Toma de decisiones a través del análisis de datos
Proceso de toma de decisiones
Proceso creativo para obtener
Constituye
labor directiva
base de la gestión
Proceso de intercambio de información para articular políticas
estrategias en las empresas
resultados de actividades específicas
la
y
y
Proceso para elegir entre distintas opciones 01 01 02 03 04 02 03 04
Proceso de toma de decisiones - CARACTERÍSTICAS
Importancia de tener en claro el objetivoClaridad
Analizar consecuencias de cada alternativaImpacto
Periodicidad
Regularidad para la toma de decisiones
Individuos que forman parte del proceso de toma de decisiones, decisiones individuales y grupalesActores
Se puede o no dar marcha atrás en la elección de una alternativaReversibilidad
Proceso de toma de decisiones - COMPONENTES
Decisión: combinaciones entre acciones y situaciones
Consecuencia: evaluación basada en la subjetividad
Preferencia: tendencia a tomar una alternativa, se condiciona por la experiencia
Juicio: evaluación
Resultado: hipotéticas situaciones si se toma una u otra opción de las decisiones
Incertidumbre: confianza frente a lo desconocido
Toma de decisión:acción de decidir
Proceso de toma de decisiones - ETAPAS
Identificación de un problema(estado actual vs. estado deseado) 1 Identificación de los criterios para la toma de decisiones2 Asignación de ponderaciones a los criterios 3 Desarrollo de alternativas4 Análisis de alternativas (fortalezas y debilidades) 5 Selección de una alternativa6 Implantación de la alternativa 7 Evaluación de la efectividad de la decisión8
Proceso de toma de decisiones - MODELOS
OBJETIVOS Y
SUBJETIVOS
ESTÁTICOS Y DINÁMICOS ANALÍTICOS Y DE SIMULACIÓN
DETERMINISTAS Y PROBABILÍSTICOS
Objetivos: modelos formales. Subjetivos: modelos informales basados en la subjetividad e intuición.
Analíticos: obtienen soluciones y deben ser resueltos. Simulación: representaciones simplificadas de la realidad.
Estáticos: no utilizan la variable tiempo. Dinámicos: parámetro fundamental el tiempo.
Deterministas: se conocen con certeza los datos. Probabilísticos: no se conocen los datos entonces es un proceso estocástico o aleatorio.
Proceso de toma de decisiones - HERRAMIENTAS
Árbol de decisión.
Matriz de decisión. Lista de ventajas y desventajas.
Toma de decisiones de una empresa
tudio exhaustivo del contexto.
y exigencias del mercado. ontinua innovación de las empresas. ecisiones estratégicas para mejorar la reputación.
al máximo del error .
de la intuición ni de experiencias pasadas.
oportunas.
-
ompetencia
Reducción
o fiarse
ecisiones
CONTEXTO s ! Co ! Co ! De ! Re ! No ! De
Toma de decisiones de una empresa - IMPORTANCIA
Identi
cación de
Determinación de
de ganancia
Implementar soluciones encontradas
Adelantarse a posibles situaciones
Conocer a clientes
Inversión en nuevos negocios
Responder a necesidades
del consumidor
fi
puntos débiles de la organización
oportunidades
empresariales y
Toma de decisiones y análisis de datos
Necesidad Entrenamiento Preguntar Equipo Valoración Mejoramiento de productos y servicios Aprender la teoría para la toma de decisiones Conocer a detalle los datos que se maneja Colaboradores deben entender el objetivo de la empresa Establecer datos y comprobarlos, no intuición 1 2 3 4
Toma de decisiones y análisis de datos - TIPOS
Análisis de datos
Análisis predictivo
Análisis prescriptivo
resumir gran cantidad de datos y registros para un mejor entendimiento, y así adaptar los objetivos de la organización
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aplicación de técnicas matemáticas o estadísticas a la información de la empresa, pronosticar y solucionar problemas
establecer el camino a seguir por la empresa y beneficio de la organización
Gestión y mejora continua a través de los datos
Adaptación en tiempo real
Agilidad y seguimiento de la información
Mejor posición de la empresa en el mercado
Anticiparse a las necesidades del cliente
Dinamizar y simplificar gestiones
través de la calidad de los datos
1. Mayor interconexión ! Conexión e interrelación de procesos ! Asociación de indicadores ! Eficiencia en cualquier decisión ! Incremento del impacto de las decisiones 2. Más oportunidades ! Orden ! Claridad ! Precisión ! Detección de oportunidades 3. Optimización ! Previsibilidad y automatización generan procesos más precisos y dinámicos 4.
