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Escrito por Doctorado en Ciencias Empresariales
en marzo 25, 2020

Adoptar un enfoque pasivo de inteligencia en negocios es un error que muchas empresas cometen. Los competidores extraen datos sobre sus clientes y productos, sobre su cuota de mercado y sus patrones de crecimiento con el objetivo de optimizarse. Pero, ¿por qué hay tantas compañías que aún temen tanto a la BI? te compartimos los cinco principales mitos al respecto:

 

1. MITO: Sólo los datos estructurados son valiosos

 

HECHO: Los datos estructurados y no estructurados son igualmente valiosos. 

Existen áreas grises en las que los datos no estructurados pueden estructurarse con herramientas simples de análisis. Por ejemplo, Excel es una herramienta básica pero efectiva con los procedimientos correctos a nivel de front-end. Una empresa puede incluso usar notas en Excel para resaltar palabras predeterminadas o el producto temporal en torno a una plataforma como Twitter. 

Con esta codificación simple y no estructurada, los equipos pueden medir los comentarios con una fórmula que es paralela a la taxonomía de codificación en la que funciona la plataforma de Twitter. Este enfoque no carga la organización de datos estructurados, sino que ofrece una precisión atinada y una tasa de error mínima, propias de herramientas de BI estructuradas más costosas

 

2. MITO: La buena inteligencia empresarial se extrae sólo de soluciones digitales

 

HECHO: No existe una solución única para la inteligencia empresarial. 

Las preferencias en canales de comunicación varían en función del tipo de interacción que los clientes buscan. Si el 76 por ciento de encuestados selecciona la llamada de voz como una de las dos formas principales para informarse de un problema con un producto o servicio, entonces esa compañía necesita conocer a sus clientes a través de estos canales. 

Por ejemplo, a pesar del conjunto de soluciones digitales que brindan las redes sociales como centro de atención, la voz sigue jugando un papel clave, ya que ofrece el mismo potencial que las redes sociales y la información web. Las soluciones de BI deben implementarse en función de la audiencia prevista.

3. MITO: Los datos son buenos sin importar cuándo se usen

 

HECHO: Los datos son como un objetivo en movimiento, y los paneles en tiempo real brindan la mejor oportunidad para capturarlos y actuar sobre ellos.

Las ideas pueden depreciarse a un ritmo alarmante. Lo que haya sucedido ayer no será tan valioso dentro de una semana. Como tal, el tiempo para abordar cuestiones importantes es fugaz. Los datos pueden devaluarse si no se capturan puntos de datos relevantes en tiempo real utilizando un único panel de control. 

El análisis de texto puede decodificar lo que se dice a través de conversaciones en redes sociales, calificaciones y revisiones de los productos, registros de chat, portales de ideas y discusiones de la comunidad en línea de los clientes. Comprender esto ayudará a los centros de atención al cliente a identificar proactivamente posibles crisis, capturar ideas y descubrir problemas de calidad

 

4. MITO: Se necesita un científico de datos para implementar una automatización robótica de procesos (RPA) y extraer datos

 

HECHO: Las herramientas de inteligencia empresarial no son tan técnicas y complicadas que requieran de un especialista de TI calificado. 

No sólo debe idearse un algoritmo: todo proceso creativo comienza con la visión establecida de una empresa. Con el punto de partida, la traducción y la caja de herramientas adecuados, puede diseñarse un informe personalizado. Colabora con tus clientes como socios con el fin de que se involucren activamente, de modo que su visión sea fiel a sus objetivos. Juntos pueden crear informes personalizados.

 

5. MITO: La inteligencia empresarial sólo es valiosa para grandes corporaciones

 

HECHO: Hoy en día, las grandes y pequeñas empresas deberían implementar las herramientas y la experiencia disponibles para impulsar las decisiones de la empresa. La amplitud de los datos no es igualmente importante: en el mundo actual, ningún tamaño comercial o de datos limita el uso de una buena BI para agudizar las operaciones. 

No puede negarse la realidad de la competencia en el mercado y los gustos del panorama actual de productos, que se basa en gran medida en comentarios, calificaciones y reseñas. No asumas que la BI es demasiado costosa. Los BPO pueden y ayudarán con modelos de base rápida y recursos compartidos, para un enfoque rentable. 

Contenido relacionado: El futuro de la inteligencia en negocios: tendencias que debes conocer

Las inversiones en BI varían considerablemente, y en términos de ROI, recuerda que manejar BI manualmente puede ser, de hecho, la opción más costosa. Con un análisis de costo-beneficio, puedes iniciar y escalar correctamente tu BI para lograr madurar tu negocio. 

No todo lo que se piensa sobre la inteligencia en negocios suele ser cierto. Los beneficios de invertir en ella superan, en nuestra actualidad, a la posibilidad de no obtener una retribución de la misma. En esta época, en que cada vez más dependemos de la tecnología, la BI de hecho se ha vuelto indispensable.

El objetivo de nuestro Doctorado en Ciencias Empresariales es formar investigadores y empresarios capaces de aportar soluciones a diversos problemas en la sociedad, y asimismo de manejar los retos económicos, financieros y administrativos a que deben enfrentarse las organizaciones. Conoce más sobre nuestro plan de estudios.

 

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