El valor de la gestión de datos

Digamos una obviedad: en la Era Digital, el activo más importante de una empresa, cualquiera sea su rubro, es la información. Información sobre el mercado, sobre la industria de la que forma parte, sobre sus clientes; en fin, toda la que se necesita no sólo para avanzar y crecer, sino también para ser líder en su segmento. Y para tener buena información, los datos tienen que ser irreprochables: limpios, de calidad y, sobre todo, analizables. Ya no se trata de considerar tener una estrategia de datos, sino de cómo.

Cuando una empresa debe hacer una migración a sistemas nuevos o, más aún, encarar seriamente un proceso de transformación digital, uno de los primeros desafíos que aparecen es el de la calidad de los datos.

De hecho, no son pocos los casos en los que las compañías aprovechan esas circunstancias para verificar la calidad de sus datos. Y no es raro descubrir que se impone —muchas veces, de manera imperiosa— un proceso de limpieza de los datos (data cleaning), algo que debería haberse hecho hace tiempo y regularmente.

¿Por qué es tan importante mantener la calidad de los datos? ¿Acaso nuestro negocio depende de eso? Las primeras impresiones dirían que la respuesta es sí.

Contar con una estrategia 360º implica disponer de una mirada holística, tanto del propio negocio como de la experiencia de los clientes a través de la analítica de datos. En el mundo moderno, donde las personas utilizan una diversidad de plataformas online y se mantienen conectados muchas horas al día, contar con esta visión 360º es un imperativo estratégico para obtener una ventaja competitiva.

¿Cómo se lleva adelante un proyecto alineado a esta estrategia?

Es sabido que las empresas tienen una gran disponibilidad de los datos de sus clientes y que, si se utilizan correctamente, a través de ellos pueden conocer cada vez mejor los perfiles de su audiencia para customizar sus experiencias y encantarlos.

Ahora bien, ¿cómo llevarlo a la práctica?

En un mundo cada vez más dinámico, las empresas necesitan innovar, cambiar y adaptarse para asegurarse la supervivencia. La innovación empresarial es el proceso mediante el cual una organización introduce nuevas ideas, flujos de trabajo, metodologías, servicios o productos para hacerlo mejor.

La experiencia de compra de los consumidores tiene un fuerte componente emocional. Hoy, más que nunca, las marcas que sean capaces de acompañar y estar cerca de sus clientes en este proceso -y que incluso puedan anticiparse a sus necesidades-, generarán la mejor experiencia del cliente (CX).

Este aspecto se volvió absolutamente clave en nuestros días. ¿Por qué razón? Ocurre que hoy, los clientes eligen a las empresas de acuerdo, justamente, a la calidad del customer journey que les ofrecen y al modo en que personalizan las propuestas.

Ya no basta con ofrecer los mejores productos o servicios.

El interés por entender qué es y cómo lograr una ventaja analítica crece más y más en las empresas. Pero ¿y la ventaja competitiva?

Cada vez son más los que sostienen que ya no hace falta enfocarse en la competencia y en cómo diferenciarse, sino en los datos, su gestión y análisis; poniendo al cliente en el centro y personalizando su experiencia, de tal forma que ya no tenga sentido la competencia.

¿Habrá llegado el momento de dejar de competir para empezar a medir? 

¿Quieres confirmar o descubrir? ¿Conoces la diferencia entre una verificación y un hallazgo? ¿Cuál beneficia más a tu negocio?

La minería de datos y los modelos predictivos son la base del conocimiento empresarial. Su fin es buscar patrones en grandes volúmenes de datos que aporten valor a la organización y a su estrategia. Ahora bien, ¿qué aspectos debemos tener en cuenta?

El auge del Big Data y el machine learning abrió oportunidades únicas para que la analítica de datos se consolidara como actividad clave en el ambiente de los negocios. Las empresas hoy se esfuerzan por obtener una ventaja analítica que las coloque por delante de la competencia a la hora brindar sus servicios a los clientes y usuarios.

¿Qué les permite alcanzar esta ventaja? Por un lado, personalizar mejor sus propuestas y ofrecer experiencias más satisfactorias a su clientela; y, por el otro, optimizar sus propios procesos operativos y comerciales. De hecho, estos son los grandes motivos que llevan a muchas compañías a tratar de convertirse en una organización data-driven. 

Ahora bien, las tecnologías disruptivas que le brindan soporte a las tareas de analytics son muy atractivas y suman mucho valor, pero lo que realmente constituye la materia prima clave para todos estos procesos –esto es, el oro en bruto-, son los datos. Y, para efectuar análisis predictivos, es necesario prepararlos: esta instancia es clave para obtener resultados valiosos en términos de recomendaciones, insights o predicciones.

¿Cómo se lleva a cabo esta tarea con éxito?

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?