El valor del Big Data o Ciencia de los Datos radica en su capacidad para proporcionar información objetiva y basada en hechos que respalda la toma de decisiones en todos los niveles de una organización. Paulatinamente, los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las empresas.
Una compañía data driven, o impulsada por datos, es aquella que basa sus acciones en evidencia objetiva y análisis de datos en lugar de intuiciones o suposiciones. Por ello, la recopilación, integración, análisis y aplicación de datos son parte fundamental de la cultura organizacional y están integradas en todos los aspectos del negocio.
Si ponemos el foco en nuestra región, de acuerdo con un estudio sobre el nivel de madurez digital de las empresas latinoamericanas, en una escala de valores del 1 al 100 obtuvieron 63 puntos, lo que representa un avance. El 44% de ejecutivos de las empresas que participaron de este análisis, manifestaron que ya tienen a la transformación digital y el uso de las tecnologías como Big Data o IA como un punto prioritario en su agenda.
Al momento de actuar, los datos son beneficiosos para las empresas por muchas razones. En primer lugar, brindan información accionable, es decir, información detallada y precisa sobre diversos aspectos del negocio, como el rendimiento de ventas, la satisfacción del cliente, la eficiencia operativa y las tendencias del mercado. Esta información permite a los líderes empresariales identificar áreas de mejora, detectar oportunidades de crecimiento y tomar decisiones informadas y estratégicas.
En segundo lugar, ofrecen predictibilidad porque, mediante el análisis de datos históricos y el uso de técnicas avanzadas como el análisis predictivo y el aprendizaje automático, las empresas pueden prever tendencias futuras, anticipar cambios en el mercado y tomar medidas proactivas para mitigar riesgos y capitalizar oportunidades.
Finalmente, facilitan la optimización de las compañías porque permiten identificar ineficiencias en los procesos operativos y tomar medidas para mejorarlos. Desde la gestión de inventario hasta la cadena de suministro y el servicio al cliente, los datos proporcionan información crítica para mejorar la eficiencia y reducir los costos.
Además, la recolección sistemática y el análisis de los datos les permiten a las organizaciones ser innovadoras y encontrar soluciones o enfoques que resultan en oportunidades de negocio, como el desarrollo de nuevos productos o servicios para mantenerse a la vanguardia y destacar frente a la competencia.
Las empresas que aprovechan el poder de la integración, la analítica y la personalización están obteniendo posiciones privilegiadas en los mercados. Veamos uno a uno estos aspectos y cómo pueden incorporarlos las compañías.
#1 Integración de datos para la eficiencia operativa
La integración de datos es el proceso de combinar información de múltiples fuentes en un formato coherente y accesible. Para las empresas, esto significa reunir datos de diversas fuentes, lo que permite una toma de decisiones más informada y ágil en todos los niveles de la organización.
De acuerdo a estudios de Statista, se estima que para 2025, la cantidad total de datos que estaremos intercambiando será de 181 zettabytes debido a su crecimiento exponencial. Una estrategia efectiva para lograr la unificación de esta gran cantidad de información es utilizar herramientas de integración de datos que permitan la extracción, transformación y carga (ETL) de datos de forma automatizada.
Estas soluciones pueden facilitar la conexión con diversas fuentes de datos, como bases internas, sistemas de gestión empresarial (ERP), aplicaciones en la nube, entre otros. Al consolidar estos datos en un repositorio centralizado, las empresas pueden obtener una visión más completa y precisa de sus operaciones.
Otra estrategia importante es establecer conexiones API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) y webhooks entre sistemas. Estas conexiones permiten una integración directa y en tiempo real entre aplicaciones, lo que facilita la transferencia automática de datos sin la necesidad de intervención manual, una mayor automatización de procesos y una integración más estrecha entre aplicaciones.
#2 Analítica avanzada para decisiones estratégicas
La analítica avanzada implica el uso de técnicas y herramientas sofisticadas para analizar grandes volúmenes de datos y extraer información valiosa. Esto incluye técnicas como el análisis predictivo, el análisis de redes sociales, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Al aplicar estos estudios, las empresas pueden identificar patrones, tendencias y correlaciones que no son evidentes a simple vista.
Para implementar un enfoque analítico avanzado en la toma de decisiones, es fundamental que las empresas cuenten con datos de alta calidad y una infraestructura tecnológica adecuada. Esto implica la recopilación y almacenamiento de datos relevantes de manera estructurada, así como la adopción de plataformas analíticas avanzadas, ya que la cantidad de datos que se recolectan es realmente elevada. Además, es importante tener personal capacitado en análisis de datos y técnicas avanzadas, así como fomentar una cultura organizacional que valore y promueva el uso de datos para la toma de decisiones.
Empresas como Amazon utilizan análisis avanzados para personalizar recomendaciones de productos para cada usuario en función de su historial de compras, navegación y datos demográficos. Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también aumenta las tasas de conversión.
Otro caso relevante es el de las empresas de servicios financieros que utilizan análisis avanzados para detectar fraudes y prevenir actividades delictivas. Mediante el análisis de patrones de transacciones y comportamientos sospechosos, pueden identificar y mitigar riesgos de manera proactiva, protegiendo así a los clientes y fortaleciendo la confianza en la marca.
Al invertir en estas áreas y adoptar un enfoque analítico avanzado, las empresas B2B pueden mejorar la precisión, la eficiencia y la agilidad en la toma de decisiones estratégicas.
#3 Personalización de la experiencia del cliente mediante datos
La personalización basada en datos implica el uso de información sobre el comportamiento, las preferencias y las características individuales de los clientes para ofrecer experiencias individualizadas y relevantes. Esto puede incluir recomendaciones de productos personalizadas, ofertas promocionales dirigidas y comunicaciones adaptadas.
Por ejemplo, una empresa de software puede ofrecer a sus clientes un portal de autoservicio en línea que se personaliza según el perfil y las preferencias de cada usuario. Esto incluiría características como la visualización de productos o servicios específicos que el cliente ha adquirido anteriormente, acceso a recursos educativos relevantes para su industria o sector, y la capacidad de realizar solicitudes de soporte técnico personalizadas.
La personalización basada en datos no solo mejora la satisfacción del usuario, sino que también puede impulsar la lealtad, aumentar las conversiones y mejorar el valor de por vida del cliente. Al comprenderlos mejor y anticiparse a sus necesidades, las empresas pueden crear relaciones más sólidas y duraderas con los consumidores.
Al invertir en la infraestructura adecuada, las herramientas y el talento humano, las organizaciones pueden desbloquear todo el potencial de sus datos y conducir a un crecimiento y éxito sostenibles en el futuro.
¿Quieres saber más sobre cómo sacar provecho al uso de datos? En el episodio 1 de nuestro podcast G2M, Diana Alonso, LATAM Marketing Manager de Qlik, nos habla sobre la integración, analítica y alcances del uso de los datos y su importancia en la toma de decisiones de cualquier compañía. Te invitamos a escucharlo para aprender más sobre este tema.