Articulo analitica de datos FINAL

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Analítica de datos: Una tendencia para la toma de decisiones empresariales en 
las organizaciones 
 
Data analytics: A trend for business decision making in organizations. 
 
 Estefanía Montoya Suárez1, Darwin Yibran Yáñez Barbosa 2 
 
1Ingeniería y tecnología de la Información y las comunicaciones. Universidad Libre seccional 
Cúcuta. Estefania-montoyas@unilibre.edu.co 
2Ingeniería y tecnología de la Información y las comunicaciones. Universidad Libre seccional 
Cúcuta. Darwiny-yanezb@unilibre.edu.co 
 
Resumen: Al implementar el análisis de datos en las organizaciones se puede transformar 
digitalmente su cultura y prácticas. Esto les permite tomar decisiones con visión de futuro y las 
hace más innovadoras. Las mejores soluciones analíticas respaldan todo el proceso analítico, desde 
la recopilación de datos hasta su análisis, seguimiento de resultados y acceso. El objetivo del 
articulo analizar la analítica de datos y su impacto en la toma de decisiones empresariales en las 
empresas. En cuanto a la metodología se hizo en dos partes, la primera se construyó una base de 
datos para agrupar documentos con relación directa al tema principal de investigación, se tuvo en 
cuenta variables como año, nacionalidad y tipo de documento y por último se hizo una 
combinación de estas para arrojar un resultado más sólido. Como resultado se encontró que 
inteligencia artificial y la big data, programas para el análisis de datos, analítica de datos en el 
análisis e interpretación de estados financieros, análisis del marketing en cuanto a la base de datos, 
análisis de datos para la evaluación de programas sociales y por último casos aplicados. Por último, 
como conclusión en general la analítica de datos permite a las organizaciones tener información 
sobre el comportamiento que ha tenido el mercado, sus clientes, identificación de temporadas, 
entre otros aspectos que son relevantes para las organizaciones y su buen funcionamiento en cuanto 
a la oferta de un producto o servicio. 
 
Palabras clave: Analítica de datos, big data, ciencia de datos, decisiones empresariales, 
inteligencia de negocios, organizaciones empresariales. 
 
Abstract: Implementing data analytics in organizations can digitally transform their culture and 
practices. This enables them to make forward-looking decisions and makes them more innovative. 
The best analytics solutions support the entire analytical process, from data collection to data 
analysis, results tracking and access. The objective of the article is to analyze data analytics and 
its impact on business decision making in companies. As for the methodology, it was done in two 
parts, the first was to build a database to group documents directly related to the main research 
topic, variables such as year, nationality and type of document were taken into account and finally 
a combination of these was made to yield a more solid result. As a result it was found that artificial 
 
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intelligence and big data, programs for data analysis, data analytics in the analysis and 
interpretation of financial statements, marketing analysis in terms of database, data analysis for the 
evaluation of social programs and finally applied cases. Finally, as a general conclusion, data 
analytics allows organizations to have information about the behavior of the market, its customers, 
identification of seasons, among other aspects that are relevant for organizations and their good 
performance in terms of offering a product or service. 
 
Keywords: Data analytics, big data, data science, business decisions, business intelligence, business 
organizations. 
 
Introducción 
 
La revolución digital 4.0 requiere que las empresas reconsideren su modelo comercial 
actual. Esto significa que necesitan invertir en nuevas tecnologías y culturas centradas en datos e 
información. Este puesto otorga a los líderes empresariales y a los responsables de la toma de 
decisiones la capacidad de tomar decisiones rápidas y eficientes (Colina Vargas, 2019). Para 
(Lemus et al, 2020) las bases de datos proporcionan un enorme valor a las empresas, incluidos los 
siguientes: los datos relacionados con la empresa deben almacenarse en un solo lugar; el 
intercambio de datos entre los miembros de la empresa se puede lograr a través de flujos de 
información; al mejorar la organización se puede eliminar la redundancia; se debe considerar todas 
las ventas, interacciones e información de contacto de un cliente al visualizar sus datos; conectar 
a clientes potenciales con sus interacciones, operaciones e información de facturación; las 
campañas o tareas de marketing requieren activación. 
 
