El valor de la gestión de datos

En la medida en que las empresas se enfocan en generar experiencias diferenciales para sus clientes, los modelos de negocios están experimentando profundas transformaciones. La inteligencia artificial (IA), el big data, la analítica predictiva, prescriptiva y aumentada y otras tecnologías emergentes (como los sistemas cognitivos) habilitan a generar cambios disruptivos y a innovar, ya no solamente a nivel de los servicios y productos, sino directamente en los modos en que se estructura y planifica la actividad de las compañías.

De todas formas, no hay que confundirse: lo que está en la base de esta revolución no son las tecnologías en sí mismas, sino los datos. Y lo que realmente hace la diferencia es la capacidad de poder convertir los datos en inteligencia –esto es, en información valiosa para la toma de decisiones-.

¿Cómo lograrlo?

El machine learning -o aprendizaje automático- es la rama de la inteligencia artificial que trabaja con algoritmos que se van mejorando a través de la experiencia, es decir, aprenden iterativamente a partir de los datos.

Los sistemas de machine learning se utilizan para crear modelos predictivos basados en aportación continua que se utiliza para poder anticipar, predecir y tomar decisiones.

Muchos responsables de empresas B2C centran sus preocupaciones en encontrar la forma adecuada de interactuar con los consumidores. A pesar de las posibilidades de la tecnología y de los avances de la innovación, en la práctica, parece que el consumer insight falla. Como resultado, muchas empresas se están quedando cortas en esta área. Es decir, están recopilando datos de una variedad de fuentes diferentes, pero aún no tienen la capacidad a nivel corporativo de utilizar estos datos para futuras interacciones con los consumidores.

¿Logrará tu empresa ser una data driven company para 2020? Esta fecha está marcada en la agenda de muchos negocios como punto de inflexión. Será el momento en que la experiencia de los clientes supere al precio y al producto como el diferenciador clave de la marca. Por ese motivo, solo quedan meses para que las organizaciones consigan datos excelentes, la experiencia necesaria y lleven a la práctica su visión, orquestando procesos en base a información.

Actualmente las empresas están generando y haciendo uso de datos a velocidades sin precedentes. Pero muchas empresas que se enfrentan a esta gran cantidad de datos no utilizan un buen procedimiento de análisis de datos y no son capaces de sacar todo el partido posible a esa gran cantidad de información de que disponen.

Los silos organizacionales y la adopción de una cultura de Data Driven está impidiendo que el personal de marketing pueda aprovechar adecuadamente los datos para mejorar la experiencia del cliente. Al menos eso afirma un nuevo informe del CMO Council, una red global específicamente dedicada al intercambio de conocimientos de alto nivel entre líderes de marketing de todo el mundo.

Las ventajas competitivas dependen, en buena medida, de un inteligente uso de los datos, pero para dárselo se hace necesario llevar a cabo una adecuada gestión de los mismos. Solo mediante una serie de iniciativas tendentes a tal fin podremos conseguir nuestro objetivo. En definitiva, se trata de convertir los datos en información y ésta en conocimiento para una mejor toma de decisiones.

Big Data, un concepto que hace referencia a los grandes datos, reúne además una serie de características que lo convierten en la piedra angular de la actual era digital. Si bien no se trata de un fenómeno nuevo en lo que respecta a su existencia, sí es cierto que está cobrando unas dimensiones inéditas.

El uso efectivo e innovador de herramientas de análisis de datos es un sello que distingue a las compañías más exitosas. Después de todo, el análisis de datos afecta todos los aspectos de un negocio, desde la cadena de suministro a la experiencia de cliente. Proporciona los conocimientos necesarios para tomar decisiones de negocio que hagan crecer los ingresos y la rentabilidad.

La era digital ha multiplicado de un modo hasta ahora inédito las fuentes de datos, así como su número y heterogeneidad. Anteriormente ya existían, lógicamente, pero ahora su crecimiento exponencial y accesibilidad para la obtención de valor han convertido su procesamiento y análisis en un imperativo para aumentar la competitividad empresarial.