto se busca desarrollar capacidades locales y luego implementar transversalmente con apoyo ejecutivo.
        
        La tercera etapa busca desarrollar aspiraciones analíticas.
        
        Las organizaciones, tras usar la analítica de datos localizada, buscan que los ejecutivos reconozcan el valor agregado.
        
        Se planifica un primer proyecto a gran escala. El equipo de TI mejora sus capacidades mediante la integración, estandarización de bases de datos y la adición de nuevas capacidades tecnológicas.
        
        La cuarta etapa consiste en la implementación del plan diseñado en la etapa anterior con el fin de transformar la organización en una compañía analítica.
        
        Desarrollo de capacidades analíticas en toda la organización. Refuerzo de cultura. Se busca aumentar el interés de ejecutivos en analítica de datos, mejorar tecnologías y confianza.
        
        La última etapa consiste en que la organización se consolide como competidora analítica.
        
        En esta etapa se busca que la organización haga de la analítica de datos su estrategia y su ventaja competitiva.
        
        Los beneficios de la organización se determinan por las capacidades analíticas, las cuales son difíciles de replicar por la competencia dado que son producto de una cultura, procesos y métricas propias de la organización.
  - - - Organizacional
        
        Capacidad analítica: Determinar controladores de desempeño
        
        Descripción: La organización determina cuáles son las capacidades que están correlacionadas con el desempeño, la utilidad y algunos indicadores financieros.
        
        Ejemplo: Una cadena de comida rápida de hamburguesas determina que la velocidad de su servicio y la portabilidad de su comida está correlacionada con el número de las ventas. Por lo tanto, con la utilidad del negocio.
        
        Capacidad analítica: Selección de capacidad distintiva
        
        Descripción: La organización se pregunta cuál es su distintivo frente a sus competidores, determinando así cuál es su valor agregado.
        
        Ejemplo: Una empresa de detección de fraude bancario identifica que se diferencia de sus competidores por la capacidad que tiene de integrar bases de datos de redes sociales con
        datos transaccionales para la detección de fraude.
        
        Capacidad analítica: Seguimiento al desempeño y ejecución de la estrategia
        
        Descripción: Las organizaciones tienen la capacidad de implementar procesos de seguimiento, monitoreo y control de la ejecución de la estrategia y balanceo de recursos.
        
        Ejemplo: Una multinacional de lácteos ha implementado un sistema de control de gestión que se alimenta continuamente con los diferentes datos que cada una de las áreas reporta según su desempeño con respecto a los resultados obtenidos en los modelos predictivos de ventas y costos.
        
        Capacidad analítica: Rediseño e integración de procesos
        
        Descripción: Las organizaciones tienen la capacidad de adaptar sus modelos analíticos para que sean consistentes con los cambios en los procesos organizacionales.
        
        Ejemplo: Una cadena de supermercados tiene una arquitectura analítica flexible que fue adaptada con el fin de atender la demanda mediante domicilios durante la pandemia COVID-19
      - Recurso Humano
        
        Compromiso de líderes y ejecutivos senior
        
        Son los principales responsables de que las áreas de la organización prioricen la asignación de recursos al desarrollo de capacidades analíticas en las dimensiones organizacionales, humana, y tecnológica.
        
        Ejemplo: Los directivos de una compañía de televisión por demanda, deciden implementar un modelo prescriptivo que permite llevar a las pantallas principales de los clientes, las películas que ellos quieren ver.
        
        Cultura basada en datos
        
        Hace referencia a medir el progreso y tomar decisiones de la empresa basados en datos y no en la intuición o experiencias personales.
        
        Ejemplo: La cadena de hoteles decide parametrizar el costo del hospedaje y de los productos complementarios conforme a la demanda de clientes en cada temporada del año.
        
        Adquisición de habilidades en analítica
        
        La organización promueve la contratación de equipos especializados en analítica y destina fracción de su presupuesto en la capacitación de sus empleados.
        
        Ejemplo: Una cadena de restaurantes contrata un equipo de analítica para entender las preferencias de los clientes y adquiere un curso de analítica.
        
        Gestión humana analítica
        
        Selección de la nómina con base en predicciones de desempeño del personal.
        
        Ejemplo: El equipo de baseball Red Sox escoge a los jugadores para cada juego según las estadísticas de cada jugador. Red Sox, fue el primero en implementar esta técnica, lo cual los ha llevado a ganar la liga de baseball durante un largo tiempo.
      - Recurso tecnológico
        
        Datos de calidad
        
        Las organizaciones cuentan con mecanismos para adquisición, limpieza y validación de datos que reflejen los distintos procesos internos y externos.
        
        Ejemplo: Una empresa de fundición de metales decide adquirir un sistema de sensores para monitorear su sistema de producción.
        
        Tecnologías analíticas
        
        La organización cuenta con personal capacitado en el uso de analítica de datos, así como con software apropiado que hace uso de datos desde los distintos grados de inteligencia analítica.
        
        Ejemplo: Una cadena de tiendas de artículos deportivos contrata un equipo de analítica para entender las preferencias de los clientes y adquiere un curso de analítica para sus administradores.
  - - - ¿Cuál es la capacidad distintiva de la organización y la propuesta de valor agregado que la distingue de su competencia?
        
        Para lograr todo lo anterior, debemos responder las siguientes preguntas.
        
        ¿las capacidades analíticas de la organización son difíciles de replicar?
        
        Las capacidades analíticas que generan mayor ventaja competitiva se caracterizan por ser difíciles o imposibles de replicar y copiar.
        