Según (Álvarez et al, 2018) se debe establecer una nueva profesión el cual ellos denominan 
“científico de datos” los cuales son profesionales que poseen un conocimiento amplio de los datos. 
Así mismo sustentan que existe una gran demanda de estos profesionales debido a dos razones: el 
primero es el gran volumen de datos que genera Internet y el segundo es la necesidad de convertir 
estos datos en información utilizable. Los científicos de datos resumen esto en información útil, 
comprenden y resuelven problemas relacionados con los datos y perciben los recursos tecnológicos 
disponibles. Esto va de la mano con la creciente interacción entre organizaciones y partes 
interesadas sobre plataformas digitales. Estos datos proporcionan nuevos conocimientos sobre las 
relaciones entre las organizaciones generado un gran volumen de datos conocido como Big Data 
(Pereira et al, 2019). 
 
En su investigación (Medina Hernández, 2021) indica que requieren las organizaciones 
para hacer analítica y lo definen como los métodos y herramientas analíticas que junto con equipos 
con formación y metodologías de trabajo específicas. Antes de implementar cualquier modelo 
analítico, es importante considerar cómo se alinean con los principales desafíos comerciales de la 
empresa. Adicionalmente, es fundamental asegurar que estos modelos sean adecuadamente 
 
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implementados, ejecutados y rentables. Las grandes empresas y organizaciones generan 
diariamente una importante cantidad de datos. Estos datos provienen de procedimientos y 
operaciones regulares del sistema. En consecuencia, se desarrollaron métodos de ciencia e 
ingeniería para ayudar a almacenar, procesar y analizar esta masa de datos. Esto conduce a la 
generación de nueva información y conocimiento (Vega Vargas, 2020). 
 
(Morales Cardoso, 2019) en su trabajo doctoral sustenta que uno de los retrasos en 
proyectos de Inteligencia de Negocios, se debe a tres fases, la primera es la extracción, la segunda 
es la transformación y la última es la carga de datos, los retrasos se ven de acuerdo a las personas 
que manipulan esta información, pues por acción de omisión o por olvido de las personas causa 
que no se tome en serio este factor. Al tomar decisiones, las personas no siempre aplican un análisis 
riguroso a sus elecciones. A veces confían en la intuición en lugar del razonamiento consciente al 
elegir entre opciones. A partir de este punto, el proceso de toma de decisiones deja de ser racional 
y pasa a ser intuitivo (Barco, 2019). 
 
Una vez se ha explicado la importancia del análisis de información y se da un contexto 
sobre este tema, se definió como objetivo del articulo analizar la analítica de datos y su impacto 
en la toma de decisionesempresariales en las empresas, para esto se debe conocer qué tipo de 
información se puede manejar y cuáles son los beneficios que se puede llegar a tener en cuanto a 
las diferentes áreas que posea la empresa, por tal motivo se exploró en cuanto a los indicadores 
financieros, como mejoran la toma de decisiones a nivel empresarial “planificación empresarial”, 
otro aspecto importante es el marketing y el conocimiento de los clientes junto con las temporadas 
del producto. 
 
Reflexión 
 
La minería de datos es muy importante, pues está relacionado con el crecimiento de la 
organización (Martínez et al, 2021). De igual forma la Big data trae nuevos desafíos más allá de la 
protección de la privacidad. En concreto, este factor tiene una relación directa con la competencia 
en el mercado (Labbé Figueroa, 2020). Los dos temas mencionados anteriormente trabajan de la 
mano, pues mientas que la una recolecta y almacena grandes cantidades de datos, la minería 
distribuye estos datos clasificándolos en variables que de una u otra forma impactan en las 
decisiones que se toman dentro de las organizaciones. 
 
