12 septiembre, 2018 tecnoempresa

Cuatro tips para obtener el máximo rendimiento a los datos

Sabemos que en el futuro no habrá actividad empresarial que no obtenga una ventaja competitiva del análisis de datos, pero en la actualidad son pocas las compañías que están preparadas para avanzar en sus iniciativas de Big Data y obtener el máximo valor de negocio. Lo fundamental para no errar al inicio es dedicar los esfuerzos iniciales a obtener resultados en el cliente, pero también conviene comenzar con datos ya existentes para lograr beneficios a corto plazo.

Entender al cliente

La idea es centrarse en aquellos ámbitos que puedan proporcionar el máximo valor para el negocio y eso a menudo significa comenzar con la analítica de clientes para obtener un conocimiento claro sobre, por ejemplo, cómo ofrecer un mejor servicio, comprender más las necesidades de nuestros consumidores, consiguiendo ser capaces de anticiparse al futuro.

Hay que enfocarse no solo en comprender a los clientes y proporcionarles valor, sino también en conocer a los mismos invirtiendo en tecnologías de analítica avanzada para comprender mejor sus preferencias.

Centrarse en la calidad de los datos

Pero además de desarrollar un plan Data-Driven que impacte en toda la empresa, para lograr el éxito es cada vez más imprescindible centrarse  en la calidad de los datos. A medida que accedemos a mayores volúmenes de datos de fuentes nuevas y variadas, lograr con la analítica tomar decisiones más seguras, rápidas, inteligentes y en definitiva, que marquen la diferencia, se complica, y la detección de problemas en la calidad de datos ayuda a las compañías a mejorar los procesos y, con ello, los resultados de todas las estrategias de análisis.

Algunas de las estrategias para mejorar la calidad ya fueron apuntadas por David Stodder, director de TDWI Research, compañía comprometida en acercar la cultura del dato a los líderes y empresas. Una de ellas es centrarse primero en lo que se quiere conseguir, por lo que se fundamental identificar, antes de hacer nada, cuáles son nuestros objetivos.

La realidad indica que a medida que las organizaciones utilizan grandes sistemas de datos para la inteligencia de negocios (BI), necesitan desarrollar prácticas y flujos de trabajo para el aprendizaje sobre los datos y la mejora de su calidad a lo largo del tiempo. De lo contrario, en la prisa por aprovechar los grandes datos, las compañías podrían tomar decisiones basadas en datos de mala calidad de los que no saben mucho, por lo que las organizaciones necesitan  alinear cuidadosamente la gestión de calidad de datos con objetivos de BI y analítica.

Como indica el propio Stodder “En la mayoría de los casos, la calidad de los datos es a menudo subjetivo y debe reflejar los objetivos de análisis de cada proyecto BI, o visualización”.

No pierda de vista los procesos y las herramientas

También hay que poner el foco en los procesos y las herramientas. Hay que definir cuáles van a ser los procesos de calidad de datos a aplicar, así como las herramientas a utilizar y estos deben cubrir una serie de objetivos básicos:

  • Precisión
  • Conformidad
  • Integridad
  • Exactitud
  • Coherencia
  • Validez

Desarrollo de capacidad analítica

Pero aún faltan faltan dos puntos imprescindibles para obtener el máximo rendimiento a los datos. Por un lado, hay que desarrollar funcionalidades analíticas. Las organizaciones deben hacer frente a la variedad de herramientas analíticas sobrellevando aún la escasez de habilidades de análisis que existen en las mismas y la eficacia del análisis dependerá en gran medida del poder de las mismas para hacer frente a ese vacío, por lo tanto: invertir no sólo en herramientas sino también en habilidades, es básico para cualquier organización que esté dispuesta a sacar el máximo beneficio a sus datos y mejorar resultados.

Finalmente, si es importante contar con la implicación y el respaldo de toda la empresa en todo el proceso,  los profesionales TI, además,  deben esforzarse por identificar los requisitos de negocio, adaptar la infraestructura y fuentes de datos, a fin de respaldar la oportunidad de negocio desarrollando cuál debe ser la hoja de ruta de la empresa para que la información sea el activo más valioso y diferenciador que le ayude a abordar los retos empresariales. ¿Preparado?

 

 

 

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