Análisis operativo: qué es y cómo puede ayudar a tu empresa

Las cosas han cambiado y mucho en, prácticamente, todos los entornos organizativos. La manera que tenemos de trabajar, de tomar decisiones o de analizar los datos han evolucionado sobremanera en las últimas décadas. Y un ejemplo de ello es el uso que realizamos del llamado análisis operativo, pero ¿qué es en realidad y cómo nos ayuda en nuestro día a día?

Generaciones anteriores -aunque también empresas que aún hoy en día se resisten del todo a abandonar ciertos hábitos y confiar plenamente en los beneficios de la digitalización- basaban la toma de decisiones en el análisis de informes trimestrales o anuales para fijar las acciones y el camino a seguir a corto y medio plazo. Sin embargo, con la irrupción del análisis operativo todo ha cambiado.

Hay empresas que utilizan métodos parecidos al análisis operativo o de procesamiento de datos como son: el procesamiento híbrido de transacciones y análisis (HTAP), el procesamiento híbrido operativo/de análisis (HOAP), translytics o inteligencia continua. Aunque no son del todo ejemplos al 100% de análisis operativo.

Podemos definir éste como una estrategia comercial que tiene como objetivo aprovechar la información en tiempo real para mejorar o automatizar la toma de decisiones. O dicho en otras palabras, convierte la inteligencia empresarial y los conocimientos analíticos para hacer de la empresa, una organización más competitiva y que toma decisiones mucho más certeras y adecuadas. Al fin y al cabo, se trata de utilizar más y mejor los datos de los que dispone de la empresa y que muchas veces pasan desapercibidos.

Así funciona el análisis operativo

Una de las claves del éxito de este método es la actualidad y la frescura de los datos que utiliza. Hay que tener en cuenta que cada uno de ellos, llega a la empresa de una manera diferente: mediante aplicaciones móviles, formularios, documentación creada en plataformas de colaboración, datos del CRM… por lo que los diferentes departamentos de la empresa pueden tanto compartir como utilizar dichos datos para la toma más ágil y rápida de decisiones.

Ejemplos del análisis operativo en sectores

Proveedores de energía

El sector de la energía fue pionero en el uso del análisis operativo, ya que procesa grandes volúmenes de análisis y responde casi instantáneamente, a menudo con el beneficio de la inteligencia artificial (IA). El consumo de energía toma cada nanosegundo miles de datos a lo largo de kilómetros de infraestructuras y automáticamente realiza ajustes para que nada falle en su funcionamiento.

Desarrolladores de videojuegos

Los desarrolladores de videojuegos también utilizan análisis operativos a la hora de presentar sus diferentes productos. De hecho, algunos desarrolladores recopilan grandes volúmenes de datos sobre las tendencias y preferencias de los jugadores, qué niveles son los de mayor dificultad o mayor facilidad, tiempos de juego, errores más usuales… unos datos que ayudan, sin duda, a ofrecer mejoras en nuevas versiones del videojuego o de futuros nuevos juegos de la marca.

Minoristas online

Los minoristas online son unos de los profesionales que mayor uso hacen del análisis operativo. Utilizan los datos para saber cómo se comportan sus clientes, para presentar recomendaciones personalizadas de productos y anuncios adaptados a sus preferencias, para cambiar los precios y que éstos fluctúen según la geolocalización de la IP del cliente… Unas recomendaciones impulsadas, cómo no, por motores de recomendación de IA habilitados para aprendizaje automático o ML.

De hecho, empresas como Amazon o Walmart usan el análisis operativo y la integración de datos en tiempo real para así cumplir con las demandas de sus cadenas de suministro y activar automáticamente pedidos de reabastecimiento de sus centros logísticos en episodios de escasez.

El curioso caso de Amazon

Hace unos años, Amazon adoptó por completo el análisis operativo en su día a día para, utilizando los datos en tiempo real, llevar a cabo un servicio de entrega el mismo día en aquellas regiones con un mayor número de compradores de Amazon. El objetivo era reforzar la satisfacción del cliente, aumentar los ingresos o evitar que los clientes tuviesen que ir a la tienda, entre otros. Todo indicaba que la unión entre la recolección de datos y la inteligencia artificial sería todo un éxito.

Sin embargo, la IA de Amazon produjo un mapa del servicio de entrega el mismo día que priorizó los vecindarios ricos y excluyó de manera notoria a los más pobres. Por lo que la empresa recibió quejas por lo que se consideró un mapa de servicios discriminatorio, y Amazon no tuvo otra cosa que cambiar el uso que hacía del mismo.

En resumidas cuentas, el análisis operativo puede conllevar infinidad de ventajas a las empresas, una ventaja para la toma de decisiones y para la competitividad de la empresa importante. Pero no debemos olvidarnos del valor humano y el planear antes de cómo nos puede ayudar y cómo podemos poner en práctica el análisis operativo para que sí sea rentable. El análisis de datos estricto puede conllevar errores o particularidades que debemos tener en cuenta.