El análisis de datos explora los datos recopilados para encontrar tendencias y patrones que 
proporcionen información importante. Este proceso también mejora la eficiencia para ayudar en 
la toma de decisiones (Bauzer Medeiros, 2018). Con una estrategia moderna de análisis de datos, 
los sistemas y las organizaciones pueden trabajar a partir de análisis automatizados en tiempo real. 
Esto les permite producir inmediatamente resultados de alto impacto (Tarrant et al, 2020). 
 
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Las estadísticas dentro de una organización permiten agrupar datos y a su vez tomar 
decisiones que beneficien ya que se determinan relaciones entre variables (Sánchez Villena, 2019), 
muchas veces existen softwares especializados en la agrupación de estos datos, pero deben plantear 
problemas que requieren solución (González et al, 2018), por eso es que en las universidades se 
debe enseñar la importancia del análisis de los datos y a su vez mostrar los diferentes programas 
que sirven para la interpretación de la información recolectada. Hay muchas herramientas y 
procesos diferentes a través de los cuales se puede analizar la inteligencia empresarial. Estas 
diferencias se pueden ver a través de los puntos de vista del proceso o área de enfoque (Mamani 
Coaquira, 2018). 
 
Según (Londoño Patiño, 2020) algunas pequeñas y medianas empresas, luchan por 
comprender cuándo es necesario realizar cambios en su organización y tomar decisiones correctas 
puede ayudar a las PYME a evitar niveles de productividad más bajos; sin embargo, comprender 
algunas variables puede ayudar con esto. Estas variables incluyen el entorno empresarial y las 
prácticas de productividad laboral, que pueden verse afectadas por prácticas operativas eficaces. 
El análisis de datos es usado en empresas de todos los sectores, por este motivo (Gamboa et al, 
2020) enfocaron su investigación hacia una universidad, en donde se dieron cuenta que el análisis 
de datos se enfoca en las soluciones de Business Intelligence en donde permiten mejorar la toma 
de decisiones en el área administrativa de la universidad. 
 
Para (Vásquez Matiz, 2020) las categorías centrales, como la inteligencia organizacional, 
examinan los efectos de los datos en la toma de decisiones. Esto generalmente se hace a través de 
perspectivas prácticas y teóricas en la gestión que determinan el impacto positivo que tienen los 
datos en los procesos de la empresa, como recursos humanos, finanzas, marketing y 
administración. Al analizar los datos en un nivel superior, estas categorías ayudan a las empresas 
a determinar la mejor dirección para sus operaciones. Esto se ve hasta en las organizaciones 
gubernamentales, pues en la investigación realizada por (Castañeda, 2021) concluyen que una vez 
se tengan, lo primero es crear un plan estratégico para mejorar la toma de decisiones. En donde el 
Plan requiere que los colaboradores sigan un camino y una ruta para alinear sus esfuerzos hacia el 
logro de las metas. 
 
Inteligencia artificial y la Big data 
 
Big data es la capacidad de recopilar, procesar e interpretar grandes cantidades de 
información. Para Márquez Díaz (2020) la recopilación de Big Data permite que la inteligencia 
artificial resuelva muchos problemas diferentes. Ambos se ocupan de analizar cantidades masivas 
de datos. Mientras que (Araque et al, 2021) propone que el respeto a los principios del modelo de 
competencia perfecta hace que un mercado sea más competitivo. Sin embargo, los agentes 
 
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económicos que conspiran para quebrantar estos principios —como la colusión— provocan la 
desaparición de dos conceptos clave. Estos son la atomicidad de la oferta y la demanda, y la 
libertad para tomar decisiones. Esto conduce a severas consecuencias en la calidad y precio de los 
bienes; algunos mercados colapsan por completo. La colusión suele tener efectos negativos en la 
economía pública. 
 
