La gestión de datos, el pilar fundamental de las empresas data-driven

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Datos analítica

Los objetivos que deben concretar los líderes de las áreas de negocio de una organización son tan variados como importantes: mejorar la experiencia de sus clientes, elevar la rentabilidad, reducir los costos al tiempo de hacer más eficiente la cadena de producción o cumplir con las regulaciones que rigen a sus respectivas industrias.

Tomar las decisiones más acertadas depende en gran medida de la precisión de los datos con los que cuenten. Los estrategas deben ser capaces de analizar e interpretar lo que esos datos están diciendo y, aplicando su visión de negocio, establecer el rumbo de la organización.

La gestión de datos (data management), que asegura el acceso, la calidad, la preparación e integración, así como el gobierno de los mismos, junto con herramientas analíticas avanzadas, han dado origen a una nueva generación de empresas data-driven.

Lograr esta transformación le ha exigido a su personal cambiar su mentalidad y a la organización, modificar sus procesos, lo que les ha facilitado además superar obstáculos como el crecimiento de los datos no estructurados, los sistemas desconectados, la baja calidad o falta de disponibilidad de información y la escasa alineación con TI.

Con esto, las organizaciones alcanzan un alto grado de madurez que les ofrece las siguientes ventajas:

a) Tienen un mejor desempeño. Los datos les muestran en qué punto sus procesos pueden agilizarse.
b) Operan de forma más predecible. El conocimiento que obtienen de sus datos fundamenta las decisiones actuales y futuras.
c) Su rentabilidad es mayor. Las mejoras constantes y las predicciones más acertadas ayudan a rebasar a sus competidores y aumentar su innovación.

En su conjunto, lo anterior aumenta exponencialmente su resistencia a las sacudidas del mercado, y reduce la posibilidad de que sean víctimas de los cambios radicales en los entornos económico, tecnológico y competitivo.

Sentando las bases del data-driven

Los progresos en el terreno de la analítica y la gestión de datos aceleran el trayecto para que una compañía explote al máximo sus datos, lleve a cabo un análisis mucho más complejo y visualice los resultados de una forma más comprensible.

¿Cuáles son las bases esenciales para iniciar dicho trayecto? En SAS hemos identificado tres fundamentos clave.

Data management. Este es el primer paso para manejar los grandes volúmenes de datos e iniciar un proyecto analítico. Una estrategia de gestión de datos sólida permite tomar decisiones en áreas como el desarrollo de productos, el servicio a clientes y cumplir con las regulaciones. Asimismo, la plataforma analítica debe incorporar capacidades como integración, preparación, calidad y gobierno de datos, y procesar datos estructurados, semi estructurados y no estructurados.

Analítica. Escudriñar filas interminables de cifras y números es lo más complicado de la ciencia de datos; al dejar esta tarea al software especializado, no hay cabida para los errores humanos y se aprovechan los resultados para hacer un análisis más preciso. Se pueden realizar cálculos complejos con sólo pulsar un botón, poniendo los resultados a disposición de cualquier usuario empresarial.

Visualización de datos. Al final del día, se obtienen los mejores insights. Al visualizar los datos en diferentes tipos de gráficos y tablas, son fáciles de entender; y pueden compartirse con distintos miembros de la organización a través de reportes y dashboards.

Convertirse en una empresa data-driven no es el destino final sino el principio de una exploración de posibilidades fascinantes. Click To Tweet
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About Author

Iván López

Experto en Data Management, SAS Latinoamérica

Ivan López es Data Management Domain Expert siendo su responsabilidad el brindar soporte tecnológico y de negocio a las propuestas en esta disciplina, gracias a que ha sido el experto en la implementación de soluciones para el soporte de toma de decisiones durante casi 10 años en la industria de Tecnologías de la Información. En su trayectoria profesional, ha realizado implementaciones exitosas de Master Data Management, Data Quality y diseño de soluciones con diferentes componentes de la plataforma SAS. En los años recientes ha participado en la implementación de soluciones en proyectos de Fraude en México y Estados Unidos. Asimismo, cuenta con experiencia en la creación de repositorios de datos para soporte a estrategias utilizando técnicas analíticas para interpretar datos operacionales que se conviertan en resultados de negocio.

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