El valor de la gestión de datos

Cada vez es más habitual que las empresas combinen las filosofías Lean y Agile en su forma de trabajar, lo que les permite mejorar con creces sus resultados y beneficios finales. Sin embargo, para que esto sea posible, es necesario contar con las herramientas adecuadas y, en la era digital, eso puede ser más complicado de lo que parece en un principio.

Algunas empresas empiezan a plantearse si lo que más les conviene es el gobierno de datos, frente al autoservicio BI. Les surge la duda de cómo mantener la agilidad necesaria para la gestión de la información con un catálogo, una cuestión que integrated services podría resolver.

La transformación digital es un cambio fundamental en la forma en que una organización entrega valor a sus clientes. Pero, ¿Cómo saber si la empresa está en el camino correcto? Apreciar la importancia de la digital disruption es el principio.

Parece que muchas organizaciones han empezado a ser conscientes de repente, de que los datos son una fuente de valor potencial. Gran parte de la discusión parece enmarcar esa oportunidad que ofrecen los activos de información para las empresas como un bono, algo extra. 

Los retos de datos que suelen plantearse al diseñar estrategias de marketing tienen muchas veces un denominador común: la calidad. Los desafíos que data quality plantea al marketing pueden hacer peligrar los resultados de las campañas, aunque pueden evitarse.

¿Es verdaderamente única tu “visión única del cliente"? Si no tienes visibilidad sobre el customer life cycle al completo, puede ser complicado garantizarla y las consecuencias de ello afectan a la eficiencia operacional del negocio.

¿Por qué importa la calidad de data marketing? Los datos erróneos son un riesgo para todas las áreas del negocio. El potencial dañino de la información de baja calidad se proyecta en problemas como el deterioro de la experiencia del usuario, la reducción de la confiabilidad en los análisis, dificultades para optimizar el embudo de clientes potenciales y un rendimiento de las campañas de marketing por debajo de lo esperado.

Customer profile ayuda a diseñar una experiencia personalizada al facilitar que se conecten mejor todos los puntos que unen al cliente con los lugares, las cosas y los aspectos que más importan al negocio. Los datos son un componente fundamental en esta ecuación, ya que, sin ellos, la organización carecería de la visión necesaria para orientar su estrategia y canalizar cada una de sus acciones.

En el sector empresarial cada vez surgen más conceptos novedosos que nos invitan a que sigamos profundizando en el tema y que tienen como objetivo que seamos mejores profesionales, teniendo siempre en cuenta que la meta está en conseguir que nuestro negocio sea más competitivo y cumpla con los retos que se ha planteado. Dentro de este contexto, entre otras muchas cosas, hay que destacar el concepto de Market Intelligence que, como bien indica su nombre, traducido significa inteligencia de mercado. ¿Qué es en realidad? Se trata de un método fundamental para que nuestra empresa se dé a conocer en los diferentes segmentos de mercado y así lograr alcanzar las metas propuestas transformando datos en conocimiento útil. No hay duda de que debemos llevarlo a cabo para que la empresa siga su crecimiento, siendo por ello que en este artículo te explicamos con todo lujo de detalles todo lo relacionado con el Market Intelligence.

A la hora de trabajar en iniciativas que fomenten la calidad de datos es importante que en todo momento se recuerde dar relevancia al data profiling, uno de los pasos más críticos del proceso. Representa una de las piezas fundamentales cuando se trabaja tanto con nuevas bases de datos como con aquellas que se están mejorando tomando de referencia uno de los sistemas que ya estén creados. Es importante decir que el data profiling requiere tiempo y esfuerzo, pero que así mismo los resultados le darán a los arquitectos de la base de datos la oportunidad de conseguir dos cosas. Por un lado: reducir los riesgos del proyecto gracias a la identificación de posibles problemas que puedan aparecer con el tiempo. Por otro lado: diseñar soluciones más efectivas. ¿Pero cuáles son las mejores prácticas que se pueden aplicar para que el data profiling se resuelva con mayor éxito?