¿Qué es la analítica de datos y por qué necesita saberlo?

Para adentrarse en un tema tan macro como lo es el Big Data y el del análisis de datos, se hace importante partir de lo micro. En este caso, el dato. Según la Real Academia de la Lengua Española, la palabra dato viene del latín datum ‘lo que se da’, y es precisamente ese significado, al que pocas veces llevamos del ser inconsciente al consciente, el que guía la siguiente la siguiente charla.

Los datos son mucho más de lo que se cree que son. Ahora más que antes, y es que la globalización, y con ella el avance de las tecnologías, ha llevado a que generemos datos con casi todas las actividades que realizamos a diario. El simple hecho, por ejemplo, de escoger o no una película en Netflix, de darle like a una canción en Spotify o de ir a la tienda a comprar papel higiénico, genera datos.

A quién le sirven, por qué es importante analizarlos, quiénes y para qué los analizan y cómo aprender a hacerlo, son algunas de las inquietudes a las que Francisco Moreno Díaz, contador público, consultor en lo que respecta a la analítica de datos, big data y Business Intelligence (analiticabi.com y colombiawebs.com), y docente de la Universidad Central en estos temas, les dará respuesta, entendiendo que desde la academia es importante analizar lo que sucede y aplicarlo a casos reales.

A grandes rasgos, ¿cómo define usted el Big Data o los Macrodatos?

Cuando se habla de Big Data se habla de grandes datos, que se producen actualmente en el mundo y que estamos tanto generando como consumiendo todo el tiempo. Las empresas, por ejemplo, también generan muchos datos, cuando venden, cuando compran, cuando un cliente ingresa a su establecimiento comercial, en fin. Todo eso genera rasgos de los que, si la mayoría de las empresas se aprovechara, las llevaría a consolidarse de la mejor manera.

El problema de estos datos que se generan entonces es que están siendo simplemente almacenados y consolidados en una nube, pero no están siendo analizados y por ende, no están siendo explotados. Al tomar este paso, se pueden sacar muchas ideas que llevan a las mejores decisiones y acciones de negocio, que le permiten a las organizaciones ser más estratégicas. Las empresas que triunfan hoy en día, en relación a las pequeñas y medianas empresas, son aquellas que toman esos datos, los analizan y explotan.

¿Por qué no es suficiente una herramienta como Excel para llevar a cabo este análisis?

Excel no está pensado para analizar grandes cantidades de datos, ni siquiera con tablas dinámicas, pues al manejar tanta información, en algún punto se vuelve muy tedioso. Mientras que las diferentes herramientas para la analítica de datos, como Power BI, Python, Tableu, entre otras, permiten ir más allá de simplemente conocer las ventas, quienes compran, de dónde vienen esos compradores, en fin. Y permiten entender cómo aprovechar esa información para poder, por ejemplo, ofrecer mejores productos que lleven a un cliente a consumir.

Aunque este ejemplo está enfocado en ventas, esto va más allá de únicamente las mismas, se puede aplicar a las finanzas, a cómo mejorar operaciones, administrar el talento humano de manera eficaz evaluando sus acciones, y más.

¿Cómo puede hacerse más eficiente el trabajo de un contador o un auditor, instruyéndose en esta ciencia de los datos?

El trabajo de un contador que es capaz de analizar datos, permite que este tome la información de los sistemas automatizados y los evalúe para verificar que efectivamente se estén registrando en sus estados financieros. Además puede empezar a hacer evaluaciones analíticas de estos datos, por ejemplo, comparar las ventas del mes pasado con el de este y al ver variaciones importantes, con la ayuda de las herramientas analíticas, identificar qué sucedió en cada caso para corregirlo.

Permite también realizar informes financieros que no sólo presenten el estado de las finanzas del negocio, sino que ahonden en todas las operaciones con lujo de detalles, permitiéndoles ser también buenos asesores de la compañía, otorgando información que no es tan fácil detectar en los informes financieros porque son consolidados de datos estáticos, no dinámicos, como en la analítica de datos, es decir, que se puede observar en detalle, no sólo lo que está pasando a un corte específico, sino en cada día en particular y con cada una de las características financieras a evaluar.

