¿Cómo lograr datos accionables y accesibles que resulten en información relevante para el negocio en cada momento? Te lo contamos en este artículo.
En la era del Big Data y de la circulación de grandes volúmenes de información proveniente de fuentes diversas hay un aspecto primordial a considerar a la hora de evaluar el direccionamiento de las inversiones: el desorden y la mala calidad de los datos. Trabajar con errores e imprecisiones en la información crea problemas repercutiendo negativamente en la gestión de las empresas.
Desde hace un tiempo ganó presencia el concepto de "depuración" de datos procesados, y las nociones acerca de cuánto tiempo (y dinero) le insume este trabajo a los científicos de datos. Cuando conversamos con nuestros clientes, sus respuestas nos llevan directo a la importancia de la gestión de datos automatizados para lograr una limpieza de datos mediante el uso de inteligencia artificial, entre otras alternativas posibles.
Muchos aún ignoran este problema de la calidad de datos, o bien destinan una enorme cantidad de tiempo y recursos humanos al servicio de subsanar esta falencia. Los esfuerzos deben orientarse de forma inteligente en la preparación de los datos para que sean accionables y accesibles, y resulten un entramado de información relevante para el negocio en cada momento.
Nos referimos a la posibilidad de convertir al 2022 en un año en el que los datos sean más fácilmente procesables y, en ese sentido, se dinamice y simplifique el uso de los macrodatos para el análisis de los aspectos comerciales. Si bien una empresa puede invertir en software y herramientas de Big Data de alta gama, los datos en sí son útiles si podemos analizarlos y se encuentran al alcance de nuestras manos aunque de una forma desestructurada, multiformato y voluminosa.
Hoy las empresas pueden centrarse en el análisis de toda esa información para crear decisiones de negocios en torno a ello: los resultados obtenidos en base a datos serán aliados estratégicos en la toma de decisiones comerciales, en el mejoramiento de procesos y en la planificación organizacional general.
De lo anterior se desprende que es momento de trabajar con datos accesibles y unificados. La construcción de data lakes o “lagos de datos” y otros entornos de almacenamiento flexibles fue hasta hoy una prioridad para esto, pero en los últimos años gran parte de estos datos críticos se comenzaron a alojar en entornos que son más accesibles con la posibilidad de ejecutar operaciones como visualización, análisis y modelado predictivo.
En este contexto, el objetivo de cara al corto plazo es buscar herramientas que permitan abrir posibilidades ilimitadas para que todos los aspectos de los procesos comerciales se basen exclusivamente en datos, y no sea una ventaja exclusiva de ciertos sectores de la empresa. En este sentido, la Inteligencia Artificial (IA) tiene amplios aportes para impulsar el valor empresarial como el aumento de las ventas mediante la previsión de la demanda, la mejora de la satisfacción del cliente y el aumento de la eficiencia operativa mediante la automatización de procesos.
Operar con plataformas de datos integradas, globales y correctamente administradas hace posible el manejo y optimización de las decisiones a tomar. De esta forma, la posibilidad de combinar la información sobre nuestros clientes y públicos en general, permite generar mensajes y propuestas correctas y optimizadas. Una buena experiencia unificada requiere de una estrategia de datos unificado previamente, porque los datos de cada punto de contacto proporcionan el contexto para que la empresa accione y tome decisiones.
A diferencia de la mayoría de las tecnologías que se especializan por canal, función o departamento, gestionar datos de forma integrada y accionable permite lograr un enfoque global y con mayor perspectiva. Dentro de las herramientas más utilizadas para un data management integral se encuentran la nube, Data Fabric o tejido de datos y blockchain.
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