¿Qué es el data analytics?
Data analytics es el proceso de recopilar y analizar muchos datos del cliente para extraer conclusiones sobre patrones de comportamientos, intereses personales y tendencias de compra. El data analytics agiliza la toma de decisión, mejora los procesos empresariales, mejora el engagement del usuario, reduce los costes e impulsa el crecimiento y la rentabilidad. Abarca desde la analítica descriptiva y diagnóstica más básica a los análisis avanzados como el predictivo, el prescriptivo y la ciencia de los datos.
¿Qué beneficios aporta la analítica de datos?
El data analytics proporciona nuevas oportunidades de ingresos, mejor servicio al cliente, marketing más efectivo, mayor eficiencia operacional y ventajas competitivas reales. Asimismo, puede ayudar a las empresas a:
- Anticipar las necesidades de sus clientes, optimizar las experiencia para éstos y ofrecer servicios hiper-personalizados.
- Mitigar el fraude y riesgo en las operaciones de negocio
- Informar a los que toman las decisiones sobre la dirección que deben tomar los productos y servicios para responder mejor a las necesidades futuras de sus clientes.
- Identificar áreas del negocio que tienen que mejorar, de manera que se hacen cambios en esa herramienta o procesos para abordar esos problemas.
¿Cómo puede una organización pasar al siguiente nivel para convertirse en una máquina de análisis de datos de alto rendimiento?
Se necesita una combinación de estos componentes:
- Intención. Para convertirse en una organización impulsada por el análisis, se requiere un cambio cultural. El CEO y otros directivos de nivel C deben describir cómo hacer que una cultura del análisis sea parte del ADN de la organización, para garantizar que todo esté alineado, incluida la visión del negocio, las tendencias cambiantes, los servicios y procesos internos.
- Datos. Las organizaciones deben tener un plan estratégico para recopilar todos los datos relevantes que pueden impulsar los resultados comerciales. Deben definir una política de datos integral que cubra las fuentes de datos críticas, los medios de captura de datos, el almacenamiento de datos y la arquitectura de gestión.
- Herramientas. Las herramientas y la tecnología avanzan rápidamente, lo que permite la aplicación de análisis en los desafíos del negocio para crecer exponencialmente. Estas tecnologías facilitan métodos y técnicas de análisis avanzados, como el clustering, el modelado predictivo, el modelado estadístico y los algoritmos para obtener conocimientos más profundos. Las empresas deben realizar evaluaciones inteligentes y cuidadosas para seleccionar las herramientas y tecnologías "adecuadas para el propósito" que satisfagan sus necesidades de negocio.
- Personas. Para ser una organización exitosa impulsada por el análisis, las personas adecuadas son esenciales. Se requiere el equipo adecuado para convertir los datos en valor mediante el uso de matrices, algoritmos, modelos, optimización y funciones. Y es fundamental garantizar el equilibrio del equipo, para permitir un feedback de 360 grados sobre los datos. El equipo ideal debe incluir analistas de negocios, científicos de datos y especialistas técnicos.
- Habilidad. No existe una solución única para todos. A medida que surgen tendencias y las tecnologías novedosas se generalizan, las organizaciones deben ser flexibles y adaptarse a los avances cambiantes y las formas de obtener significado de los datos.
- Innovación e inversión. Una inversión en las personas y sus habilidades ayudará a construir una plantilla que pueda pensar de manera diferente e innovar, colocando a la organización en la vía rápida hacia el éxito.
¿Cuáles son algunas pautas para desarrollar una capacidad avanzada de análisis de datos?
A continuación cinco cosas a tener en cuenta...
- La modernización de datos no es sólo tecnología. Además de las estrategias de tecnología inteligente, la modernización de datos requiere un cambio corporativo a gran escala que ya está en marcha. Es un ascenso dramático para los datos y se extiende a través de todas las funciones comerciales.
- Crea un proceso estructurado. La modernización comienza con el valor para el negocio. Cree un mapa de la cadena de valor que identifique claramente las oportunidades que den como resultado resultados que impacten en los resultados. ¿Cuáles son los datos asociados que ayudarán a generar esos resultados? Prioriza las áreas potenciales donde los datos pueden elevar los procesos de negocio, ya sea aumentando las ventas o reduciendo el riesgo.
- Construye en base a la monetización. Si tu organización se enfoca en mejorar los procesos de negocios e impulsar la eficiencia, entonces la creación de un data lake debe ser una prioridad en tu lista de tareas pendientes de TI. S itu enfoque es CX y estás creando funciones y experiencias asociadas con tu producto, el enfoque debe estar en la nube y la escala.
- Haz los datos accesibles. La modernización de los datos es esencial para hacer realidad la promesa de la IA. Si los datos históricos no se almacenan de manera accesible, los esfuerzos de inteligencia artificial y aprendizaje automático están condenados al fracaso. Las preguntas relevantes incluyen: ¿Con qué facilidad los científicos de datos pueden acceder a todo tipo de datos que existen dentro de la organización? ¿Con qué facilidad son capaces de experimentar y fallar rápido?
- Consigue las habilidades correctas. La modernización de datos requiere un equipo SWAT: personas con experiencia empresarial que se asocien con desarrolladores y otras personas que comprendan las fuentes de datos necesarias. Y dada la multiplicidad de dispositivos, es vital incorporar un proceso de pensamiento de diseño para hacer que los datos sean más accesibles y significativos.
