5 herramientas de análisis de datos para CFOs, beneficios y retos

El dato es el futuro.

O eso dicen y redicen, vamos 🙃

... ¡Y confirmamos! 

La digitalización del mundo, imparable, ha provocado que tanto las personas como los negocios generen datos constantemente.

Un WhatsApp ya es un dato.

Una venta, también.

Un mensaje en el chat de soporte, más de lo mismo.

Todo genera datos. Datos que hace unos años como que daban igual, pero la tecnología... ay, la tecnología.

Las herramientas de análisis de datos han traído la novedad de coger los datos generados y exprimirlos. Eliminar el ruido, filtrar lo que interesa y ofrecer información bien preparadita, de valor.

De mucho valor, de hecho, especialmente para ti como CFO, encargado de tomar decisiones estratégicas.

Pues en ese universo tan peculiar, el de los datos, nos vamos a sumergir en las siguientes líneas, donde te hablaremos de 5 visualizadores de datos interesantes, de sus beneficios, de casos de éxito y del futuro de todo esto.

Datos, allá vamos ✊

Por qué deberías estar muy a favor de las herramientas de análisis de datos empresariales

Porque una cosa es reunir datos y otra bien distinta, interpretarlos.

Reunirlos es sencillo: con la operativa diaria generas datos automáticamente: con una venta, con una llamada, con un chat de soporte, con un pago, etc.

¿Y qué haces con ellos?

¿Qué haces con los miles de registros que se generan alrededor del negocio?

Los procesas con herramientas de análisis de datos, que se encargarán de filtrarlos y darte solo lo que te interese.

Y tú, con esa información, podrás hacer lo que mejor se te da:

• Analizar riesgos financieros
• Llevar la cuenta de ganancias y pérdidas: la analítica financiera, sin esfuerzo
• Hacer y actualizar proyecciones financieras precisas

En definitiva: llevar una gestión financiera ágil y aumentar la rentabilidad de tu empresa tomando decisiones informadas.

Pero venga, vamos a ponernos más específicos. 

¿Por qué deberías seguir leyendo y adoptar alguna de las herramientas de análisis de datos que te vamos a contar?

Porque agilizan los informes financieros

Cuando consigues filtrar toda esa información, ¿cómo la lees?

¿En tablas de Excel, buscando en los registros?

No: te la llevas a un reporting financiero, donde aparecerá representada de forma visualmente atractiva. Con diagramas de barras o circulares, colores, números, tablas preparadas, etc.

Estos informes, si se hicieran a mano, necesitarían muchas horas de dedicación 😨

Las herramientas de análisis de datos financieros —en tu caso— te permiten obtenerlos en cuestión de segundos, para que luego tú solo tengas que interpretarlos, o enseñárselos al resto de partes interesadas: otros departamentos de la empresa, inversores, directivos, etc.

Son informes que, además, puedes personalizar a tu antojo.

¿De qué fuentes quieres que provengan los datos? ¿Y qué datos financieros quieres que aparezcan? ¿Qué KPIs son importantes para el negocio?

Si dedicas un poco de tiempo al principio a personalizar los informes, luego solo tienes que esperar a que te lleguen al correo electrónico con la frecuencia que establezcas 🤟

#2 Porque optimizan el análisis de tendencias

¿Qué hay más allá de los datos?

Patrones. Tendencias maravillosas que indiquen qué va a pasar antes de que suceda.

Buscar tendencias en los datos también es algo que se pueda hacer a mano, pero nuevamente requeriría una inversión inmensa de tiempo.

¿Para qué, teniendo estos programas de análisis de datos?

Sí, estas herramientas también son capaces de extraer tendencias de los datos. De coger grandes cantidades de información como muestra y ser precisas a la hora de determinar qué puede pasar.

Una información que, claro está, a tu empresa le vendrá muy, pero que muy bien.

Pongamos un ejemplo: tu empresa se hace con una herramienta y, tras analizar el histórico de nuevas altas en el servicio por suscripción que vendéis y los repuntes de inflación, descubre que en cuatro meses bajaréis el ritmo.

Una bajada que podría reducir las nuevas altas mensuales a la mitad.

