El valor de la gestión de datos

Independientemente de la parte del ciclo de vida del cliente que examine, los datos se recopilan, actualizan y utilizan para informar y ayudar en los próximos pasos. Sin datos correctos y completos, no hay manera de adquirir una visión integral del cliente.

La parte crítica de big data marketing es la información en sí misma. Pero los datos son algo más que un montón de caracteres y números. No son una hoja de cálculo, sino conocimiento potencial que viene de escuchar a los clientes, entender lo que les interesa, a qué responden y qué ignoran, y descubrir qué se puede hacer como vendedor.

En la actualidad la gran mayoría de análisis que se llevan a cabo dentro de una organización se hacen utilizando el cloud. La nube se ha convertido en una pieza muy importante a la hora de analizar las distintas decisiones tomadas por parte del negocio, motivo por el cual más del 90% de entidades tienen claro que las estrategias en cloud son fundamentales para el desarrollo de sus análisis.

Desde que entrara en vigor el nuevo Reglamento General de Protección de Datos, cada vez más las diferentes empresas y organizaciones han mostrado su necesidad de proteger la información que poseen y otorgar esa privacidad a los datos que correspondan. A todo ello, se le suma la preocupación por proteger dicha información a través de las redes sociales y el cumplir con el gran número de regulaciones que han ido surgiendo de manera regional y estatal. El impacto de este reglamento es más que evidente en las organizaciones, y aunque cada vez están más concienciadas con la protección de datos, todavía queda mucho camino por recorrer, sobre todo en cuestión de materia de implementación de soluciones y programas de seguridad.

Los retos de datos que suelen plantearse al diseñar estrategias de marketing tienen muchas veces un denominador común: la calidad. Los desafíos que data quality plantea al marketing pueden hacer peligrar los resultados de las campañas, aunque pueden evitarse.

Los datos se han convertido en elementos vitales para las empresas, tanto es así que son la base para el desarrollo de cualquier tipo de negocio. De hecho, cada vez más las entidades cuentan con un mayor número de datos confidenciales y, aunque son muy útiles para el devenir de las mismas, también hay que tener en cuenta que pueden ser un verdadero problema, puesto que esos datos hay que almacenarlos bien y protegerlos con la mayor seguridad posible. Dentro de este contexto extendido cada vez con más importancia en el sector profesional entra en juego la ciberseguridad.

Para que podamos llevar a cabo una buena gestión del Big Data es fundamental que el equipo de expertos realice un proceso de creación de datos cuyas características principales sean la escalabilidad, la inteligencia y la flexibilidad. Dentro de este contexto, hay que tener en cuenta que para la correcta gestión de la arquitectura big data debemos fijarnos en varios pilares esenciales que serán los que marquen esta gestión en el futuro. ¿De qué pilares estamos hablando?

La integración de datos en el cloud implica sincronización, conectividad de datos y la capacidad para replicar toda la información contenida en la nube, y también la de las aplicaciones empresariales en sistemas heredados.

Cuando se alcanza una integración efectiva es cuando puede hablarse de datos conectados, un estadio que permite a la organización experimentar importantes ventajas.

¿Es verdaderamente única tu “visión única del cliente"? Si no tienes visibilidad sobre el customer life cycle al completo, puede ser complicado garantizarla y las consecuencias de ello afectan a la eficiencia operacional del negocio.

¿Por qué importa la calidad de data marketing? Los datos erróneos son un riesgo para todas las áreas del negocio. El potencial dañino de la información de baja calidad se proyecta en problemas como el deterioro de la experiencia del usuario, la reducción de la confiabilidad en los análisis, dificultades para optimizar el embudo de clientes potenciales y un rendimiento de las campañas de marketing por debajo de lo esperado.