¿Listo para la economía de datos? Conozca Data as a Product (DaaP)

¿Dónde están los datos de su organización? ¿En las bases de datos del CRM? ¿En el sistema administrativo de gestión de ventas o de compras? ¿En alguna aplicación de atención al cliente post venta? ¿Tiene aplicaciones en línea −portales web, apps móviles− con servicios para clientes logueados? ¿Utiliza sistemas de email marketing con pre-registro para envío de información? En equipamiento productivo, ¿qué software utiliza? Por otra parte, las diferentes bases de datos de todos estos sistemas, ¿están en los mismos servidores? ¿O dispersos en equipos locales (on premise) y en una o más nubes contratadas para tener todo online? 

Muchas preguntas que es necesario responder en la autoevaluación de cada caso para identificar en qué punto está la organización para ser una empresa data-driven, es decir, impulsada por el uso de datos.

Según IDC para 2026 se generarán, a nivel mundial, 7 pentbytes por segundo. Es una cifra difícil de asimilar, pero lo más importante es que la proyección indica que sólo el 10% de la información generada cada año será "original", mientras que el 90% restante surgirá de reutilizaciones. Esto sí es un llamado de atención para los CDOs (Chief Data Officers) porque mantener información en diferentes repositorios, sobre todo si es información duplicada es costoso, improductivo y ralentiza la operación. 

Conviene tener presentes dos perspectivas para abordar una gestión de datos eficaz: hay compañías que, por sus características, ponen al cliente en el centro y buscan adoptar del mismo una visión 360º y otras que ponen a los productos que fabrican en la misma posición. 

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Para el primer caso, lograr una visión completa permite entender mejor al consumidor, mejorar la oferta, personalizar mensajes de mercadeo, agilizar la atención al cliente y que todo esto redunde en una mejor experiencia, mayor fidelidad y mejores negocios. 

En el caso de las organizaciones centradas en su producción, la visión integrada de la información del proceso de negocios permite minimizar el descarte, detectar anomalías oportunamente, actuar preventivamente en cuestiones de mantenimiento y optimización, reducir los tiempos de parada y, en definitiva, lograr mejores productos que potencien las ventas y la satisfacción del cliente. 

Ambos casos son ejemplos de los datos como productos.

Pensar en los datos como producto

Todo negocio data-forward, que avanza en base a la explotación y la monetización de datos, tiene el desafío de pasar a otro nivel una vez que identifica en qué situación se encuentra, o responde las preguntas del comienzo, que son apenas un punto de partida para un trabajo de relevamiento. 

Considerar los datos como producto (data as a product o DAAP), implica concebirlos como "bloques" que pueden ser reutilizados ya sea para entregar información cuando un proceso de negocios lo requiera, o para brindar información relevante y significativa cuando sea necesario analizar algún aspecto del negocio o tomar decisiones. 

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Algunos de esos bloques pueden ser la data cruda, básica. El insumo esencial, registros puros. Luego, con esos bloques, se pueden armar diferentes piezas que en sí mismas quizás no tengan uso, pero sí resulten fundamentales para construir, a su vez, componentes más complejos y elaborados. 

Amin Venjara, gerente general de Soluciones de Datos de la consultora en talento humano ADP, expuso en el Snowflake Summit una analogía interesante. Los datos pueden ser arena, vidrio o una lámpara. No existe el vidrio sin arena, como no existe la lámpara sin el vidrio. Imaginar cómo pueden aprovecharse los datos desde esta concepción, qué productos intermedios y qué productos finales se pueden crear con el insumo básico de los datos "pelados", requiere de expertise y experiencia. 

El concepto de utilizar de manera holística los datos, la intención de obtener el máximo provecho de ellos, no son cuestiones nuevas; sin embargo, se potencian a medida que se profundiza la transformación digital. Entrar al mundo de las Data Apps es entrar de lleno en la economía de datos. 

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