El Data Analytics, o análisis de datos, se ha convertido en un pilar fundamental para el éxito de las empresas en la era digital, ya que su capacidad de recopilar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos ha transformado la forma en que las organizaciones toman decisiones, interactúan con sus clientes y operan en el mercado.

No es extraño que su importancia cada vez sea más y más relevante en el mundo empresarial ya que además, estamos en un mundo cada vez más data-driven, donde las empresas generan una cantidad exponencial de información a través de sus operaciones diarias. Esta información, si se analiza correctamente, puede revelar patrones, tendencias y oportunidades de negocio que de otra manera serían invisibles.

El Data Analytics empodera a las organizaciones a tomar decisiones más informadas, optimizar sus operaciones y alcanzar un crecimiento sostenible. Al transformar vastas cantidades de datos en conocimientos accionables, las empresas pueden descubrir patrones, tendencias y oportunidades ocultas que impulsan la innovación y la mejora continua.

Harvard Business Review entrevistó a 1000 empresas y alrededor del 48% de estas afirmaron que lograron reducir costos introduciendo una cultura basada en datos en su negocio.

Así que no resulta extraño que las empresas se sientan profundamente atraídas a la capacitación en Data Analytics y en la búsqueda de programas efectivos de reskilling para sus trabajadores.

En Alkemy tuvimos un webinar sobre el boom actual que existe en el reskilling en Data Analytics junto a Nicolas Destteffano, experto en People y Data Analytics, profesor y speaker, quien nos explicó muchas de las razones de esta euforia por Data Analytics. 

Antes de profundizar en esto, vale la pena destacar el rol de Data Analytics en determinada empresa.

Lo que Data Analytics permite a las organizaciones 

El uso del Data Analytics, o análisis de datos, brinda a las organizaciones una capacidad transformadora, permitiéndoles extraer valor de la gran cantidad de información que generan diariamente. Al analizar estos datos, las empresas pueden obtener una visión más profunda de sus operaciones, sus clientes y el mercado en general.

En específico Data Analytics le permite a las empresas: 

• Comprender a fondo su negocio: Al analizar datos históricos y actuales, las empresas obtienen una visión más clara de su desempeño, identificando fortalezas, debilidades y áreas de mejora.
• Optimizar procesos: Mediante la identificación de cuellos de botella e ineficiencias, las organizaciones pueden optimizar sus procesos internos, reduciendo costos y aumentando la eficiencia.
• Personalizar la experiencia del cliente: Al analizar los datos de los clientes, las empresas pueden comprender mejor sus necesidades y preferencias, lo que les permite ofrecer productos y servicios más personalizados y relevantes.
• Predecir tendencias futuras: Los modelos de análisis predictivo permiten a las empresas anticipar el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y los posibles riesgos, lo que les permite tomar decisiones proactivas.
• Innovar: Al descubrir patrones y correlaciones inesperadas en los datos, las empresas pueden identificar nuevas oportunidades de negocio y desarrollar productos y servicios innovadores.
• Reducir riesgos: El análisis de datos permite a las empresas identificar y mitigar riesgos potenciales, como fraudes, fallas en la seguridad y problemas de calidad.
• Mejorar la toma de decisiones: Al basar sus decisiones en datos objetivos, las empresas pueden reducir la incertidumbre y aumentar la probabilidad de éxito.

¿En cuáles áreas se aplica el Data Analytics en las empresas?

El Data Analytics se aplica en una amplia variedad de áreas, incluyendo:

• Marketing: Segmentación de clientes, análisis de campañas, medición del retorno de la inversión en marketing.
• Ventas: Pronóstico de ventas, análisis de la eficacia de los equipos de ventas, identificación de oportunidades de venta cruzada.
• Operaciones: Optimización de la cadena de suministro, gestión de inventario, mantenimiento predictivo.
• Finanzas: Análisis financiero, detección de fraudes, gestión de riesgos.
• Recursos humanos: Análisis de la rotación de personal, evaluación del desempeño, planificación de la fuerza laboral.

¿A qué se debe el boom del reskilling en Data Analytics?

Hace unos tres o cinco años no era tan alta la necesidad de conocer Data Analytics y menos hacer reskilling en esto, pero con el paso del tiempo y de todos los avances y situaciones a las que nos hemos adaptado, las empresas se dieron cuenta de su relevancia.

Precisamente en el webinar que tuvimos con Nicolás, él nos comentaba que tener personal que esté capacitado o tenga algo del skill en Data Analytics aumenta la eficiencia operativa de una empresa. En su experiencia recuerda como al inicio de su camino, cuando era telemarketer, lograba ser mucho más eficiente al analizar el dato, ya que conocía su gestión, el status de sus operaciones, lo que debía decir al cliente, etc. 