Para (Márquez Díaz, 2020) la inteligencia artificial existente y las habilidades de análisis 
de Big Data les permiten lidiar con varios problemas relacionados con el análisis de grandes 
cantidades de datos. Para (Verdegay et al, 2021) los sistemas de inteligencia artificial pueden tomar 
decisiones y procesar información como una computadora. Recientemente, estos sistemas han 
alcanzado un nivel de competencia igual o superior a la hora de tomar decisiones que una persona, 
pero no la reemplaza pues hay factores como recomendaciones de tipo técnico, ético, legal, 
económico, educativo y social que deben tener un conocimiento humano para emitir un juicio. 
 
Programas para el análisis de datos 
 
(Prieto et al, 2020) estos autores plantean el uso de softwares libres y pagos (SPSS, STATA, 
ATLAS.ti, SAS, Nvivo) en los cuales se introducen los documentos. Estos softwares permiten a 
los investigadores hacer preguntas rápidamente, formular predicciones, identificar tendencias y 
explorar relaciones entre variables. También pueden ejecutar procedimientos para comprender 
mejor estas relaciones. 
 
Para (Apolo et al, 2021) las herramientas de datos y software para recopilar información 
son extremadamente valiosas para las empresas. Esto ha llevado al desarrollo de sistemas de 
recopilación de inteligencia como almacenes de datos y software. Estos permiten a las empresas 
recopilar, filtrar, modelar y extraer inteligencia de los datos. Todas las características antes 
mencionadas las posee el programa Zoho Analytics, el cual también estos autores lo usan para 
obtener beneficios en su investigación. 
 
En la investigación realizada por (Torres et al, 2019) bajo el nombre “Detección de 
anomalías en grandes volúmenes de datos” los grandes volúmenes de datos a menudo se 
denominan big data. Este término se utiliza para hacer referencia a datos que son demasiado 
grandes para que los procesen los sistemas de bases de datos tradicionales. Muchas industrias ven 
los grandes datos como una gran oportunidad y aplicación; sin embargo, presenta varios 
problemas. Por ejemplo, detectar anomalías en big data puede ser un desafío porque los sistemas 
de bases de datos convencionales no pueden manejar los datos. Las técnicas de minería de datos 
pueden ser útiles en estas situaciones debido a la capacidad de encontrar relaciones y patrones en 
grandes conjuntos de datos. Para procesar y analizar esta enorme cantidad de datos se requieren 
 
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herramientas específicas, como Hadoop y Apache Spark. Estas herramientas no tienen algoritmos 
incorporados para detectar anomalías. 
 
Analítica de datos en el análisis e interpretación de estados financieros 
 
(Monterrosa et al, 2018) en su investigación crearon una base de datos capaz de organizar 
los datos de sus estados financieros. Estos estados incluyen el balance y el estado de resultados. 
La herramienta ofrece análisis vertical o de participación, análisis horizontal o de variación junto 
con índices financieros. El anterior es un caso aplicado el cual deja la puerta abierta para construir 
más programas con estas características, pues “El software fue diseñado en la aplicación de hoja 
de cálculo Excel utilizando Visual Basic. El software fue diseñado para funcionar en un entorno 
Windows”. La planificación financiera es una herramienta clave para comprender y controlar los 
conceptos financieros clave. También ayuda a las personas a tomar mejores decisiones y lograr 
más de sus metas y objetivos. Debido a que la planificación financiera se puede aplicar a diferentes 
aspectos personales y profesionales, se considera una herramienta flexible (Valle Núñez, 2020). 
 
(Garcés Cajas, 2019) en su investigación parten de un histórico de datos en cuanto a 
indicadores financieros, esta se logró consolidar con el objetivo de establecer pruebas como 
análisis vertical, horizontal, adicionalmente a esto se diseñaron tableros de control en base a la 
liquidez, solvencia, gestión y rentabilidad. La información adicional apoya los métodos de análisis 
de los indicadores financieros. Los métodos como el análisis de proporciones y las tendencias 
muestran resultados exitosos cuando se aplican a los saldos pro forma y otra información adicional. 
Esto se debe a que estos métodos soportan un análisis exhaustivo de los estados presentes, pasados 
y futuros de la empresa (Marcillo et al, 2021), estos mismos autores llegan a la conclusión que la 
empresa necesita entender sus procesos y contexto para tomar decisiones efectivas y precisas. Este 
es uno de los objetivos de la organización, que se facilita a través de la comprensión del 
conocimiento de la organización. 
 
