En un mundo cada vez más globalizado y competitivo, la transformación digital se ha vuelto un  requisito indispensable para la optimización de todo negocio. Muchas son las empresas que comienzan a ejecutar estrategias Data Driven, destinando parte de sus recursos a recopilar datos, interpretarlos y tomar decisiones en función de los resultados obtenidos.

Un inadecuado tratamiento de estos datos puede generar una pérdida de valor incalculable; por consiguiente, esta tarea no puede ser relegada a un segundo plano. Así, será necesario focalizar una parte de los recursos en ella, con el propósito de alcanzar todas nuestras metas de forma exitosa. En este post vamos a analizar qué es una estrategia Data Driven y cómo puede ayudar a las empresas a lograr sus objetivos comerciales.

¿A qué nos referimos exactamente cuando hablamos de datos?

Los términos dato e información a menudo generan dudas al ser tratados de manera indistinta e incluso como sinónimos, cuando en realidad, aplicados a la informática, tienen un significado diferente.

Un dato es la representación en un registro de una determinada información. Es decir, un una cifra, letra o palabra que se almacena en una máquina en un formato específico. Los datos por sí solos no tienen valor, tienen que ser interpretados, procesados y contextualizados conjuntamente para convertirse en información.

Aplicaciones de la estrategia Data Driven

Cuando una empresa emplea un enfoque Data Driven (o “basado en datos”) significa que toma decisiones estratégicas en función del análisis y la interpretación de datos. Un enfoque Data Driven permite a las empresas examinar y organizar sus datos con el objetivo de ofrecer un mejor servicio a sus clientes y usuarios.

El proceso de implementación de una estrategia Data Driven varía en función de las necesidades del propio cliente, pero es accesible a todo tipo de empresas, indistintamente de los bienes o servicios que comercialicen: finanzas y seguros, ecommerce & retail, eGoverment, industria 4.0 o biomedicina. Esta versatilidad se refleja también en la manera de intervenir, pudiéndose actuar desde diferentes palancas de datos:

  • Crear nuevos modelos de negocio basados en la innovación operacional de los datos, a través de una adecuada Data Strategy.
  • Aclimatar el entorno con el fin de poder alcanzar de forma eficiente los objetivos de la compañía con Data Architecture.
  • Data Management supone la elaboración de una correcta estrategia de captación, limpieza y almacenamiento de datos.
  • Lograr las mejores políticas de seguridad, privacidad y gobernanza de los datos, controlando el acceso y uso de los datos, con Data Governance.
  • Procesar, mediante técnicas Data Science & Analytics, para enriquecer y explotar los datos existentes.
  • Data Visualization facilita descifrar correctamente los datos observados.

Beneficios de una buena gestión de datos

Una correcta gestión permite el mantenimiento de bases de datos donde la información se encuentran organizada y almacenada de forma eficiente. De esta manera las personas autorizadas podrán acceder a ella de manera simple y rápida en el momento que lo deseen, ahorrando así tiempo y esfuerzo, para poder tomar decisiones sólidas basadas en datos y no en suposiciones.

No obstante, las ventajas no solo se reflejan de cara a un tratamiento interno, sino que también se manifiestan en la calidad del servicio ofrecido. En concreto, el cliente se va haciendo más exigente y, por tanto, lograr satisfacerle y ser su opción preferente frente a la competencia se ha vuelto una tarea cada vez más compleja. Las empresas Data Driven pueden impulsar el enfoque customer-centric al comunicarse con el cliente con nuevas tácticas de relación más personalizables.

A modo de conclusión, es importante recordar que un rendimiento eficiente de los datos no solo ayuda a la toma de decisiones, sino que genera negocio y evita la pérdida de oportunidades comerciales.

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