Sabiendo que la inflación no tiene pinta de bajar en los próximos tiempos, cuentas con cuatro meses para idear algo que siga consiguiendo ventas.

¿Descuentos en el precio de alta?

¿Un aumento del valor percibido sin variar el precio?

¿Un aumento del alcance de la publicidad?

Conocer las tendencias puede ser buenísimo para el negocio y encima las puedes obtener de forma automática 👏

#3 El análisis de datos financieros te ayuda a detectar intentos de fraude

Pongamos ahora que tu empresa emite tarjetas de crédito a clientes.

Con una herramienta de análisis de datos podrás ir leyendo información con el uso, de modo que con el tiempo vayas creando patrones de consumo.

De pronto, la herramienta analiza comportamientos nada habituales en una tarjeta, en forma de varios gastos pequeños casi consecutivos. Y ¡oh!, sorpresa: esos gastos vienen de Rusia, cuando la tarjeta en teoría está en España.

Se bloquea, se avisa al propietario de que se la han duplicado y hala, solucionado.

La herramienta, en este caso, es la encargada de detectar las tendencias de uso y de dar el aviso automáticamente cuando se produce el comportamiento sospechoso.

Un aviso que tu equipo tendrá que revisar para tomar le mejor decisión 😌

#4 Sí, las herramientas de análisis de datos son la máxima expresión de la automatización

Lo bueno es que todo esto que estamos viendo está automatizado casi del todo.

Y decimos «casi» porque evidentemente hay que personalizar lo que se busca. 

Tienes que conectar las fuentes de datos, determinar cómo quieres los informes, qué KPIs incluir para el análisis financiero, con qué frecuencia obtenerlos, etc.

Pero bueno, compara eso con tener que introducir los datos a mano, por ejemplo.

Además de tardar muchísimas horas que habría que pagarle a una o varias personas, se producirían los típicos errores de escribir una R en vez de una T o un 6 cuando debería ser un 9.

Sí, se producirían fallos así; es normal, ya que las tareas automatizables suelen ser muy mecánicas y repetitivas, y nuestro cerebro tiende a desconectar cuando piensa que puede funcionar en automático.

Y lo peor no es eso, sino tener que identificar dónde están los errores para subsanarlos. O peor, que tomes decisiones «informadas» partiendo de datos erróneos ☠️

Sí a la automatización de procesos, definitivamente.

Y ahora sí que sí, la chicha 👇

Allá vamos: 5 herramientas de análisis de datos más que interesantes

¿Cuáles son las mejores herramientas para analizar datos como si no hubiera un mañana y sacar partido de las formas que hemos visto?

¿Qué opciones hay?

La verdad es que muchas, aunque con esta muestra de cinco tienes más que suficiente.

Toma nota:

#1 Microsoft Power BI

Comenzamos la lista con Microsoft, que cuenta con una herramienta de análisis de datos potente, intuitiva y que se integra fácilmente con otras aplicaciones y fuentes de datos.

Como herramienta de visualización de datos ofrece mucho juego, ya que las opciones de personalización son amplias y puedes crear cuadros de mando en un suspiro. 

¿Tenías previsto hacer el análisis de datos en Excel? Conéctalo con Power BI, no pierdas tiempo convirtiendo archivos y despídete del tope del millón y pico de filas que incluye la clásica herramienta.

La guinda del pastel viene con la inteligencia empresarial, puesto que Power BI emplea un tipo de tecnología que te permitirá hacer consultas semánticas para obtener las respuestas que necesitas en cuestión de segundos.

Tiene prueba gratuita para que veas si te gusta, aunque si tienes cuenta de Microsoft 365 el plan de pago está incluido.

#2 Tableau

Herramienta de la familia de Salesforce que dice ayudar a las personas a ver y comprender datos.

Es una plataforma de análisis visual que te permitirá centralizar todos los datos que maneje tu empresa, de modo que cualquier persona de tu equipo pueda acceder a ellos de forma intuitiva y utilizarlos a su antojo.

Con la automatización como bandera, Tableau actualiza los cuadros de mando e informes en tiempo real, para que siempre cuentes con la información más reciente a la hora de tomar decisiones que definan el rumbo del negocio.