Ejecución en el uso de técnicas de gestión 
 
Para (Spinak, 2021) el evaluar, observar y ejecutar la investigación en ciencia abierta, se 
necesita una infraestructura de publicación académica bien establecida. Este tema se ha 
mencionado varias veces en diferentes documentos de la UE relacionados con la política. Sin 
embargo, todavía no existe un sistema de información bien desarrollado para investigar 
publicaciones científicas. Mientras que (Albo et al, 2018) describe que hay tres categorías de 
conceptos científicos: clasificatorios, comparativos y métricos. Las tres categorías son 
cuantitativas, aunque algunos conceptos pueden ser cualitativos. Los conceptos de estas categorías 
se determinan midiendo la magnitud correspondiente y si se pueden o no ejecutar. 
 
 
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Para (Pinto et al, 2018) las decisiones estratégicas, tácticas y operativas se toman en los 
niveles apropiados de una decisión organizacional. La declaración enfatiza la importancia de la 
información en estas decisiones: tanto los actores internos como externos deben usar esta 
información estratégicamente al tomar decisiones clave. Estos actores utilizan la información para 
tomar decisiones con efectos significativos en el desempeño de la organización. 
 
En la investigación realizada por (García et al, 2017) se enfocan como parte de su 
preparación educativa basada en la ciencia, los gerentes deben aprender a administrar la 
información. Esto requiere el desarrollo de ciertas habilidades y destrezas para alinearse con las 
tendencias actuales en la dirección y planificación de la organización. Además, esto ayuda a 
preparar a cada gerente individual para su tarea principal, que es mejorar la competencia general 
y la preparación de su colectivo. Esto se logra a través de métodos de evaluación y control que 
ayudan a los miembros individuales a convertirse en un colectivo con objetivos compartidos (Cruz 
et al, 2019). Los datos almacenados en una base de datos deben estar organizados y protegidos. En 
la actualidad, una organización no puede utilizar datos de manera efectiva sin que se almacenen 
en una base de datos. Por lo general, los conjuntos de datos personales se almacenan en repositorios 
sin salvaguardas ni organización, generalmente debido a cambios de personal dentro de las 
organizaciones que tienen conocimiento de las bases de datos (López Gaona, 2017). 
 
La ciencia de datos se ha popularizado recientemente debido a su frecuente aparición en 
conceptos como la cuarta revolución industrial o el Big Data. Muchas aplicaciones de la ciencia 
de datos se han documentado en el dominio público. 
 
Modelamiento de datos para la toma de decisiones 
 
Para (García et al A. , 2021) recopilar y analizar información ayuda a las organizaciones a 
cumplir con su misión. Esto es posible gracias a la inteligencia organizacional, que permite 
recopilar y analizar datos útiles. Esto también permite la recopilación de información útil que es 
fácil de acceder e implementar. Esto ayuda a optimizar los procesos teniendo en cuenta los datos 
relevantes. 
 
La necesidad de un modelo de toma de decisiones gerenciales surgió del deseo de 
proporcionar herramientas efectivas para las personas en puestos gerenciales. Por extensión, este 
modelo podría beneficiar a las organizaciones de salud en general (Ramírez et al, 2019). Un 
beneficio del modelo es que reduciría los niveles de incertidumbre entre los gerentes. Tener cursos 
de acción definidos sobre una base objetiva redujo la incertidumbre, haciendo que su curso de 
acción fuera más efectivo y seguro. Además, la implementación de este modelo aumentaría el nivel 
de incertidumbre entre los gerentes. Esta mejoraría la eficiencia y la eficacia de los procesos 
administrativos que respaldan las actividades de atención. En última instancia, mejoraría la calidad 
 
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de la atención y reduciría el desperdicio causado por decisiones incorrectas. Además, la creación 
de este modelo aportó valiosas construcciones nuevas al campo de la teoría de la gestión de la 
salud relacionada con la toma de decisiones (Requejo et al, 2019). 
 