Por otro lado, y para el rol de un auditor que es capaz de analizar datos, se tiene que tener cuenta que en la actualidad, estos tienen poco tiempo para analizar los estados financieros de 1 año en una empresa, lo que los lleva a hacer pruebas selectivas sólo en algún porcentaje (ejemplo 20%) de la información. El problema radica en que al tomar esa muestra pueden salir errores o no, basándose en la muestra seleccionada. ¿Qué tal en ese 80% restante se encuentren la mayoría de errores que posiblemente estén desfalcando la empresa, o generando un detrimento económico en la operación?

Cuando un revisor fiscal hace uso de la analítica de datos, revisa el 100% de las operaciones con las respectivas herramientas, y obtiene características de una riqueza importante, que permite identificar situaciones anómalas e irregularidades.

¿A qué negocios les puede funcionar la analítica de datos?, ¿tiene algún ejemplo de uno en que haya sido realmente importante aplicarla?

Es importante aplicarla en la totalidad de las empresas porque permite revisar información desconocida. Podría decir que en medianas y grandes empresas es indispensable, y casi que obligatorio, tener estas herramientas.

Como ejemplo: Un concesionario de carros en Colombia que vende más de 64.000 unidades de vehículos por año a nivel nacional. 64.000 registros de ventas, que dentro tenían mucha más información que el modelo, en qué ciudad se vendía, y quién vendió. Estaba también quién fue el vendedor, en qué ciudad lo vendió, en qué fecha, su costo de venta, su valor de importación, y más. Así que resultaron siendo al final más de 600.000 registros.

Estos, claramente, no podían ser evaluados con herramientas sencillas como Excel o tablas dinámicas. Así que lo hicimos con uno de los especializados, pudimos observar como revisores fiscales, cómo habían sido las ventas a nivel nacional, los vendedores más productivos, la utilidad de ciertos productos, puntos de venta exitosos, en fin. Información imposible de ver en un cuadro de ventas normal o con un estado financiero.

Una de las características principales halladas, fue que 5 líneas de vehículos habían acumulado más de 400 millones de pesos en pérdidas durante casi 4 años, ¿la razón? El precio de venta era inferior al de costo y de los gastos conexos, comisión del vendedor, en fin. Pero al tener más de ciento y pico de líneas de vehículos, no hacían ese ejercicio individual de utilizar la gran cantidad de datos que tenían a la mano, algo que sólo se logró gracias a la inteligencia de datos.

¿Qué cree que pasará con quienes no le presten atención al fenómeno ahora? ¿Cómo se transformará el rol de quienes sí lo hagan?

Quienes no quieran entender analítica de datos dentro de su ejercicio profesional, implementarán su labor con los conocimientos actuales. Teniendo en cuenta que hay más de 270.000 contadores en el país, y todos tienen el mismo conocimiento básico. Por obvias razones, las empresas no serán suficientes para darle trabajo a todos. Quizá sean útiles para trabajar en pequeñas y medianas ciudades, no más. Si usted quiere entrar en una élite, un grupo de empresas tecnológicas y vanguardistas, claramente tendrá una limitación, ya que debe tener un diferencial que les llame la atención.

Aquellas personas que se adapten y comprendan la analítica de datos, tendrán la satisfacción de conocer toda esa información que estaba siendo ignorada, y por ende, desaprovechada. Serán a quienes las organizaciones querrán contratar porque están con el chip de la transformación digital, de aplicar las tecnologías al desarrollo de sus operaciones. Algo que nace a partir del conocimiento de este entorno digital por parte de los empleados. Usted generará valor agregado al lugar de trabajo, su perfil entonces será más llamativo.

¿Dónde recomienda usted empezar a hacer el acercamiento a estas nuevas tecnologías relacionadas con la analítica de datos?

Internet es una gran herramienta para aprender estos softwares, Power BI es el que más recomiendo. En Internet y a muy buen precio se encuentran varios cursos de iniciación, claramente no con la profundidad adecuada, pero sí con bases interesantes al respecto. También hay muchas universidades que ofrecen cursos al respecto, yo recomiendo la Maestría en Analítica de Datos de la Universidad Central, o su programa de Contaduría Pública, en el que ya están incorporadas materias relacionadas. Hay también diplomados, libros y claramente también está Youtube, yo, por ejemplo, tengo mi propio canal Profe Francisco Moreno Diaz. Usted escoge, o la educación formal o la informal porque lo importante no es el curso, sino los conocimientos que se lleva consigo.