El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Trazar el valor comercial a través de decisiones basadas en datos
Las organizaciones que aprovechan los datos son 3 veces más probable experimentar una mayor efectividad en la toma de decisiones. Como resultado, pueden adquirir más clientes, retenerlos y ser más rentables.
Aunque muchas organizaciones entienden el potencial que tienen los datos e invierten mucho para convertirse en datos basados en datos, solo algunas pueden darse cuenta del valor de sus inversiones en análisis y aprovechar una ventaja competitiva. ¿Por qué? Porque simplemente conocer la importancia de las iniciativas basadas en datos y aprovechar los datos de manera efectiva en la práctica son dos cosas diferentes.
La pregunta es, ¿cómo puede impulsar el valor comercial a través del análisis de datos?
Uso de datos para optimizar la relación EV a EBITDA
Para garantizar resultados que generen retornos de la inversión (ROI) considerables, las empresas deben comprender el concepto de creación de valor y lo que significa para ellas. Para la mayoría de las empresas, Valor empresarial (EV) a EBITDA Múltiple es una métrica de valoración vital para evaluar el rendimiento y el ROI. Los factores principales que influyen directamente en esta métrica son los ingresos, los gastos, los gastos generales, el capital circulante y el flujo de caja.
Los conocimientos del análisis de datos pueden ayudar a identificar cuellos de botella y limitaciones en los procesos existentes y, a su vez, indicar nuevas oportunidades de creación de valor.
Considere una empresa que experimenta problemas de gestión de inventario. Algunos productos pueden estar disponibles en exceso mientras que otros están agotados. Puede deberse a razones internas (sobreestimación de la demanda del cliente, miedo a quedarse sin existencias, etc.) o externas (cambio repentino en la demanda, interrupciones en la cadena de suministro, etc.). De cualquier manera, genera gastos generales innecesarios e ingresos no percibidos.
Solo a través de la determinación de la razón subyacente puede una empresa resolver este problema. Un análisis detallado utilizando datos de calidad ayuda a los gerentes a identificar la causa raíz del problema y tomar la acción correcta. Posteriormente, se traducirá en un mejor desempeño financiero, lo que conducirá a una mejor relación EV a EBITDA.
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Habilitación de iniciativas basadas en datos
Las ideas deben estar disponibles para las puntas de lanza estratégicas cuando las necesiten. Y si bien contar con profesionales capacitados a bordo es crucial, tener procesos para transformar datos sin procesar en información es igualmente importante.
Por supuesto, trazar el valor empresarial no es una tarea sencilla. Pero un enfoque sistemático hacia la toma de decisiones basada en datos puede ayudar a las empresas a identificar oportunidades y capitalizarlas para obtener valor comercial.
Garantice el acceso a los datos correctos y listos para el análisis
Muchas organizaciones piensan que carecen de datos para el análisis, pero en la mayoría de los casos, tienen una gran cantidad de datos para obtener información significativa; sin embargo, está mal administrado y subutilizado. Los datos no estructurados en silos, cuando se extraen, transforman y cargan en un repositorio consolidado, pueden proporcionar un valor inmenso.
Para analizar los datos con éxito, los analistas necesitan acceder a los datos correctos. Un almacén de datos bien mantenido sirve como núcleo de datos para respaldar las iniciativas de inteligencia comercial (BI). Ayuda a los tomadores de decisiones a obtener información procesable para generar valor para los clientes y las partes interesadas.
Construyendo un Hub Central de Inteligencia
Un repositorio de datos consolidado permite a las empresas facilitar la colaboración en proyectos basados en datos y tener una mayor confianza en su planificación comercial estratégica. En lugar de crear hojas de ruta de varios años para resolver problemas, pueden analizar datos y crear soluciones innovadoras para resolver desafíos en días o semanas.
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