5 desafíos que se interponen en el camino de convertirse en Data-Driven

Publicado: 2021-11-30

Las relaciones entre las empresas y sus datos se están transformando. Al adoptar una mentalidad de extremo a extremo, las organizaciones podrán transformar los datos en valor comercial en mayor medida.

Al combinar los datos del equipo de primera línea con sus interacciones diarias con los clientes y luego traducirlos nuevamente a la red interna de la empresa, se crea una cultura de datos de extremo a extremo.

Hemos identificado cinco desafíos clave que enfrentan las organizaciones cuando intentan establecer una cultura basada en datos en función de nuestra experiencia trabajando en inteligencia militar y diseño centrado en el ser humano, así como en los conocimientos de más de 1,000 líderes empresariales.

El alcance de la toma de decisiones basada en datos

La toma de decisiones basada en datos es el proceso de recopilar y analizar datos, inferir información de ellos y luego tomar decisiones basadas en esa información.

El proceso es objetivo y se puede analizar según el impacto de las métricas en los datos.

Cada industria manufacturera puede beneficiarse de la toma de decisiones basada en datos. Para ahorrar tiempo, la gerencia puede planificar lo que acelerará la producción.

Las decisiones basadas en datos también permiten el uso de información pasada para predecir lo que sucederá en el futuro. Es fácil hacer suposiciones falsas y dejarse influenciar por sesgos cuando no hay datos. Los gigantes empresariales pueden utilizar este enfoque para el modelado de diagnóstico, el análisis de datos y el procesamiento para mejorar el rendimiento.

Beneficios de la toma de decisiones basada en datos

  • Agilidad estratégica mejorada

    Las empresas siempre han utilizado datos, como cifras de ventas, costos de materiales y proyecciones de mercado, para formular sus estrategias comerciales. Esas estrategias están influenciadas en gran medida por la variedad, la velocidad y el volumen de datos disponibles para las empresas modernas.

    Las empresas basadas en datos deben volverse expertas en adquirir, analizar y actuar sobre nuevos datos rápidamente debido a la mayor adopción de tecnologías y aplicaciones emergentes que requieren acceso de baja latencia a grandes volúmenes de datos.

  • Mejora de la visibilidad del cliente

    Una empresa que utiliza datos de manera inteligente conoce a sus clientes mejor que nunca. Puede saber de dónde vienen sus clientes, cuáles son sus necesidades, qué quieren comprar, cómo quieren comprarlo y cómo quieren contactarlo.

    La recopilación de datos no es el secreto para conocer a sus clientes. Se trata de tener la capacidad de unificar datos de múltiples fuentes y luego hacerlos accesibles, procesables y comprensibles para las personas de su organización que más los necesitan. La sofisticación y la complejidad de este tipo de análisis requieren una infraestructura de red de próxima generación.

  • Innovación impulsada por el conocimiento

    Una empresa basada en datos con una comprensión completa de sus clientes puede utilizar esos conocimientos para mejorar sus aplicaciones, ofertas y experiencias para sus clientes.

    El sector minorista, por ejemplo, ha podido visualizar lo que los clientes quieren de sus experiencias en la tienda utilizando datos de clientes.

    Los minoristas están desarrollando la tienda del futuro a través de la innovación continua, ofreciendo lecciones también para otras industrias.

  • Eficiencias operativas

    Un negocio exitoso se basa en clientes satisfechos. Muchas empresas ignoran el hecho de que las mejoras entre bastidores pueden ser la forma más eficiente de mejorar las experiencias de los clientes.

    Las empresas pueden optimizar sus operaciones en tiempo real al monitorear sus datos de manera inteligente. Las empresas pueden rastrear y ajustar automáticamente los procesos y las operaciones para responder a las interrupciones y demandas al recopilar datos sobre las condiciones del equipo, las rutas de envío, los patrones climáticos, el estado de la cadena de suministro, el inventario.

