“La explosión de información que en la actualidad recibe una empresa le exige adoptar un nuevo tipo de inteligencia de negocios con el fin de manejar tal volumen de datos y de esa forma incrementar la rentabilidad y la eficiencia”, dijo Steve Mills, vicepresidente senior del departamento de software de IBM, en el reciente certamen Information On Demand 2010 en la ciudad de Las Vegas, EE. UU.
Mills se refirió a las redes sociales (Twitter, Facebook, Buzz, etc.) como generadores de información de alto impacto, pero criticó que cerca de un 80 por ciento de esos datos aún carecen de estructura, es decir, que no son fáciles de procesar e interpretar.
De hecho, un informe que IBM realizó tras encuestar a unos 3.000 jefes de tecnología de empresas reveló que cerca de un 30 por ciento considera que en los siguientes cinco años sus compañías no estarán preparadas para manejar la cantidad de información que les llegue, y mencionan entre los generadores de esa tormenta de datos a las redes sociales las cuales, a su vez, tendrán un valor importante para el desarrollo comercial y la relación con los clientes.
Una parte fundamental del ‘business analytics’ es el análisis predictivo, una práctica que, según la firma de tecnología IBM, emerge en épocas en las cuales la lluvia de información es incesante, pero que quien la domine puede mantenerse competitivo o generar hasta tres veces las ventajas respecto de sus competidores. Aquí cabe todo tipo de información y, de nuevo, cobra importancia la proveniente de redes sociales.
Dice la teoría alrededor del análisis predictivo que la información acumulada de una empresa se puede utilizar para predecir formas más efectivas de –por ejemplo– incrementar las ventas, mejorar las relaciones con los clientes y atender las necesidades puntuales de la clientela. Y todo ello se realiza mediante la correcta utilización de tecnología.
Una clara aplicación de esta tendencia es la que implementó la ciudad de Nueva York, que se dio a la tarea de procesar reclamos de devoluciones por concepto de pago de impuestos por 1.200 millones de dólares con tan sólo optimizar sus sistemas de cómputo.
Otro ejemplo de la efectividad en el manejo de la información es el de la firma de prendas de vestir para dama Bernard Chaus Inc., con sede en Nueva York, que adoptó tecnología de análisis de negocios con el fin de reducir costos, poner a raya las pérdidas y mejorar los márgenes de utilidad.
Tras pérdidas por US$5,2 millones y despidos del 27 por ciento de la fuerza de trabajo en los dos últimos años, la compañía actualizó la información de ventas, que antes se recolectaba de forma manual, con el fin de responder mejor a las fluctuaciones del mercado para incrementar sus ingresos.
Se aplica a todos los sectores
El análisis predictivo tiene aplicaciones para todo tipo de industria y todos los departamentos dentro de una compañía, según le explicó a PORTAFOLIO Rob Ashe, gerente General de Business Analytics, de IBM. El rango va desde el sector de la educación y el industrial, pasando por el de la salud y los servicios, hasta los servicios financieros. Dentro de las organizaciones se benefician las fuerzas de ventas y la cadena de suministros.
3 veces más eficientes y productivas pueden ser las empresas que hagan análisis predictivo con la información que ya poseen.