Bases de datos para análisis del marketing. 
 
Los datos siempre han sido accesibles para los consumidores, compradores y clientes. 
Ahora, más que nunca, tienen acceso a una enorme cantidad de información. Esto los hace más 
informados que nunca. En consecuencia, las empresas deben afrontar nuevos retos que las 
mantengan en una posición competitiva en el mercado (Villegas Zamora, 2019), de igual forma 
este autor llega a la conclusión que es fundamental que las empresas tomen las decisiones 
correctas, lo que puede ayudarse con datos correctamente estructurados y analizados de 
estadísticas aplicadas. Esto puede servir como un recurso valioso para los principales ejecutivos 
de la empresa cuando toman decisiones relacionadas con el marketing. 
 
De igual forma el análisis de datos es una parte integral del marketing digital o e-marketing, 
pues las pequeñas y medianas empresas, pueden utilizar el marketing digital para mejorar su 
eficiencia y competitividad. Sin embargo, el análisis de datos presenta un desafío para las pymes: 
ya que deben encontrar formas de optimizar sus procesos y recursos mediante el análisis de los 
datos recopilados (Marín etal, 2020). A pesar de la importancia de este tema, muy pocos estudios 
han examinado la conexión entre el análisis de datos y el marketing electrónico en un contexto 
empresarial. 
 
Para (Carrasco Ortega) entender el marketing y el marketing digital como conceptos 
separados es inexacto. Más bien, estas son dos partes del mismo proceso: una evolución continua 
de la comprensión humana que ayuda a las personas a aprovechar todas sus oportunidades. Con el 
desarrollo de ambas disciplinas en consonancia con el avance de la sociedad, es posible crear una 
estrategia ganar-ganar en marketing digital. Esto es posible gracias a la comprensión de los 
consumidores y al uso de las herramientas adecuadas para satisfacer sus necesidades sin poner en 
riesgo las ganancias de la empresa. En este mismo orden de ideas (Perdigón et al, 2018). 
 
(Rivero Riqueme, 2022) en su investigación publicaron que la ciencia de datos se ha 
popularizado recientemente debido a su frecuente aparición en conceptos como la cuarta 
revolución industrial o el Big Data. Muchas aplicaciones de la ciencia de datos se han documentado 
en el dominio público, pero muy pocas se han utilizado como herramientas de toma de decisiones 
por parte de organizaciones del sector público. 
 
(Vásquez Matiz D. , 2020) La inteligencia organizacional es una herramienta útil para 
sopesar alternativas, priorizar y tomar decisiones. Ayuda a cumplir la misión de la organización a 
 
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partir de la recolección y análisis de información, lo cual permite obtenerla de manera ágil y útil 
optimizando procesos y tomando los datos relevantes. 
 
Análisis de datos para la evaluación de programas sociales 
 
(Villa et al, 2020) plantean el análisis de datos como una forma de auditar los diferentes 
programas que se han hecho, se están ejecutando y se piensan ejecutar. Los datos que respaldan 
las políticas públicas provienen de decisiones basadas en evidencia que se toman a través de 
investigaciones y análisis exhaustivos. 
 
Los datos utilizados en esta teoría provienen de entrevistas con un grupo de personas. 
Primero, la técnica de Grounded Theory se utiliza para analizar sistemáticamente datos cualitativos 
con el fin de desarrollar teorías. Uno de los principales propósitos de esta técnica es desarrollar 
modelos que expliquen ciertos fenómenos. Estos modelos deben estar sustentados en el análisis 
sistemático y posterior interpretación de los datos obtenidos de las entrevistas a un grupo de 
informantes. Además, estas comparaciones entre las diferentes opiniones de los encuestados 
relacionadas con cada pregunta se usan para identificar las recurrencias y sus conexiones. 
Mediante el uso de la inducción para generar teoría, este método ayuda a los investigadores a 
explicar en detalle el tema que están estudiando. Este método también permite a los investigadores 
desarrollar teorías basadas en hechos, con la ayuda de lo que los sujetos les revelaron, para 
mantener el significado original de lo que se les dijo. 
 
