En estos días, los datos se presentan como uno de los activos más valiosos con los que cuentan las empresas. La gestión de los datos, su correcta lectura y utilización, genera importantes ventajas para las decisiones de negocios y de operaciones.

De hecho, según Forbes, la capacidad de capitalizar la información y el análisis de datos “puede hacer o quebrar una empresa; y es por ello que el big data, la inteligencia artificial y el análisis predictivo hacen que las organizaciones estén hoy luchando por una ventaja, o temiendo una disrupción”.

Tener ventaja analítica resulta esencial. Y las empresas van en búsqueda de ella. Los resultados de un estudio revelan cuál es la motivación de base: el 58% de las compañías líderes en análisis vieron una correlación directa entre las iniciativas de analítica de datos y una "mejora significativa" en sus posiciones competitivas. De hecho, el 60% de estas organizaciones informó un crecimiento de los ingresos superior al 7%, mientras que más de una cuarta parte de la élite analítica registró un aumento de los ingresos superior al 15%. Por el contrario, un 18% de las empresas llamadas "followers" registró incrementos de ingresos por debajo del 5%.

Conocer al cliente y valorar su feedback

Maximizar el conocimiento del cliente es un desafío importante para un número creciente de empresas, que deben trabajar para convertirse en una organización data-driven y operar con una complejidad cada vez mayor de fuentes de datos -quejas de los clientes, comentarios de los empleados, revisiones de ventas y de gestión de cuentas, datos de ganancias y pérdidas, investigaciones de mercado, información transaccional, encuestas generales y de la industria, foros de clientes en línea, etc.-. 

En este campo del manejo de los datos y analytics, la consultora Gartner avizora una serie de tendencias claras para los próximos 3 a 5 años. Por ejemplo:

• Anticipa que la analítica aumentada hará que los conocimientos estén disponibles para todos los roles comerciales
  
  
• Las tareas de gestión de datos se automatizarán mediante capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA)
  
  
• El procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el análisis conversacional "democratizarán" el acceso, haciendo que la analítica de datos y la inteligencia empresarial lleguen a más del 50% de los empleados.. 

10 razones para invertir en gestión de datos

Invertir en datos y en proyectos de analytics es casi un imperativo estratégico en el actual contexto. Pero si hubiera que esbozar los motivos esenciales, podrían sintentizarse como sigue:

1. El dato crudo es como el petróleo: tiene poco valor si no se lo procesa. Cuanto más refinado es el dato, más valioso resulta para la organización. Tener una política de data quality y propender a la optimización de los datos es fundamental para una empresa que busca un crecimiento a largo plazo y sostenido.

2. Hoy las empresas buscan diferenciarse, entre otros aspectos, por la experiencia que crean para sus clientes, y no tanto por temas de precio o características de productos o servicios. Y para optimizar la experiencia del cliente, los datos son la base fundamental. El análisis, incrementa las posibilidades de personalización.
   
   
3. Las compañías de vanguardia se esfuerzan por optimizar el customer journey de un extremo al otro, utilizando análisis en tiempo real en diferentes puntos de su interacción. Gracias al impulso de los datos y al análisis, se busca que cada cliente siga un proceso personalizado y único.
   

4. Las características cambiantes tanto del mercado como de las preferencias y el humor de los consumidores hace que hoy resulte clave poder tomar decisiones en real time. Y para ello es fundamental disponer de sistemas de analítica de datos e inteligencia continua.

5.  Los análisis basados en datos permiten mejorar la calidad de los productos y servicios.

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6. La construcción de modelos predictivos permite anticiparse y predecir escenarios. El análisis predictivo ayuda a comprender posibles sucesos futuros analizando el pasado. Abarca una variedad de técnicas (incluido el aprendizaje automático, la minería de datos y el modelado predictivo) y emplea estadísticas (actuales e históricas) para prever escenarios posibles, particularmente en temas de operaciones, seguridad, marketing, etc.

7. Al invertir en datos, los ciclos de innovación pueden acelerarse. Se logran identificar velozmente  tendencias y oportunidades, como también los puntos débiles. Disponer de información correcta en el momento justo, aporta un diferencial poderoso.

8. En la actualidad todos los procesos comerciales de las empresas -fabricación, finanzas, logística, RR.HH. etc.- se ajustan y optimizan permanentemente en base a datos en tiempo real. Por eso, hoy la analítica ya no es una instancia separada, sino que es parte integral de las operaciones.

9. Muchas veces las ideas que surgen de los  procesos analíticos, ayudan a descubrir maneras de reducir los gastos.

10. Además de usar los datos para optimizar las experiencias de los clientes, hoy las compañías tienen la opción de monetizar la información, anonimizándola y agregándole valor.
    

Está claro que al lograr una madurez analítica, las empresas alcanzan una posición competitiva más sólida. Desarrollar procesos exitosos en el campo de la gestión de datos y la analítica conduce a mejorar la experiencia del cliente y a optimizar los propios procesos.

Y todo ello, como hemos visto, redunda en un incremento de la rentabilidad.