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Data Management: Un recurso invaluable para elevar la rentabilidad y tomar ventaja sobre la competencia

Lunes 24 de Mayo 2021.
Tiempo de Lectura: 7 minutos.
Por Manuel Cubillo



Nunca antes las empresas se habían visto expuestas a un ritmo de transformación digital tan acelerado como el que hemos visto en el último año. La pandemia del COVID-19 ha obligado a todas las industrias a reenfocar sus procesos, sus mecanismos de contacto con los clientes y a valerse de los datos para despejar la incertidumbre en la toma de decisiones.

 

Esta nueva realidad provocó que los mercados dieran un salto monumental y alcanzaran, en cuestión de meses, una marcada evolución en la gestión de datos, la Inteligencia de Negocios (BI, por sus siglas en inglés) y la analítica avanzada que quizás proyectaban para finales de esta década.

 

Hoy, más que nunca, los datos representan uno de los activos intangibles más valiosos para cualquier organización. Su importancia radica en el potencial para generar estabilidad en el negocio, así como crecimiento y beneficios económicos a futuro, mediante la toma de decisiones informadas. En pocas palabras, los datos se han convertido en la clave para tomar ventaja sobre la competencia.

 

Pensemos, por ejemplo, en una cadena de supermercados que antes de la pandemia ya utilizaba métodos tradicionales para la recolección de datos sobre sus clientes y las tendencias de consumo. De manera inesperada, las cuarentenas y regulaciones de distanciamiento social generaron la necesidad de habilitar medios de compra digitales que pueden convertirse en una fuente de ingresos e información mucho más robusta, si se combinan con esquemas de analítica.

 

Hoy, una gran variedad de información llega a altísima velocidad mediante múltiples canales: Podemos medir la visitación y el consumo de contenidos en los sitios web, tenemos la posibilidad de desarrollar estrategias para aparecer en las búsquedas de potenciales clientes e incluso, podemos medir las audiencias en redes sociales para determinar cómo llegaron a nuestro perfil, quiénes son y cómo están reaccionando a nuestro contenido.

 

Ante esta realidad, las empresas que antes no tenían prácticas de gestión de datos hoy están comenzando a invertir recursos en Data Management. Por su parte, aquellas que ya tenían métodos establecidos para capturar esta información han empezado a comprender que ya no basta con la reportería tradicional, sino que deben apostar por sistemas estructurados de ingeniería de datos.

 

 

 

¿Cómo sacar el máximo provecho de los datos?

 

Una vez que las organizaciones logran establecer múltiples fuentes de datos, deben idear mecanismos que les permitan maximizar su potencial. Dentro de la hoja de ruta esencial para evolucionar hacia un verdadero sistema de gestión y análisis de datos hay que considerar los siguientes aspectos:

  1. Generar un inventario de los datos disponibles y determinar cuán robustos
  2. Identificar correlaciones entre los datos disponibles, que permitan establecer estrategias de extracción, transformación y unificación.
  3. Establecer una fuente única de verdad (del inglés “source of truth”) para el análisis de los datos en la organización. Los Data Lakes o Data Hubs son muy utilizados en la actualidad, y ya no es necesario adquirir un gran servidor y lidiar con sus limitaciones técnicas. La nube ha democratizado el acceso a recursos y herramientas para analítica avanzada en todo tipo de organizaciones, con un costo financieramente rentable y mayor eficiencia en el manejo de las plataformas.
  4. Cruzar los datos propios con información de terceros y referencias exteriores. Por ejemplo, se pueden utilizar estudios y proyecciones de fuentes gubernamentales disponibles en línea para ciertos dominios de análisis.
  5. Aplicar conceptos de Analítica Avanzada para medir algo más que meras tendencias. Por ejemplo, se pueden enfocar los esfuerzos de mercadeo en clientes con ciertas características, logrando porcentajes de conversión altísimos.
  6. Apostar por modelos predictivos para determinar el impacto proyectado que tendrán las decisiones del Se pueden aplicar recursos de Big Data y de Machine Learning.

     


     

Una nueva era

 

A más de un año del primer contagio de COVID-19, tenemos suficientes datos para entender cómo se han comportado los mercados en medio de esta pandemia. Este es un momento ideal para aplicar la ingeniería de datos en los negocios y transformar los negocios.

 

Durante este tiempo, hemos visto un aumento significativo en la demanda de servicios de Data Management, pues las organizaciones han comenzado a comprender el potencial de contar con procesos de ingeniería y ciencia de datos.

 

Cada vez hay más tomadores de decisiones interesados en esta rama, quienes están empujando a sus empresas a incorporar herramientas para la gestión de los datos, así como a la estandarización de procesos para explotarlos. Aunque la Inteligencia de Negocios ya era una tendencia previa a la pandemia, la situación actual ha elevado la importancia de estas iniciativas en un entorno altamente competitivo.

 

La relevancia del tema también se ve reflejada en la oferta académica de las universidades para profesionales de las áreas de Computación, Estadística y Matemáticas. El campo de la Ingeniería de Datos es de los que tiene más potencial de crecimiento, dada la coyuntura y el valor agregado que puede ofrecer a las organizaciones.

 

Podemos esperar que, en los próximos 2 o 3 años, el Data Management sea una práctica normalizada, pues no está de más recordar que la mejor decisión de negocio siempre será aquella que esté mejor fundamentada.

 

 

 

 

 

 

idea

Puntos Clave

  1. La pandemia del COVID-19 ha recalcado aún más como los datos representan uno de los recursos intangibles más valiosos para una organización. 
  2. La importancia de los datos radica en su potencial para generar estabilidad en el  negocio, así como crecimiento y beneficios económicos a futuro, mediante la toma de decisiones  informadas.
  3. Algunos elementos fundamentales para crear sistemas de gestión y análisis de datos incluyen: crear un inventario de datos disponibles, identificar correlaciones, cruzar datos con información de terceros, aplicar analítica avanzada y optar por modelos predictivos al tomar decisiones de negocios.

 

Acerca de Avantica

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