Contar con estrategias bien definidas en la gestión de datos se ha convertido en una acción imprescindible para explotar el potencial comercial de las empresas.
Actualmente, muchas empresas están tratando de incrementar la rentabilidad de los proyectos de Big Data para maximizar la obtención de estos beneficios.
Un reciente estudio de la consultora Capgemini menciona lo siguiente:
Al cierre del 2022, el 27% de los encuestados indican que los proyectos de Big Data ya son rentables, y el 45% indica que está en una etapa de equilibrio.
Rentabilidad de Proyectos Big Data
Fuente: Capgemini
Sabemos que no es una tarea sencilla convertir tu compañía en un “Data Driven”, pero en este artículo te explicaremos este concepto y algunos consejos para establecer las estrategias claves de una implementación efectiva de la analítica de datos en tu negocio.
Pilares de la analítica de datos
La evolución se ha presentado en los modelos de negocios a raíz de la implementación tecnológica, nos ha permitido aprovechar las capacidades de almacenaje y procesamiento de un volumen creciente de datos, producto de las operaciones comerciales de las empresas.
Por eso, KPMG menciona que para garantizar este avance de forma eficiente, gran parte de esta infraestructura debe estar acoplada a estos pilares que se han desarrollado y que son claves para las soluciones cloud implementadas por las compañías.
En consecuencia, a la hora de ofrecer los servicios de analítica de datos, se deben considerar los siguientes pilares dentro de las soluciones planteadas para cumplir con las regulaciones y las buenas prácticas en el manejo y seguridad de la información.
1.- Seguridad
El cumplimiento de políticas de ciberseguridad, como NIST (National Institute of Standards and Technology, por sus siglas en inglés) e ISO 27001 (estándar de certificación internacional en ciberseguridad), son claves para que la continuidad de tus operaciones estén blindadas ante posibles ataques cibernéticos o brechas de seguridad.
Por consiguiente, esto es un requisito indispensable a la hora de contratar un servicio de analítica de datos porque te garantiza que tu información está protegida de hackers.
2.- Privacidad
Depositar la información de tu empresa o datos personales en un almacenaje administrado por terceros puede crear cierto grado de incertidumbre sobre el uso que le den a esta data para fines ajenos a tu negocio.
Por eso, en muchos países existen leyes locales que regulan el derecho a la privacidad de información que se le debe brindar a los datos, ya sean de empresas o particulares.
En el caso de Perú, existe un Reglamento de la Ley Nº 29733, Ley de Protección de Datos Personales, fechado desde el 2013, donde se consideran las pautas que deben seguir los operadores y proveedores de servicios tecnológicos con relación al almacenaje y manipulación de datos.
En Valtx, hemos sido proactivos en el manejo responsable de información, aplicando siempre las medidas necesarias que garanticen la privacidad de información de nuestros clientes.
3.- Ética
Cuando una empresa busca los servicios de analítica de datos es porque necesita solucionar un problema o aprovechar la información generada para crear nuevas alternativas que mejoren el negocio.
De allí que, se debe ofrecer soluciones transparentes que permitan automatizar o agilizar los procesos de la empresa.
No todos los proveedores de servicios tecnológicos te ofrecen una alternativa automatizada, donde los algoritmos te garanticen la transparencia de las operaciones al 100% bajo la aplicación de herramientas metodológicas ágiles adecuadas.
Obtener un entorno digital confiable va a requerir que todas las partes del proceso estén integradas de forma adecuada y confiable en la solución que te ofrezcan.
Sabías que:
Para 2023, el 70 % de las compañías contarán con métricas para medir el valor de sus datos, lo que les permitirá optimizar las decisiones de asignación de recursos internos.
Fuente: IDC Predictions
¿Qué es el Data Driven?
Este concepto, según Avansis, es un tipo de estrategia que implementan algunas compañías a la hora de tomar decisiones, empleando como base los resultados obtenidos del análisis de datos del negocio.
De esta forma se pueden tomar mejores decisiones, obteniendo mayor certeza de éxito al aprovechar mejor las oportunidades, anticipándose a los problemas y tendencias del mercado.
Este concepto suele asemejarse a otros términos, tales como:
- Data Analytics: Es el enfoque aplicado al análisis de datos (específicamente al big data), donde se extraen resultados o conclusiones de grandes volúmenes de información.
- Democratización de datos: Es un proceso que permite crear accesibilidad a la información para distintas personas que así lo requieran dentro de una organización.
