Las analíticas, la interpretación de los datos y el uso de estos para la generación de estrategias, son elementos fundamentales para las empresas en la actualidad. Se calcula que las analíticas y la inteligencia artificial generarán más de 9,5 billones de dólares en valor económico al año.

Hoy en día las empresas hacen múltiples esfuerzos por optimizar la calidad y cantidad de tiempo que le toma a su capital humano ejercer ciertas labores o establecer estrategias para mostrar sus servicios de una manera innovadora.

Pero ¿cómo hacen estos negocios para conocer los resultados de sus arduas labores? Cada vez nos encontramos con más herramientas que arrojan diferentes tipos de métricas, con dashboards personalizables y con opciones para obtener una visión integral sobre un determinado servicio.

 Cuando tenemos claros los KPIs mes a mes de las ventas, de los tiempos de resolución de tickets en el departamento de TI, podemos recopilar información relevante que nos permite saber cómo proceder en los próximos meses y tomar decisiones de manera más proactiva.

También es de gran importancia manejar una herramienta que simplifique el trabajo, que sea intuitiva y personalizable a la hora de escoger cuáles son los datos que más nos interesan y cuáles no. Podríamos tener toda la información y contar con una persona a cargo de leer los resultados desde una tabla dinámica, pero el tiempo que esto toma normalmente se podría reducir con notoriedad.

 Y es que cada labor nos puede arrojar unas métricas interesantes sobre nuestro negocio, por ejemplo, si recogemos el número de tickets que se presentaron este mes hacia nuestro equipo de TI, podemos identificar quiénes resolvieron más rápido las solicitudes, saber si hubo un usuario o un equipo reiterativo o conocer el tipo de solicitud que más se presentó. Después de eso, tendremos más claridad sobre cómo operar a futuro y actuar más inteligentemente.

Otra característica importante al momento de elegir una herramienta de analíticas es la facilidad de integración con otras aplicaciones y programas, lo cual brinda una mayor veracidad al recolectar la información.

Con el avanzar del tiempo, son cada vez más los datos que tenemos que procesar. Tal es el caso de la empresa alemana Siemens, que diariamente ha llegado a gestionar 50 millones de datos, comparados con los 5.000 que manejaban alrededor de hace dos décadas.

En un largo plazo su compañía se lo agradecerá, ya que podrá hacer comparativos frente a tiempos anteriores, comprendiendo cuándo debe repetir una práctica o cuando es momento de buscar una nueva.

En tiempos de pandemia, resulta trascendental hacer un seguimiento de los resultados para saber si los esfuerzos dieron frutos, qué tanto afectó la cuarentena a su empresa y qué acciones fueron positivas y pueden volver a implementarse.

Desde el inicio numerosos negocios actuaron a tiempo e implementaron acciones de acuerdo a datos previos, lo que brindó más tranquilidad y seguridad en momentos inciertos, y en esa toma de decisiones asertivas radicó el triunfo de varios países ante esta contingencia que se notó también en el monitoreo y sus resultados. Las empresas que no pensaron en estas herramientas, tendrán más dificultades a la hora de volver de a la nueva normalidad.

 

¿Qué opción tengo para hacer seguimiento de mis métricas?

A la hora de escoger un software o programa de analíticas, una de las características principales es que debe ser intuitivo y out-of-the-box, porque de nada nos sirve tener miles de funcionalidades si al usarlo no sabemos sacarle el máximo provecho.

Con Analytics Plus de ManageEngine no sólo puede obtener eso, además tiene la opción de predecir eventualidades gracias a su algoritmo predictivo, que permite combinar datos de diferentes fuentes y hacer comparativos; todo esto de una manera segura y controlando los permisos de quién puede acceder.

Una de las principales funcionalidades que le facilitará el trabajo es la carga de archivos y feeds, permite tomar la información de CSV, .XLS, .HTML, .JSON, .XML, .TSV y hasta tomar datos desde URLs web, lo que reduce esas tareas anteriores de clasificarlo todo manualmente. Gracias a su potente motor de fórmulas, podrá obtener métricas desde datos sin procesar, lo que le brinda una mayor exactitud.