La analítica diagnóstica es el proceso de examinar datos para identificar las causas raíz detrás de problemas de negocio o rendimiento inferior al esperado.
Esta etapa le permite a la organización entender las razones que provocaron un determinado comportamiento en los datos en el pasado.
Como punto de partida o referencia, en la analítica diagnostica se busca responder a los directivos la pregunta: ¿Por qué sucedió? Tras analizar los datos y resultados en la etapa de analítica descriptiva, si existe algún comportamiento anómalo en los datos para determinar cuáles son las causas subyacentes, así como identificar algún patrón asociado.
La analítica diagnóstica utiliza datos cuantitativos y cualitativos para generar hipótesis explicativas de los problemas observados.
Luego, prueba sistemáticamente estas hipótesis para determinar la verdadera causa raíz.
Para las empresas modernas, ser capaces de realizar un diagnóstico certero de los problemas basado en datos es absolutamente crucial.
He aquí algunas razones:
– Permite soluciones específicas y efectivas al apuntar a la causa raíz, no solo a los síntomas. Solucionar síntomas superficiales a menudo no resuelve realmente el problema.
– Evita tomar decisiones basadas en suposiciones incorrectas sobre las causas de los problemas. La analítica diagnóstica verifica que las hipótesis coincidan con la realidad de los datos.
– Identifica oportunidades para mejorar procesos, productos y otras áreas de negocio que están funcionando por debajo de su potencial.
– Previene problemas futuros al revelar las condiciones subyacentes que los generan. La prevención temprana es más efectiva.
– Genera ahorros significativos al reducir ineficiencias, reprocesos, retrasos y otros efectos negativos de los problemas.
– Proporciona una visión objetiva y cuantificable en lugar de suposiciones para la resolución de problemas.
Etapas del analisis diagnostico de datos en las empresas
Llevar a cabo un diagnóstico analítico efectivo típicamente involucra los siguientes pasos:
I. La organización debe definir claramente el problema que se va diagnosticar, con esto se focaliza los esfuerzos analíticos y establece una métrica para evaluar hipótesis.
II. Se deben recolectar todos los datos cuantitativos y cualitativos relevantes al problema que puedan arrojar luz sobre las posibles causas. Esto puede involucrar datos de procesos, bases de datos de operaciones, sistemas de información gerencial, encuestas, entrevistas, grupos focales y más.
III. Con base en el conocimiento existente sobre el problema, se generan hipótesis potenciales que explicarían la causa raíz si fueran ciertas. Las hipótesis deben ser específicas y verificables empíricamente.
IV. Se prueban rigurosamente las hipótesis utilizando los datos recopilados anteriormente utilizando técnicas como análisis estadístico, modelado analítico y minería de datos las que ayudaran a validar o rechazar hipótesis.
V. Con base en los resultados de las pruebas, se determina la causa raíz más plausible o el conjunto de causas que contribuyen al problema. Esto permite moverse hacia la solución.
VI. Se desarrolla posteriormente un plan de acción detallado para abordar la causa raíz validada, con el fin de corregir completamente el problema y no solo los síntomas.