- Data Manager: Es la gestión de los procesos de tagging (etiquetado de datos) en un sitio web, permitiendo configurar, personalizar y administrar la información que allí se genera.
Estrategias efectivas de la analítica de datos
De acuerdo a los pilares descritos anteriormente, es necesario establecer previamente algunas estrategias que te permitan lograr los objetivos deseados en este entorno de la analítica de datos.
Entre las estrategias más acertadas, TICPyMES menciona las siguientes:
Implementación de Big Data
Enfocar tu empresa para que logren manejar grandes volúmenes de datos que se generan en el negocio es una realidad que debe ser afrontada como una estrategia necesaria.
Según el portal ITUser, apenas el 10% de las pequeñas y medianas empresas son las que aprovechan el Big Data para realizar el análisis de datos respectivo del negocio.
Implementar esta estrategia te permitirá conocer mejor a tus clientes (hábitos de consumo, periodos de compra, entre muchos otros indicadores) y adicionalmente, te servirá para detectar esas tendencias del mercado, necesarias en la toma decisiones a mediano y largo plazo.
De igual forma, este análisis de datos te permite saber cuándo debes reajustar o adaptar tus productos y servicios según las necesidades del mercado, logrando mejorar la experiencia de cliente y su fidelización.
Democratización y gobierno del dato
La recopilación y organización de datos generados como parte del Data Driven de la empresa, permite analizarlos bajo un proceso más democrático y adecuado.
De esta forma, se evita la falta de estructura de la información, que es el principal problema que presenta la analítica de datos a la hora de clasificar correctamente cada registro.
Esta clasificación de datos provenientes de diversas fuentes, fortalece la estrategia de democratización de datos al tenerlos disponibles para una mayor variedad de procesos y de personas.
Integración de canales
La mayoría de las empresas reciben información de fuentes variadas (ventas, compras, redes sociales, emails, etc.), lo que suele generar duplicidad de datos almacenados.
Cuando integras los canales de generación o recepción de datos, puedes gestionar de manera eficiente la información, filtrando registros repetidos.
Esta integración es vital para garantizar resultados más exactos, ya que mejora la calidad de los datos finales, permitiendo conocer las necesidades reales de clientes y proveedores.
Análisis avanzado
Este tipo de análisis requiere la aplicación de procedimientos avanzados de extracción, almacenaje e interpretación.
Por eso, el uso combinado de tecnologías como Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) y la Inteligencia Artificial (IA) permiten gestionar de manera eficiente y proactiva, la retención de clientes y la predicción de tendencias en el mercado.
También son muy asertivas para optimizar las rutas de negocio y explorar mejores alternativas de experiencia de cliente.
En esta etapa, la automatización robótica de procesos puede ser un elemento de apoyo muy atractivo para crear un ciclo optimizado de trabajo, desde la generación de datos hasta la obtención y aplicación de la solución ideal.
Almacenamiento en la nube
Por último, el empleo de soluciones cloud te permite darle ubicuidad y escalabilidad a la analítica de datos, sacando los mayores beneficios en cuanto al alojamiento de información en espacios virtuales.
Este almacenamiento viene acompañado del pilar de la ciberseguridad que fue explicado al inicio, y es lo que le otorga la flexibilidad y las mejoras en los tiempos de procesamiento a la hora de aplicar una herramienta de Data Analytics en la empresa.
La nube siempre ha sido la mejor opción de trabajo cuando se trata de almacenar y gestionar la Big Data porque puedes escalar los requerimientos de espacios y procesamientos de forma transparente, sin interrumpir el negocio.
La contratación de servicios como Iaas, SaaS o Paas son claves para sustentar esta estrategia, dependiendo de las necesidades de la empresa y el tamaño del negocio.
Conclusiones
La analítica de datos es una actividad que se aplica bajo la ejecución de pilares y estrategias claves para su correcto funcionamiento.
Conocer a cabalidad la información que genera tu empresa, te permitirá aplicar soluciones adecuadas una vez obtenidos los resultados del análisis de tus datos.
Este es un paso crucial para fortalecer la continuidad de tu negocio y predecir las acciones que debes tomar en el mercado.
En Valtx te ofrecemos nuestra asesoría y soporte para que puedas iniciar correctamente la implementación efectiva de una solución de analítica de datos en el menor tiempo posible.
Para esto contamos con el soporte técnico capacitado y el apoyo de partners internacionales del área que nos garantizan la prestación de servicios de alto nivel.
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