El colaborador al conocer la gestión puede aumentar su capacidad de innovar, de crear procesos mucho más amigables, eficientes e innovadores.

Siguiendo esta línea merece la pena destacar la importancia que tiene el reskilling de Data Analytics en las empresas:

• Mayor innovación: Los empleados con habilidades en data analytics pueden identificar nuevas oportunidades de negocio, optimizar procesos y tomar decisiones más informadas, lo que fomenta la innovación y la competitividad de la organización.
• Mejora de la toma de decisiones: Al contar con profesionales capacitados en el análisis de datos, las organizaciones pueden tomar decisiones más estratégicas y basadas en evidencias, lo que reduce el riesgo y aumenta la probabilidad de éxito.
• Optimización de procesos: El análisis de datos permite identificar ineficiencias en los procesos y encontrar oportunidades para mejorar la productividad y reducir costos.
• Mejor comprensión del cliente: Al analizar los datos de los clientes, las organizaciones pueden obtener una visión más profunda de sus necesidades y preferencias, lo que les permite ofrecer productos y servicios más personalizados.
• Retención del talento: Al invertir en la formación y el desarrollo de sus empleados, las organizaciones pueden aumentar la satisfacción laboral y reducir la rotación de personal.

La creciente demanda de habilidades en Data Analytics está impulsando a las empresas a invertir en programas de reskilling. ¿Cómo generar el interés en los empleados para esto?

Para Nicolás el mencionar oportunidades claras de crecimiento, mostrar como motivación para que sirve lo que voy a adquirir, esto puede resultar bastante positivo. Más que dar un incentivo (como un bono), es explicarle al trabajador para qué les va a servir esta capacitación, como por ejemplo: tener más tiempo (ya sea para tomar un pequeño break, o para aprovecharlo y resolver otros procesos)

La idea es que el empleado no aprenda como obligación, lo ideal es que entienda cómo este reskilling en Data Analytics, va a ayudarlo a optimizar procesos. 

¿Cómo transitar el camino de entrenamiento en data?

Una vez que entendemos las habilidades que tiene determinado trabajador se empieza a pensar en cómo ir al siguiente nivel. En nuestra experiencia en Alkemy todo parte de Alkymetrics nuestra herramienta de medición de habilidades, con esto podemos conocer todas la persona y ahí evaluar cómo llevarla al siguiente nivel

Para Nicolás el primer paso es el diagnóstico de la persona, evaluarla como individual y como equipo, y después definir los objetivos. Una vez que esto está listo, se debe desarrollar un contenido, una hoja de aprendizaje donde se pueda cambiar el “mindset” y tener muy claro la importancia del dato, es decir, cómo este puede afectar, ayudar o ser manejado en determinado proyecto.

Es fundamental conocer bien a cada colaborador, cada persona es un mundo y en ese mundo hay mucho que aprovechar. 

¿Con qué frecuencia se debería hacer el entrenamiento?

Generalmente las compañías hacen un análisis anual del desempeño, pero lo recomendable es hacer al menos dos evaluaciones al año.

Ya que según explica Nicolás, los resultados no pueden verse en un tiempo menor a tres meses, entonces es fundamental permitir que pase una etapa para que la persona entienda su entrenamiento, comprenda su motivación y aplique lo adquirido.

Justo en esa aplicación podemos determinar si a este trabajador le gustó la capacitación, si se puede continuar ya que se lograron resultados positivos o si hay algo que atender porque quizás no entendió como se esperaba o no se siente satisfecho o motivado. 

Para Nicolás el skill de Analytics va a cobrar cada vez más relevancia, donde prácticamente todos los equipos van a necesitar contar con perfiles que dominen el Data Analytics, por ende la formación es fundamental. 

En Alkemy estamos totalmente de acuerdo, y vemos en un futuro cercano que cualquier tipo de perfil de una empresa va a necesitar formarse en Data, y darle la correcta importancia a medir lo que se pueda medir ya que en base a esto las decisiones serán no solo más inteligentes, sino más eficientes. 

En resumen el reskilling en Data Analytics es una inversión estratégica que permite a las empresas adaptarse a un entorno empresarial cada vez más data-driven. 

Al capacitar a sus empleados en estas habilidades, las organizaciones pueden mejorar su competitividad, tomar decisiones más inteligentes y aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen los datos.

En un entorno empresarial cada vez más digital, las organizaciones que se basan en datos están a la vanguardia de la transformación. ¿Tu empresa está aprovechando al máximo el potencial de sus datos para impulsar el crecimiento y la innovación? ¡Es momento de hacerlo!