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1 2 3 4Más Datos
Gestión y mejora continua a través de los datosVENTAJAS
Seguimiento continuo de la percepción del cliente respecto a sus expectativas
Generación de indicadores por área y áreas en conjunto (plan estratégico de la empresa) Indicadores modificados en el tiempo (evaluación y cambio)
Principio Kaizen: kai =cambio , zen =bueno
Productos y servicios de mejor calidad
Eficiencia, efectividad, y flexibilidad en todos los procesos, reducción de tiempo y recursos
Reducción de costos de producción y plazo de ejecución Incremento de rendimiento de los equipos de trabajo, productividad y satisfacción del cliente
Se basa en hechos y no en ideas o afirmaciones falsas
Se basa en datos objetivos (inteligencia de datos)
Optimización de los procesos
Favorece el trabajo sistemático
Estandarización y simplificación Minimización de errores
Estrategias empresariales y análisis de datos
Estrategia corporativa Misión, visión y valores
Desarrollo y crecimiento sostenible
Elaboración de planes y esquemas para distintas áreas en base a información
Estrategia de negocio o competitiva
Analiza a las empresas en competencia
Estrategia cooperativa o funcional: Atiende a sugerencias para mejorar la calidad y satisfacción de clientes
Estrategias empresariales y análisis de datosPASOS
Analizar el estado actual y pasado del negocio
Plantear objetivos generales
Determinar los recursos para implementar la estrategia empresarial
Establecer objetivos específicos y personal a cargo
Automatizar los procesos para incrementar el rendimiento
Establecer o replantear la visión y misión de la empresa
Aterrizar los planes estratégicos por cada área
Analizar permanentemente la estrategia empresarial y rendimiento de la empresa
Actualización constante en base a la información
Estrategias
empresariales y análisis de datosEJEMPLOS 1. Innovación constante 2. Especialización 3. Estrategias de cooperación 4. Análisis de productos o servicios 5. Estrategia de precios 6. Generar experiencias únicas 7. Mejorar la atención al cliente 8. Estrategias de ampliación 9. Estrategia creativa EJEMPLOS
Oportunidades de negocio y análisis de datos
Desbloquear información de valor sobre los clientes propios y potenciales
Identificar una necesidad insatisfecha
Obtener conocimiento de manera interna Utilizar datos para dirigir la innovación
Convertir a Big Data en su nuevo mejor amigo Investigar cambios demográficos
Atención a los cambios en los gustos de los consumidores
Analizar a la competencia y a las tendencias del sector
Mejorar el producto y servicio Revisar los cambios legislativos
Investigar otros mercados y países (ver qué y cómo funciona) Analytics everywhere
Oportunidades de negocio y análisis de datosADN
Definir objetivos de negocio y centrar los datos y todos los insumos digitales
Ca p a c i t a c i ó n t e c n o l ó g i c a : datos propios, datos externos, nube, capitalización de la información
Establecer el modelo de gobierno, privacidad y seguridad
Monetización de la información de los datos Pensar en modo de consumo
Trabajo en la cultura del valor del dato
Conocimiento derivado de los datos
Re invensión de los momentos de negocio (personas, dispositivos, y datos)
Oportunidades de negocio y análisis de datosADN
Optimización
¿Dónde están las oportunidades?
Visualizar Recolectar Transformar Agregar Ordenar Guardar Startups Actuar Analizar
BIBLIOGRAFÍA
Jiménez -Martín, A. (2022). Special Issue “Recent Advances and Applications in Multi Criteria Decision Analysis” . Mathematics 10 (2343). Disponible en : https ://doi.org/10.3390/math10132343
Niebel , T., Rasel, F ., & Viete , S. (2019). Big Data – Big Gains? Understanding the Link between Big Data Analytics and Innovation . Economics of Innovation and New Technology 28(3), 296-316. https ://www.tandfonline .com/doi/full/10.1080/10438599.2018.1493075
Ramadan, M., Shuqqo , H ., Qtaishat , L., Asmar, H ., & Salah, B. (2020). Sustainable Competitive Advantage Driven by Bid Data Analysis and Innovation . Applied Science 10(6784), 1-14. https ://www.mdpi .com/2076-3417/10/19/6784
