Here's how you can enhance decision-making by leveraging data analytics tools as an operational planner.

En mi experiencia toda fuente de datos contiene información relevante que está inmersa y que aplicando las técnicas de análisis de datos que parecen complejas pero que en realidad son simples una vez que las dominas y que ayudarán en gran medida a la toma de decisiones

These tools, like a planner's weapons, provide the ability to analyze complex data, identify patterns, and predict future trends. They enable the extraction of actionable insights from raw data, which can inform strategic decisions. For instance, predictive analytics can forecast customer behavior, while prescriptive analytics can suggest optimal resource allocation. Furthermore, real-time analytics can provide immediate insights for quick decision-making in dynamic environments. Therefore, having a diverse arsenal of these 'weapons' equips a planner with the necessary firepower to make informed, effective, and timely decisions, ultimately enhancing operational efficiency and effectiveness.

La gran diversidad que podemos obtener a la hora de un correcto análisis de datos, nos brinda mucha claridad para la toma de decisiones. Sin embargo considero que es muy importante y necesario más allá de conocer y manejar herramientas de análisis de datos, conocer el proceso, el producto que genera la información que voy a analizar porque ellos es lo que nos permitirá darles distintos enfoques a nuestro análisis según la necesidad de cómo se requiera la información para q esta sea más clara y precisa

Más allá del impulso que han tomado actualmente las aplicaciones de análisis de datos siempre ha sido valioso el análisis de tendencias. Muchas veces con un simple ordenamiento de la información es suficiente para detectar necesidades de cambio. En esta época llena de herramientas digitales es vital que la minería de datos sea parte de la capacitación del personal, pues todos pueden aportar ideas o perspectivas cuando se estandariza la información a obtener y las fuentes de esta.

Enhance decision-making as an operational planner by leveraging data analytics tools through: Data Collection: Gather relevant data from various sources such as ERP systems, CRM platforms, and external databases. Data Analysis: Utilize data analytics tools to process and analyze large datasets, identifying trends, patterns, and insights. Predictive Modeling: Forecast future outcomes and scenarios based on historical data, enabling proactive decision-making. Performance Monitoring: Track key performance indicators (KPIs) in real-time to assess the effectiveness of operational plans. Scenario Planning: Conduct "what-if" analyses to simulate different scenarios and evaluate the potential impact of alternative strategies. Visualization

In my experience, data large amount of tools are available in the market when it comes to dealing with data. I will give a summary of why it is needed to choose the right tools. 1. Saves time: Right tool when used from the start can minimize the time required to analysis. Tool should be selected based on how easy it is to get the data, integrate with other servers, DB or other external systems we use to retain the data. 2. Business question: It is important to know why you are using the selected tool. For ex. If the business question is to predict the sales of the company by customer, we should consider languages and data tools which will implement predictive modeling easily. Other things include ease if use, simpler to learn and adapt.

Embora escolher as ferramentas certas de análise de dados seja importante, focar exclusivamente nisso pode ser um erro. Muitas vezes, o mais crucial é que a ferramenta em si seja a capacidade da equipe de interpretar os dados corretamente e tomar decis?es com base neles. Uma ferramenta poderosa nas m?os erradas pode ser menos eficaz do que uma ferramenta simples e bem utilizada. Além disso, a adapta??o às novas ferramentas pode ser completa.

Por lo general la parte más crucial es entender las técnicas o algoritmos de análisis de datos que nos proporcione los resultados que buscamos y para mi criterio la herramienta pasa a segundo plano

Yes l agree as well because using right tools can yield more benefits than any other tool, for an example dealing with huge amounts of data and selecting powerbi might me disadvantage or gives negative feedback other than msybe using python

Al seleccionar herramientas de análisis de datos, se debe considerar aquellas que no solo se alinean con sus objetivos, sino que también sean escalables y adaptables a futuras necesidades. Se debe evaluar la capacidad de estas herramientas para manejar grandes volúmenes de datos y su velocidad de procesamiento, así como su flexibilidad para integrar diversas fuentes de datos. También es necesario priorizar herramientas con interfaces intuitivas y soporte técnico para facilitar la adopción por parte de su equipo y asegurar una implementación sin contratiempos. Además, es importante asegurarse de que las herramientas ofrezcan funcionalidades avanzadas como análisis predictivo y visualización interactiva para maximizar el valor de sus datos.

Data Analytical Tools consolidate data from different sources / Platforms to form a data base. This integration provides a comprehensive view of operations, enabling more accurate analysis. Data integration helps the analyst to get all the information at one place, to derive the Strategic decision. Real-time data integration supports timely insights, while historical data aggregation reveals trends and patterns. With integrated data, apply analytics to identify correlations and root causes, predict future trends, and optimize resource allocation. This cohesive approach ensures informed, strategic decisions, leading to improved operational efficiency and performance.