Si combinas su uso con el CRM de Salesforce, Tableau también te servirá para hacer pronósticos financieros en tiempo real, puesto que el software es capaz de detectar tendencias y hacer previsiones basándose en los datos de clientes.

Cuenta con una prueba gratuita —aunque no especifica de cuánto— y con planes de pago por usuario.

#3 Qlik

Esta herramienta también te permitirá centralizar los datos de distintas fuentes en el mismo lugar, para que trabajes con ellos desde la nube.

Podrás crear cuadros de mando, informes e interactuar arrastrando elementos y colocándolos en pantalla, dispuestos como desees. 

También podrás valerte de inteligencia artificial para hacer análisis. Aprendizaje automático, análisis, previsiones... sí, con Qlik todo es posible, y además en tiempo real.

También ofrece un programa de alfabetización de datos; es decir, un sistema para enseñar a tu equipo a leer e interpretar datos, uno de los desafíos a los que se va a tener que enfrentar tu empresa, como veremos enseguida.

Cuenta con una prueba gratuita de 30 días.

#4 Google Data Studio

Google también tiene su propia plataforma de visualización y análisis de datos.

Es intuitiva, interactiva y fácil de usar. Podrás crear paneles personalizados con datos de más de 800 fuentes, empleando plantillas o diseñando desde cero con la técnica de arrastrar y soltar.

Paneles que, claro, se actualicen automáticamente con la entrada de datos nuevos de las fuentes conectadas.

Tu equipo podrá editar los informes y los datos en tiempo real, y podrás compartirlos fácilmente con las personas a las que les pudiera interesar. 

Es una herramienta gratuita, aunque tiene truco. No tiene ningún coste si las fuentes de datos son el propio Google —Analytics, Ads, Sheets, Search Console...— y no necesitas manejar un volumen de información muy alto.

Si necesitas conectarte a otras fuentes de datos o manejar volúmenes altos, te tocará pasar por el aro, aunque ofrece un crédito de 300 dólares para empezar.

#5 SAS

La más veterana en esto de herramientas de análisis de datos.

El programa, creado por la empresa homónima, te ayudará a importar datos de distintas fuentes, bucear en ellos, analizarlos y visualizarlos en la misma plataforma.

Está especializada en ventas; es decir, en analizar datos de clientes para predecir su comportamiento y optimizar tu comunicación con ellos. Podrás hacer consultas en tiempo real y darles la mejor respuesta a cada pregunta que te hagan.

¿El problema?

Que para beneficiarte de ella necesitas conocer el lenguaje, pues las consultas y órdenes se accionan empleando su propio idioma de programación. 

Cuenta con un período de prueba gratuito, así como con programas de formación para que tu equipo aprenda el lenguaje y explote al máximo la herramienta.

Este pequeño «contratiempo» con la analítica SAS, además, nos sirve para introducir los retos a los que se va a tener que enfrentar tu empresa al implementar alguna herramienta.

Desafíos en la implementación de herramientas de análisis de datos... y casos de éxito

¿Por dónde empezamos?

¿Por la capacitación? ¿La convicción de tu equipo?

Sí: tu equipo va a tener que confiar en los datos para el análisis. Lo que antes analizaban ellos ahora lo hará una herramienta, algo que podría ser difícil de digerir. Emplea los beneficios del ahorro de tiempo y la precisión para convencer a todo el personal.

También podría ser necesaria la capacitación para emplearlas, algo que incluso algunas herramientas ofrecen por sí mismas.

Otro reto al que podrías tener que enfrentarte es el de la integración de los datos de las distintas fuentes. Todas las herramientas que hemos visto permiten múltiples conexiones, pero en ocasiones hará falta saber programar o pagar un plus para llevarlas a cabo.

Lo que nos lleva al precio: las herramientas, sobre todo dependiendo de la parte de las consultas a la base de datos, pueden tener un coste considerable, por lo que te conviene adoptar la solución que se ajuste exactamente a lo que necesitas.

Y si es escalable para que crezca al mismo ritmo que el negocio, pues mejor que mejor. Porque como de pronto aumente el volumen de datos en exceso... ¿lo soportará el programa? 😐

Parece complicadísimo, lo sabemos.

Pero no 😊

Mira, por ejemplo, el gigante energético EDF. 

