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Los datos siempre han sido considerados como un activo de alto valor e importancia para el mundo empresarial. Hoy por hoy, convertir los procesos de negocio en un modelo data driven y detonar el valor del dato como factor de crecimiento y transformación digital son acciones clave para el éxito de cualquier empresa.
El número de oportunidades no dista demasiado de la cantidad de desafíos que la analítica de datos representa para optimizar procesos internos y la toma de decisiones estratégicas. Lograrlo implica recorrer un largo y complejo camino que tiene como objetivo liberar el valor de los datos para aprovechar íntegramente la totalidad de su potencial.
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Ahora bien, más allá de que el área de Business Intelligence (BI) de una empresa se mantiene como pilar para la toma de mejores decisiones, el modelo ha cambiado y los nuevos tiempos dictan que, para que una empresa sea considerada data driven, debe estructurar un modelo de trabajo que cuente con dos características obligadas: facilidad de acceso a la información y que los datos fluyan sin limitaciones, pero mediante un proceso de recopilación, análisis y aprovechamiento inteligente.
Al implementar un modelo de trabajo que cuente con estas dos características se verán disminuidas las dificultades de acceso propias de los silos generados en los procesos tradicionales y el incremento de aplicaciones que frecuentemente se encuentran en sistemas híbridos, ambos permeados por la irrupción insostenible del Big Data.
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Lograr que una compañía se enfoque completamente en potenciar sus procesos y su core de negocio mediante Data Analytics, no se trata de un cambio puramente tecnológico, sino de una transformación integral que realmente aporte valor. Entonces, ¿cómo transformamos el conocimiento en valor agregado para la empresa? Estas son algunas de las claves para conseguirlo:
- El conocimiento va más allá de la recopilación de datos: es crucial trabajar en equipo y de forma conjunta en temas de accesibilidad y análisis de información para la correcta implementación de los procesos data driven.
- Categorización e identificación de problemas: en su mayoría, las empresas no están buscando solamente una solución de Data Analytics, sino la respuesta a un problema en específico. Comprender los obstáculos y problemáticas internas a las que se enfrenta la compañía ayuda a definir hacia dónde hay que enfocar esfuerzos.
- Cultura empresarial: acelerar la transición de proyectos específicos hacia una cultura empresarial basada en data y que sustente las decisiones de inversión, permitirá ver más allá de las soluciones tradicionales, reducir costos operativos, mejorar la gestión de riesgos, potenciar la experiencia de cliente, agilizar el proceso de transformación digital de la empresa, etcétera.
- Pensar en las necesidades del cliente: automatizar la toma de decisiones a través de los datos y algoritmos ayudará a mejorar el servicio al cliente y la rentabilidad de cada una de sus transacciones.
- Estrategia: prioriza el conocimiento y comprende su valor potencial, tanto en términos de velocidad como de complejidad, y utiliza los resultados obtenidos para poder financiar e impulsar un mayor número de proyectos.
- Visión a futuro: evita implementar soluciones de Data Analytics por el simple hecho de hacerlo y construye un plan de transformación para enfrentar los problemas actuales de negocio.
En resumen, la correcta implementación de un Data Warehouse como solución de analítica de datos tiene como objetivo que, la compañía que decida orientarse por completo a este modelo, sea sustentada por un equipo analítico que convierta en factores competitivos las incontables ventajas que proporciona. Con ello, la toma de decisiones empresariales se basará en hechos y no en suposiciones subjetivas que carecen de elementos para otorgar los resultados deseados.
En Amarello, comprendemos que el big data analytics está presente y toma fuerza día con día en el entorno de los negocios y que el desarrollo de tecnologías avanzadas de análisis y de inteligencia artificial continúa ampliando el espectro de posibilidades de crecimiento a partir del valor oculto de los datos.
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