Uma dica útil é garantir que a integra??o de dados inclua a limpeza e padroniza??o dos dados antes da combina??o. Isso evita inconsistências e problemas de qualidade, garantindo que as análises sejam precisas e confiáveis. Um processo bem estruturado de limpeza de dados pode fazer uma grande diferen?a na eficácia da integra??o.

Cuando se cuenta con múltiples fuentes de datos y estos poseen "información sin filtrar" puede ocasionar que aplicando cualquier técnica no nos proporcione información, por ello realizar procesos ETL garantizan que los resultados sean apegados a la realidad de los dados

Agreed however there have to be more knowledge in terms of different data sources at one point l had oracle database and microsoft mysql server yet want to put them on central repository thats when l had to try understand both so that there is no conflict

Esto no solo mejora la precisión del análisis, sino que también facilita una toma de decisiones basada en datos más eficiente. Es necesario integrar los insights obtenidos en el proceso de toma de decisiones para optimizar procesos, asignar recursos de manera más efectiva y mejorar estrategias de mercado. Además utilizar técnicas de simulación para prever los posibles resultados de diferentes decisiones y escenarios, permitirá evaluar riesgos y oportunidades de manera más precisa.

It's important to note that data tells a story. It's its own ecosystem. How we interpret that story is crucial. Far too often, analysts get lost in the weeds. Taking the data and plugging it back into the larger picture helps paint a truly 3D image of the story you're trying to tell and helps give that same enlightenment to clients

Siempre se debe contar con la contraparte que domine o tenga la experticie en los datos que vamos a tratar y de los cuales esperamos obtener conocimiento

Os insights podem ajudar na identifica??o de ineficiências e áreas para melhoria, resultando em opera??es mais eficientes e economias de custos. Insights bem interpretados podem transformar dados brutos em valor real e aplicável, sendo essenciais para o sucesso em diversos campos.

Agree remember when data is available and ready for use, it need one to understand the analytics side and how to draw results from it, bearing in mind that issues of null values and cleaning must be taken into consideration

Es fundamental adoptar un enfoque proactivo en la interpretación de los datos. No se limiten a observar las tendencias superficiales; profundicen en las causas subyacentes y las implicaciones de los patrones que se descubren. Al utilizar herramientas avanzadas de análisis, pueden identificar no solo ineficiencias actuales, sino también oportunidades de mejora y potenciales riesgos futuros. Transformar datos en conocimiento estratégico requiere un enfoque continuo e iterativo, asegurando que cada insight obtenido se traduzca en acciones concretas que optimicen la planificación operativa.

La toma de decisiones debe ser orientada al conocimiento extraído de las diferentes fuentes de datos, esto garantiza el éxito en determinada situación

Take for an example you wanted to do conjoint analysis, where we are collecting data which can be sold together, so after all these you can then see which products can be sold together and revenue can increase, which later helps the organization to produce more.

Para tomar decisiones informadas de manera efectiva, asegúrense de que cada elección se base en una comprensión profunda de los datos analizados. Aprovechen la evidencia empírica para fundamentar sus decisiones en lugar de confiar únicamente en la intuición. Usen la información cuantitativa para prever los resultados de diferentes escenarios y adaptar sus estrategias operativas en consecuencia. Esta aproximación les permitirá optimizar procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia general. Recuerden que la clave está en transformar los datos en acciones concretas que impulsen mejoras tangibles y sostenibles en sus operaciones, no solo en recolectar información sin un propósito claro.

Dados precisam ser monitorados constantemente. As vezes as respostas coletados num determinado período de tempo n?o se encaixam mais, ent?o a busca pela melhora continua do processo e adapta??o a necessidade s?o totalmente necessárias.

I am a big supporter and implement continuous improvement on daily basis. This also helps me in achieving perfection in operational planning as well as delivery best products and practices. This also needs adaptability which helps to evolve. Establish continuous feedback loops where data insights are regularly reviewed and used to refine processes. Tools like PDCA (Plan-Do-Check-Act) cycles are useful here.

Several key strategies: Data Collection and Data Warehousing: Use data warehousing solutions to integrate data from different sources into a single, coherent view.Scenario Planning and Simulation: What-If Analysis: Conduct what-if scenarios to understand the impact of different decisions. Tools like Microsoft Excel with advanced analytics add-ons or specialized software like AnyLogic can help simulate various scenarios.Real-Time Monitoring and KPI Dashboards: Develop real-time dashboards to monitor key performance indicators (KPIs). Tools like Power BI, Tableau, or Qlik Sense can provide real-time insights. Data-Driven Culture: Training and Development: Invest in training for staff to enhance their data literacy and analytical skills.