 
Figura 1. Pasos de la Teoría Fundamentada. 
Fuente: (Mercado, 2019) 
 
Casos aplicados 
 
Para (Nájera et al, 2018) Los métodos de investigación de estudios de casos cualitativos 
son útiles para estudiar cuestiones estratégicas clave en la gestión contable, incluido el efecto de 
la toma de decisiones en las políticas de calidad. La empresa utiliza un enfoque financiero al 
 
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evaluar la viabilidad de nuevas inversiones. También examinan el entorno en el que operan, que 
está influenciado directamente por factores tecnológicos, sociales y económicos. Esto se debe a 
que cuentan con una fuerza laboral multidisciplinaria conformada por un profesional contable y 
financiero, además de ingenieros mecánicos y electrónicos. Esto les permite interactuar de forma 
efectiva a la hora de tomar decisiones de negocio en base a criterios técnicos y análisis de costes. 
Estos hechos fueron presenciados cuando los integrantes de esta empresa familiar decidieron su 
método de toma de decisiones, el cual fue determinado por consenso luego de un análisis de costo-
beneficio. 
 
(Barreto Granda, 2020) realizo su investigación en una empresa del sector comercial, en 
esta se recolectó información en cuanto sus informes contables, en estos análisis financieros se 
analiza el estado actual de la empresa en relación con su pasado. Esto ayuda a comprender dónde 
son fuertes actualmente y dónde son débiles. Además, permitió planificar objetivos a largo, 
mediano y corto plazo al tiempo que tiene en cuenta las fortalezas y debilidades. En última 
instancia, esto ayudo a mantenerse al día con su planificación y realizar cambios según sea 
necesario. 
 
Conclusiones 
 
La medición es necesaria para asegurar que se genera la información esperada y en su caso, 
accionable y correctiva, como por ejemplo: La dedicación de cada persona de la empresa. El nivel 
de atención que brindan en la tarea de cada empleado. Productividad diaria relativa al tiempo activo 
de cada persona. 
 
Las fortalezas y debilidades de una empresa deben entenderse para desarrollar un plan 
financiero exitoso. No importa qué método se utilice para presentar el plan, cada uno debe 
relacionarse con las fortalezas y debilidades del negocio. Al comprender estos puntos, se puede 
obtener una ventaja adecuada utilizando las fortalezas de la empresa y tomando medidas 
correctivas para sus debilidades. 
 
La planificación financiera adecuada beneficia a las empresas de muchas maneras. Les 
permite evaluar completamente los recursos que administran, tanto en términos financieros como 
de inversión, y planificar en consecuencia. Esto ayuda a las empresas a prepararse para los 
rendimientos y la rentabilidad esperados en caso de una situación de mercado adversa. 
Adicionalmente, brinda soporte de recursos alternos que la empresa puede utilizar en caso de ser 
necesario. 
 
Cualquier empresa o negocio necesita un componente de análisis. Esto se debe a que es 
esencial que todos los gerentes tomen las decisiones correctas cuando se trata de préstamos e 
 
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inversiones. La importancia del análisis cambia en función de la situación o momento actual. 
Cuando se requiere que un inversionista realice una inversión, estas decisiones se vuelven vitales. 
 
Es necesario monitorear constantemente el proceso de planificación financiera para 
mantener el control de la planificación y gestión de riesgos. Esto permite implementar cambios o 
mejoras para lograr las metas y objetivos de una organización. Al implementar una buena 
planificación, las personas pueden tomar decisiones más efectivas y eficientes. Estas decisiones 
también pueden beneficiar a una organización al aprovechar las oportunidades y mejorar la gestión 
de los recursos de la empresa. 
 
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