1. Introducción a la importancia de la recopilación y análisis de datos en la toma de decisiones empresariales

En el entorno empresarial actual, es vital disponer de la información adecuada en el momento oportuno, ya que nos encontramos en un mundo caracterizado por los cambios continuos, fuertemente marcado por las innovaciones tecnológicas, por la persistente evolución de los mercados, la globalización de la economía y por la aparición de nuevas formas de competencia al calor de la actual recesión económica. El mercado se manifiesta de manera muy dinámica, llena de incertidumbres y altos riesgos, lo que exige una planificación informada. La toma de decisiones instantáneas ha dejado de tener sentido y los recursos escasean: no se trata de tener más información, sino de analizar la ya existente. Es necesario abordar la toma de decisiones con un enfoque cuantitativo y una lista de ejemplos que ayudará a los alumnos a comprender la importancia del análisis y la toma de decisiones informadas utilizando diferentes datos empresariales: financieros, no financieros, cualitativos, cuantitativos, internos, externos.

La toma de decisiones en el ámbito empresarial no se realiza de manera precipitada ni guiándose únicamente por la experiencia o el “olfato” del directivo. Al contrario, las estrategias empresariales son mucho más reflexionadas, tienen un fuerte componente analítico porque se apoyan, cada vez más, en la información que arrojan los sistemas de información internos de la empresa y en estos sistemas de información externos. Por todo ello, la Dirección de Empresas se encuentra abocada a una “obligación” permanente de recabar, analizar e interpretar distintos tipos de información en un entorno bastante competitivo con el fin de incrementar su conocimiento del fenómeno, reducir la incertidumbre en las tomas de decisiones futuras y mejorar el sistema de control de la empresa. De ahí que una de las “actitudes” que estamos dispensados a exigir y a fomentar en nuestros colaboradores sea el hábito de analizar ininterrumpidamente la información.

2. Herramientas y técnicas para la recopilación y análisis de datos clave

Para analizar los datos clave con los que cuenta una organización, se deben tener en cuenta diferentes herramientas y tipos de representación de datos, habiendo una vasta oferta en el mercado tanto de herramientas más genéricas como Excel, como específicas para el análisis de datos, herramientas de Business Intelligence o incluso herramientas gratuitas como los Orbit Charts o programas de análisis. Otro importante factor a la hora de tomar decisiones informadas es el análisis inferencial, ya que nos ayuda a expandir o inferir las conclusiones realizadas con la información sobre la población. En caso contrario, cuando la muestra de referencia es censal, podremos afirmar que lo que estamos analizando se puede generalizar a toda la población.

Un resultado que se obtiene fácilmente mediante Excel o Google Sheets, de forma gráfica mediante Data Studio, entre otras herramientas, pero que requiere del análisis de los datos para descubrir los llamados "insights" que siempre acompañan los datos. Dichas decisiones son adoptadas únicamente por aquellos eventos que, a priori, se suponían verdaderos y con ciertas propiedades, lo que plantea incertidumbre cuando estas propiedades vienen dadas por la propia formulación. El ámbito de la estadística que se ocupa de la toma de decisiones bajo incertidumbre es el denominado teoría de la decisión, por lo que, ante la incertidumbre, suelen establecerse mecanismos de reproducción mediante procedimientos aleatorios y el soporte teórico para describirlos y analizarlos corresponde a la teoría de las probabilidades.

3. Aplicación de datos clave en la toma de decisiones informadas para optimizar resultados empresariales

Así las cosas, querida lectora o estimado lector, la importancia no sólo radica en recopilar estos datos para nuestra empresa, sino en la correcta interpretación para aplicarlos de forma estratégica en la toma de decisiones informadas. Porque será a partir de este momento cuando comience el camino de nuestra compañía hacia la mejora continua basada en una política de gestión estratégica en la que trabajaremos y reinventaremos en nuestra propia organización continuamente la interrelación planificación – ejecución - evaluación y control para continuar así mejorando el rendimiento de nuestros empleados y, por supuesto, de los otros pilares que conforman la empresa: clientes, proveedores, recursos y materiales. Y todo esto sólo debería traducirse en un único objetivo: obtener una ventaja competitiva sostenible.

A lo largo de estos cuatro artículos, he intentado mostrar la importancia que tiene recopilar y analizar datos clave en la toma de decisiones empresariales, definirnos como empresarios estratégicos, que el continuo contacto con la plantilla mediante reuniones semanales planificadas en dos fases nos hace ser capaces de identificar situaciones anómalas y tomar las decisiones correctivas en el momento adecuado, que no siempre han de ser, por supuesto, decisiones con un tono negativo. Hemos aportado el mensaje de que el modelo de planificación–ejecución–evaluación y control de la gestión empresarial para la toma de decisiones, con tres herramientas clave, nos dirá si se están alcanzando los objetivos propuestos o no y marcará las estrategias para la mejora a partir del análisis. Y se ha puesto la reflexión en la mesa de que el órgano regulador del modelo organizacional es el órgano de trabajo y, por lo tanto, no debemos delegar los mensajes al departamento de personas.

4. Ejemplos y casos de estudio de éxito en la implementación de estrategias basadas en datos en empresas

1. ¿Por qué preferimos las recomendaciones de Netflix a las de la gente?

Las estrategias basadas en datos permiten a los responsables de la toma de decisiones informadas lograr resultados empresariales específicos y, por tanto, mejorar en estos aspectos. A continuación, ejemplos de éxito en la implementación de estrategias basadas en datos que han ayudado a lograr ventajas competitivas en empresas como Netflix, Amazon, Zara, Guess, T-Mobile, FedEx, Google: - Los planes de Netflix arrasaron. Desde 2006 hasta 2010, las ventas de Netflix se duplicaron hasta alcanzar 2 mil millones de dólares con un margen de beneficio del 13%. - En Amazon, tras poner en marcha un programa de fidelización de clientes basado en datos, obtenía un 35% más de clics en las ofertas y consiguió un descenso del 65% de su tasa de abandono de clientes. - Zara revolucionó el mundo de la moda. Consiguió reducir los tiempos de puesta a disposición del cliente de cualquier prenda de vestir desde 12 meses hasta 14 días y, además, mejoró la rentabilidad de las mismas. Las ventas lograron crecer un 11%. La principal razón de este éxito fue el uso intensivo de datos en su modelo de negocio. - IBM ayudó a los directivos de sus clientes a tomar decisiones mucho más acertadas, mediante el uso de la información existente y desarrollando complejos modelos analíticos predictivos que analizaban los indicadores clave de negocio y generaban alertas automáticas cuando alguno de esos indicadores señalaba un riesgo del negocio.