Aplicaron una herramienta de análisis de datos y su personal de recursos humanos creó trece cuadros de mando «autoservicio».

Es decir, fuentes a las que los usuarios interesados podían acudir a hacer consultas personales sobre vacantes y nuevas incorporaciones.

Antes de esos cuadros de mando, el personal generaba 900 informes mensuales a mano, lo que suponía una inversión bestial de tiempo, teniendo a 6-8 personas dedicadas a ello a tiempo completo 😱

Otro caso es el de la farma Johnson & Johnson. 

Durante el covid, utilizó datos en tiempo real de los contagios para ver por dónde se estaba expandiendo el virus y a qué ritmo.

La herramienta, entonces, hacía predicciones sobre los futuros lugares de infección, algo que ellos aprovecharon para elegir dónde probar su vacuna.

Bice Vida, una aseguradora chilena, es otro caso de éxito relacionado con las herramientas de análisis de datos.

Creó algo similar a EDF: un autoservicio de datos. Pero lo hizo para el propio personal de la empresa, que de pronto tuvo acceso a un sistema con el que podían crear sus propios informes y paneles de visualización.

El objetivo era que aportaran información relevante para la compañía, y así fue. 

Se automatizaron procesos, los informes se generaban a diario en vez de mensualmente y se mejoró la precisión de los KPIs financieros que reflejaban la salud de la empresa, como la tasa de retención de clientes.

Puedes consultarlo en profundidad aquí.

Los datos y el ¿futuro?: el big data ya está aquí

¿Qué pasa cuando el volumen de datos disponibles es elevadísimo?

Cuando no hablamos de miles o decenas de miles de datos, sino que añadimos varios ceros a la derecha.

En ese caso, nos encontramos ante lo que se conoce como big data. 

¿Y cómo se hace el análisis del big data?

Las herramientas que no estén preparadas específicamente para manejar semejante cantidad de información no te servirán.

No es que no puedan bucear entre los datos para darte lo que necesites en segundos, sino que no podrán soportar volúmenes tan grandes.

¿Y cómo se consigue procesar tanta cantidad de datos?

Afortunadamente, hay herramientas de big data capaces de transformar esa información cruda y enorme en otra filtrada y seleccionada.

Herramientas capaces de convertir el big data en small data.

Un small data que supone información de mucho valor en la toma de decisiones estratégicas.

Un small data proveniente de múltiples fuentes de datos que te permita hacer consultas en tiempo real, sin tener que esperar minutos, horas o días para obtener la respuesta.

Un small data para encontrar patrones y detectar tendencias, pero más precisas que nunca gracias a que la muestra es mucho más significativa que antes. A esto en concreto se le llama minería de datos.

El futuro de los datos, y no tan futuro, pasa por ahí. Por la capacidad de pasar del big al small y mejorar la precisión en las predicciones en tendencias y, con eso, que tus decisiones estén más y mejores informadas que nunca.

Y decimos lo de que no es tan futuro porque las herramientas de procesamiento de datos que te hemos presentado ya están preparadas para trabajar con big data. 

Bueno, no la de Google, pero sí las demás... y aquí van otros cinco nombres, siendo los dos últimos herramientas de minería de datos:

• Apache Spark
• IBM Cognos Analytics
• MicroStrategy
• Rapid Miner
• Knime

El futuro ya está aquí 😮

No es una herramienta de análisis de datos per se, pero... 

Pero también cuenta con un panel de visualización en el que crear gráficos, tablas y vistas a tu antojo.

Eso sí, para controlar los gastos de tu empresa, porque en Pleo nos ocupamos de eso: de ayudarte a gestionarlos.

De acompañarte a que ahorres tiempo y dinero con la automatización de tareas tediosas, fuente de numerosos errores.

De darte información en tiempo real para que puedas hacer controles presupuestarios en cualquier momento y corregir lo que haga falta.

De proporcionarte todo tipo de información relacionada con los gastos, una parte importante de todos los datos que maneja tu empresa.

Y oye, si luego quieres incluirla en alguna herramienta de análisis de datos como las que hemos visto... adelante.

Pero el origen de los datos está aquí: en nuestro software para control de gastos 🤗