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La analítica empresarial se ha consolidado como una capacidad clave para la competitividad de las organizaciones, pero su evolución no siempre se traduce en mejores decisiones de negocio. Según Stratesys, multinacional tecnológica especializada en transformación digital, muchas compañías han avanzado de forma significativa en reporting, visualización, gobierno del dato y cuadros de mando corporativos, pero todavía siguen lejos de operar bajo modelos plenamente data driven.

En un entorno marcado por la presión sobre los márgenes, la necesidad de ganar eficiencia y la creciente complejidad de los modelos de negocio, Stratesys observa una creciente demanda de soluciones de Data Management & Analytics más orientadas a la acción. La compañía ha recibido más de 20 peticiones relacionadas con analítica avanzada, discovery y agentes inteligentes en lo que va de año, reflejo del interés de las organizaciones por evolucionar desde modelos descriptivos hacia sistemas capaces de anticipar escenarios, priorizar acciones y activar palancas concretas de crecimiento, rentabilidad, riesgo o eficiencia operativa. 

“Durante años, muchas compañías han confundido analítica con reporting. Los dashboards y los KPIs son necesarios, pero no suficientes. La verdadera analítica empieza cuando ayuda a decidir qué hacer, no solo a explicar qué ha ocurrido”, explica Raúl Escudero, socio-director del área Data Management & Analytics en Stratesys.

Del reporting descriptivo a la analítica accionable

La evolución de la analítica empresarial está redefiniendo la forma en que las organizaciones interpretan su información corporativa y la conectan con la gestión del negocio. Sin embargo, disponer de más información no implica necesariamente decidir mejor: en muchos casos, los cuadros de mando corporativos ofrecen una visión detallada de la actividad, pero solo permiten responder a preguntas predefinidas y, a menudo, demasiado genéricas para abordar problemas complejos de negocio.

En este contexto, Stratesys identifica una oportunidad clara para evolucionar hacia modelos analíticos más dinámicos, capaces de analizar escenarios, proyectar variables críticas y anticipar impactos sobre la cuenta de resultados. La compañía destaca, por ejemplo, la necesidad de incorporar al análisis factores como tipos de cambio, precios de materias primas, riesgos futuros o variables de sensibilidad que pueden afectar de forma directa a la rentabilidad y a la toma de decisiones. 

“Un KPI puede estar perfectamente construido y ser irrelevante al mismo tiempo. Si no responde a una pregunta clave para el negocio, no ayuda a decidir. Y si la dirección necesita responder a una cuestión sobre crecimiento, rentabilidad o riesgo y la herramienta no puede hacerlo, el problema no es del usuario, sino del diseño analítico”, señala Escudero.

Nuevos modelos para conversar con los datos

La demanda de soluciones de analítica avanzada, discovery y agentes inteligentes está creciendo de forma progresiva, impulsada por la necesidad de evolucionar desde modelos descriptivos hacia sistemas de apoyo al negocio más dinámicos y orientados a la acción. Stratesys ha recibido más de 20 peticiones relacionadas con este tipo de soluciones en lo que va de año, un cambio relevante frente a etapas anteriores, en las que la compañía debía explicar de forma más proactiva cómo y para qué aplicar analítica avanzada o agentes inteligentes en el entorno empresarial.

Frente al enfoque tradicional, basado en la consulta de cuadros de mando predefinidos, estos nuevos modelos permiten formular preguntas, contrastar hipótesis, simular escenarios y obtener recomendaciones orientadas a la acción. Su valor no reside únicamente en reducir tiempos de análisis, sino en mejorar la profundidad, relevancia y utilidad de la información disponible para decidir.

Anticipar escenarios supone una mejor toma de decisión

Los agentes inteligentes y las capacidades de analítica conversacional están modificando también el papel de la visualización dentro de las organizaciones. En este nuevo escenario, los dashboards estáticos pierden relevancia cuando no están conectados con las preguntas reales del negocio, mientras que la analítica moderna se orienta cada vez más a intervenir en el presente, anticipar escenarios futuros y facilitar decisiones más rápidas, contextualizadas y alineadas con los objetivos corporativos.

“La capacidad de transformar información corporativa en decisiones accionables se ha convertido en uno de los grandes diferenciales competitivos para las empresas. La analítica avanzada permite pasar de observar el negocio a intervenir sobre sus principales palancas de crecimiento, eficiencia y rentabilidad”, añade el socio-director del área Data Management & Analytics de Stratesys.

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