Analytics for SMEs

Según cifras del Ministerio de Tecnologías de Información y las Comunicaciones (MinTIC), las Pyme aportan el 50% del Producto Interno Bruto (PIB), generan el 80% del empleo y representan el 99% de las empresas de Colombia. Sin embargo, cifras del Banco Mundial, muestran que el país presenta niveles deficientes de inversión en investigación-desarrollo (I+D) con tan solo el 0.2% del PIB, adicionalmente, MinTIC afirma que solo el 12% de las Pyme ofrecen transacciones en línea.

Estas falencias que presentan las Pyme en Colombia se traducen en poca innovación en tecnología para apalancar sus productos y servicios. Tecnologías que son muy utilizadas por las grandes compañías, como son el Internet de las Cosas (IoT), el Big Data, el Machine Learning e Inteligencia Artificial y la Analítica Avanzada. Sin embargo, las pequeñas y medianas empresas reconocen que, para aumentar sus beneficios y competitividad, se deben encaminar en el uso e implementación de herramientas de Big Data y analítica de datos. Demostrando que actualmente los datos se han convertido en el mejor aliado para las empresas de todo tamaño, sector y especialidad.

“Por esta razón desde DATAKNOW lo invitamos a que nos permita ser su aliado en el uso de herramientas de analítica de datos”

Uno de los primeros pasos que deben dar las Pyme hacia el uso y aprovechamiento de estas tecnologías, es la digitalización y almacenamiento de la información que generan los procesos de su día a día, tales como, la toma de pedidos, la atención al cliente y diversos procedimientos operativos y logísticos. Luego pensar en disponibilizar toda la información en la nube, ya sea con tecnología propia o a través de proveedores tecnológicos, e iniciar con pequeños avances en el aprovechamiento de esta información, con el uso de herramientas de Big Data y analítica, generando victorias tempranas y casos de éxitos.

Las Pyme pueden iniciar aplicaciones de analítica con información financiera de la empresa, crucial para la toma de decisiones. Analizar Información sobre procesos logísticos, para introducir mejoras en eficiencia. Implementar estrategias de marketing y redes sociales, con campañas personalizadas en tiempo real, o desarrollar procesos que permita mejorar el servicio al cliente, para aumentar su retención y nivel de satisfacción. Pero, antes de encaminarnos en alguno de estos procesos, lo primero es definir claramente nuestros objetivos, dado que el propósito del análisis debe estar orientado hacia la maximización de resultados.

Para que la analítica funcione de manera correcta, es muy importante realizar las preguntas adecuadas, es decir, definir objetivos medibles, y contar con las herramientas analíticas apropiadas. Con respecto a estas últimas, en el mercado han surgido diferentes alternativas para aprovechar y democratizar al máximo las herramientas desarrolladas alrededor de estas tecnologías. Una de estas es un modelo de negocio conocido como as-a-service, que consiste en desarrollar y disponibilizar productos como un servicio, por el cual las empresas pagan por su uso, la empresa brinda los datos y obtiene como resultado los análisis e insights derivados de estos. Este modelo de negocio es ideal para empresas que no cuenten con los recursos suficientes o quieran evitar grandes inversiones en tecnología.

Indudablemente estas opciones nos permiten ver que el uso de herramientas analíticas converge aún en un momento incipiente, especialmente para las pymes, sin embargo, está abriendo un horizonte de posibilidades hoy por hoy inexploradas en cuanto al futuro tiene que ver, y abren la puerta a un terreno fértil en un sector que no debemos olvidar representa el 99% de las empresas Colombianas.

Fuentes:

https://hablemosdeempresas.com/pymes/inteligencia-artificial-para-pymes/

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