Para optimizar el negocio sobre la base de datos hay que entenderlos, manipularlos, agruparlos, darles vida propia. Conoce un caso de éxito
Mejorar la toma de decisiones con datos implica tener la seguridad de que la información es tan exacta como para decidir en base a ella sin dudarlo. Para ello la gestión de los datos que hagan los negocios tiene que lograr que sean accesibles y confiables. Veamos cómo lograrlo.
Según la consultora Gartner, “hacia 2026 las organizaciones líderes serán aquellas que creen una base empresarial sólida y resistente para generar nuevas oportunidades en un contexto de continua incertidumbre” y esto sólo es posible si erradicamos la improvisación y la intuición y basamos la estrategia comercial en datos actualizados.
Desde Powerdata constatamos con cada cliente que la dinámica de Snowflake Data Marketplace simplifica la canalización de datos y permite un acceso “siempre listo”, en tiempo real. Esto, en la práctica, representa una ventaja crucial porque todos los integrantes del equipo pueden navegar la información disponible y necesaria en todo momento. Y esta disponibilidad de datos implica, además, una democratización consensuada y regulada desde el vamos, que simplifica la tarea de los científicos de datos y evita frustraciones y dolores de cabeza en las dinámicas de todos los días.
De esta forma el data management para lograr una visión 360 del negocio que permita tomar decisiones inteligentes se convierte en una realidad tangible.
Y si hablamos de acceso, calidad y democratización de datos, enseguida nos viene a la mente el tema de seguridad. Cuando las empresas leen datos lo hacen para tomar decisiones concretas: elegir o suspender proveedores, diseñar el flujo y recambio necesario de personal en tiempos de pandemia, mejorar y optimizar operaciones en cada sucursal, y mucho más. En estos casos, además, la combinación de los datos de COVID-19 con los datos internos de una empresa, por ejemplo, hace posible desarrollar una visualización de riesgos codificada y segmentada por zonas, sucursales, etc.
Los datos se verifican con la periodicidad que cada empresa necesita, respondiendo a la necesidad de confianza que los científicos de datos tanto remarcan como variable prioritaria.
El restaurante Chipotle, una cadena presente en Estados Unidos, Canadá y el Reino Unido comenzó durante la pandemia a utilizar datos de terceros para obtener información confiable y procesable impulsada por el aprendizaje automático. Con el compromiso de "ser real" que caracteriza a la marca, la estrategia de datos que pusieron en juego se enfocó en lograr un impacto positivo en sus clientes, empleados e incluso en el medio ambiente.
Desde marzo de 2020 la empresa adoptó un plan de acción preventivo y para eso advirtió que aprendizaje automático le permitía proteger a los clientes y empleados. Los datos confiables con recuentos de casos casi en tiempo real que pudieran fusionarse con sus conjuntos de datos internos fue la materia principal con la que se pusieron en marcha un entramado de acciones llevada a la práctica en cada local.
Gracias a estas medidas Chipotle logró superar los problemas de confiabilidad de los datos y optimizar sus procesos de aprendizaje automático. ¿El resultado? La compañía internacional logró ubicarse en el puesto número 1 en junio de 2020 en cumplimiento de salud y seguridad durante COVID-19, según datos del Índice de seguridad y salud del consumidor de Ipsos.
En la práctica, Snowflake Data Marketplace ofreció a esta empresa acceso a más de 500 conjuntos de datos en vivo y listos para consultar de más de 140 proveedores de datos externos y proveedores de servicios de datos. Esto es escalable en cada tipo de organización y significa que, en la práctica, cada empresa diseña una hoja de ruta propia. Por ejemplo, la combinación de datos internos, externos, estacionales, y sus comparativos en retrospectiva para poder realizar revisiones y proyecciones.
Los conjuntos de datos confiables que pueden ser seleccionados en cada caso, de acuerdo a las necesidades y objetivos de la empresa, facilitan mucho los procesos. No se trata de trabajar con datos, sino de entenderlos en su conjunto, de manipularlos, agruparlos, darles vida propia en función de las estrategias que el negocio requiera vehiculizar en cada momento.
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