        Por ejemplo, es el caso de la cultura y estrategia analítica de un competidor analítico avanzado.
        
        ¿las capacidades analíticas de la organización son únicas?
        
        Otra característica de las capacidades analíticas que genera mayor ventaja competitiva es su singularidad. Debe ser claro que el recorrido hacia la competitividad analítica no se debe generalizar.
        
        ¿las capacidades analíticas de la organización son resilientes y adaptativas?
        
        La resiliencia es la que garantiza que estas capacidades se puedan adaptar a entornos cambiantes. Lo que en últimas se traduce en una mayor competitividad.
        
        ¿las capacidades analíticas de la organización son mejores que las de la competencia?
        
        Es importante para identificar qué factores caracterizan a las organizaciones que mejor explotan la información que se encuentra disponible en el entorno y que probablemente cuentan con un ciclo de información más refinado y avanzado.
        
        ¿las capacidades analíticas de la organización son renovables?
        
        Ésta es la pregunta más importante. Pues la respuesta, evidenciará la capacidad que tiene la organización para contar con procesos que permitan la evolución de sus capacidades analíticas, de acuerdo con procesos de mejora y reinversión constantes.
        
        Independientemente de la situación y del contexto, todas las organizaciones que le apuesten a ser competidores y analíticos y que deseen sostenerse como tales en el largo plazo, deben contar con capacidades analíticas, que no solo deben ser aplicadas de manera correcta sino que también deben ser continuamente renovadas y actualizadas.
      - ¿Cuál es la información que realmente genera valor en el negocio y que a su vez apalanca el desempeño de la organización?
      - ¿Cuáles son las características que las distinguen y si éstas son capaces de generar mayor ventaja competitiva?
    - - Tipo de capacidad analítica: CAPACIDADES DIFÍCIL DE REPLICAR
        
        Descripción: La capacidad distintiva de la organización está alineada con la cadena de valor, los procesos internos y externos. Los recursos organizacionales humanos y tecnológicos que soportan los proyectos transversales permiten llevar a cabo la transformación de la organización considerando el rol de sus diferentes sus stakeholders (TASCOI).
        
        Ejemplo: Una organización que se desenvuelve en el mercado bursátil ha construido su capacidad analítica a través de modelos predictivos de optimización de portafolios de riesgo. Para esto, la organización ha adquirido servidores cloud para almacenamiento de datos transaccionales, herramientas de visualización web que permiten observar el comportamiento de las acciones y hacer predicciones sobre el riesgo de las mismas.
        Para tener esta capacidad, la organización ha invertido durante diez años en contratar analistas de datos y personal experto en optimización.
      - Tipo de capacidad analítica: CAPACIDADES ÚNICAS
        
        Descripción: A través de un proceso de benchmarking la organización determina las capacidades distintivas de los competidores. Con base en la transformación que realiza la organización, los stakeholders definen la capacidad que genere mayor volumen de mercado y fidelización de clientes superando a sus competidores, mediante un proceso iterativo.
        
        Ejemplo: Una empresa de importación de equipos electrónicos busca resolver su problema de negocio orientado al tiempo de importación y disponibilidad de su inventario. En su definición del problema de analítica de datos, haciendo uso del segundo dominio del CAP, determina que es necesario hacer un benchmarking para analizar la capacidad analítica de sus competidores. Otros importadores se caracterizan por tener modelos de inventarios que permiten estimar la demanda de electrodomésticos y optimizar los costos de inventario. Por lo tanto, esta organización decide diferenciarse enfocándose en desarrollar una capacidad analítica que permita incorporar datos del mercado cambiario entre diferentes divisas para poder realizar pedidos en proveedores de diferentes países con el fin de aprovechar los cambios del mercado a su favor.
      - Tipo de capacidad analítica: CAPACIDADES RESILIENTES
        
        Descripción: Los modelos de analítica de datos predicen y prescriben los escenarios que pueden enfrentar las organizaciones. Al predecir un escenario donde las métricas de la organización no generan los resultados esperados, los modelos prescriptivos proponen la mejor acción que permite la adaptación de la organización.
        
        Ejemplo: La estrategia analítica de un equipo de baloncesto consiste en utilizar datos de partidos anteriores y de los rivales para decidir las alineaciones que el equipo debe utilizar en los encuentros. Dicha estrategia prescribe la mejor alineación para enfrentar a cada equipo y para sortear las distintas condiciones de un partido. Si el desempeño del equipo no es adecuado en el tiempo, el equipo cuenta con la capacidad de utilizar los indicadores de desempeño de los jugadores y las alineaciones para comprar y vender jugadores con el fin de plantear de manera adecuada nuevas alineaciones que mejoren el desempeño.
      - Tipo de capacidad analítica: CAPAPACIDADES EVOLUTIVAS
        
        Descripción: Los mecanismos de adquisición de datos que reflejan el comportamiento de los procesos internos y externos incluyen nuevas variables; esto permite que las organizaciones soporten nuevas aplicaciones analíticas y renueven su propuesta de valor.
        
        Ejemplo: Una empresa de ventas en línea ha concentrado sus capacidades analíticas en medir el número de clicks se hace en cada producto con el fin de seleccionar los productos de mayor atracción y generar promociones personalizadas para sus segmentos de clientes. Sin embargo, la empresa ha decidido incursionar en la producción y venta de productos propios. Para esto, la empresa ha comprado las bases de datos de otras tiendas en línea y de gustos de las personas y comentarios en marketplaces de redes sociales que le han permitido priorizar los productos a producir de manera propia y los productos a comercializar de terceros.