La mayoría de las organizaciones tienen a su disposición datos internos y externos, que son recursos que permiten generar nuevos ingresos o reducir costos de operación y en definitiva, optimizar los procesos. De acuerdo a un estudio de Accenture, los datos por sí solos no generan valor, y si hay fallas en la estructuración de estos o están incompletos, la calidad de información baja y puede generar desconfianza e impedir la construcción de una base de datos sólida.
Dicho estudio asegura que “a menudo, las empresas son incapaces de controlar y administrar datos a escala, lo que significa que no pueden ponerlos en funcionamiento y aprovechar los datos con fines estratégicos”. Solo el 16% de las empresas encuestadas por Accenture tienen una cadena de suministro de datos ágil que permite entregar datos a la empresa con rapidez.
Al respecto, Gabriel Toro, Data Scientist en Apiux Tecnología, explicó que “para llegar a un modelo de negocio deseado por la empresa, se debe utilizar la tecnología para impactar el interior de la organización y a los clientes. En este punto es cuando los datos cobran especial relevancia”. Según comentó el experto, si los datos internos y externos se agregan a un Motor de Datos, sumado a una estrategia y gobierno de datos, se va a generar valor para las áreas de Marketing, Financiera, Ventas y Desarrollo del Negocio, entre otros.
Para Toro, es necesario que las organizaciones aprendan cómo generar valor con los datos, apoyándose en soluciones como las que ofrece Google Cloud (BigQuery, DataProc, Looker, Cloud Data Fusion, entre otros).
El ingeniero también afirmó que “gracias a estas herramientas, es posible monetizar la información y mejorar los portales organizacionales, los cuales se alimentan constantemente de los flujos de información”. Además, Toro agregó que por medio de la analítica de datos y el Machine Learning, se potencia la innovación para avanzar y ser un negocio futuro.
Áreas como marketing, finanzas, ventas y desarrollo de negocios, entre otras, se verán beneficiadas, “por ejemplo, el analizar el comportamiento de los usuarios a través de sus transacciones, sirve para predecir futuras necesidades. Con el análisis de estos datos, se pueden detectar conductas repetitivas y segmentarlos de acuerdo a sus preferencias. También es posible generar valores de satisfacción, lo que ayuda a la fidelización de clientes”, señaló el experto de Apiux.
De acuerdo con Azure, lo principal al modernizar los datos es preguntarse cuál es el problema que hay que resolver. “Para eso, identifican cuatro etapas: migración, donde se pasa de un sistema ‘On Premise’ a la nube; modernización, que se trata de habilitar capacidades y herramientas de gran alcance para transformar esos indicadores en conocimiento; implementación, donde se puede obtener una vista completa sobre los procesos y operaciones; e innovación, donde esta modernización sirve para crear soluciones que le sirvan al negocio”, concluyó Gabriel Toro.