  • Perspectivas de capital en tiempo real

    La mayoría de las empresas basan sus gastos de capital y mantenimiento en conjeturas, no en datos. Las conjeturas sobre cuándo reparar o reemplazar una máquina se basan en estimaciones.

    Una situación más desafiante es cuando la falla del equipo conduce a decisiones de compra y mantenimiento que resultan en pérdida de productividad y gastos inesperados.

  • Ventaja competitiva

    Probablemente haya experimentado con plataformas híbridas y de múltiples nubes y exploración de big data a través de su negocio. A continuación, amplíe el éxito de su negocio para que pueda volverse más competitivo.

5 desafíos que se interponen en el camino de convertirse en Data-Driven

  1. Calidad de los datos

    El primer desafío basado en datos es en un proyecto basado en datos, el descubrimiento de datos puede ser una tarea crucial y fundamental. Según los criterios, como los marcos centrados en el usuario y otros marcos de la organización, se pueden descubrir los enfoques para la calidad de los datos.

    Solución

    Además de los métodos de creación de perfiles y exploración de datos, los analizadores también podrán verificar las implicaciones de su uso, así como la calidad de los conjuntos de datos. Es fundamental seguir el ciclo de calidad de los datos para mejorar y garantizar una alta calidad de los datos.

  1. Integrando datos

    La integración de datos es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes y almacenarlos juntos para obtener una vista unificada. Es probable que los problemas de integración de datos sean causados ​​por datos inconsistentes dentro de una organización.

    Solución

    Para resolver problemas complejos de integración de datos, hay varias plataformas de integración de datos disponibles. Con las herramientas de integración de datos, puede automatizar y orquestar transformaciones, crear marcos extensibles, optimizar el rendimiento de las consultas automáticamente, etc.

  1. datos sucios

    El tercer y más importante desafío basado en datos se denomina datos sucios cuando contienen información inexacta. Sacarlo de un conjunto de datos es prácticamente imposible. Es necesario implementar estrategias de marketing basadas en datos B2B para trabajar con datos sucios en función de la gravedad de los errores. Los tipos de datos sucios se enumeran a continuación.

    • Inexacto: Los datos técnicamente correctos pueden ser inexactos para la organización en este caso.
    • Incorrecto: el valor de un campo debe estar dentro del rango válido de valores para que se considere incorrecto.
    • Duplicado: la aparición de datos duplicados puede ser el resultado de envíos repetidos, unión de datos incorrecta, etc.
    • Incoherencia: los datos incoherentes a menudo se deben a datos redundantes.
    • Incompleto: los datos con valores faltantes son la razón de esto.
    • Violación de la regla comercial: se viola una regla comercial cuando este tipo de datos está presente.

    Solución

    Los expertos en gestión de datos pueden ayudar a las organizaciones a superar este desafío limpiando, validando, reemplazando y eliminando datos sin procesar y sin estructura. También están disponibles en el mercado herramientas de limpieza de datos o herramientas de depuración de datos para limpiar datos sucios.

  1. Incertidumbre de los datos

    La incertidumbre puede ocurrir por muchas razones, incluidos errores de medición, errores de procesamiento, etc. Cuando se utilizan datos del mundo real, se deben esperar errores e incertidumbre.

    Solución

    La simulación, la prueba y el análisis de sistemas complejos se pueden simplificar utilizando potentes herramientas de software de análisis y cuantificación de la incertidumbre.

  1. Transformando datos

    La transformación de datos es el último desafío basado en datos de múltiples fuentes que generalmente son incompatibles entre sí y, por lo tanto, deben limpiarse y normalizarse antes de que puedan usarse juntos. Para obtener información significativa de los datos, la transformación de datos se puede describir como la conversión de datos de un formato a otro. Aunque todos los datos se pueden convertir en una forma utilizable, quedan algunas cosas que pueden salir mal con el proyecto ETL, como un aumento en la velocidad de los datos, el tiempo dedicado a reparar las conexiones de datos rotas, etc.

    Solución

    Se pueden usar diferentes herramientas ETL para extraer datos y almacenarlos en el formato adecuado para el análisis, incluidos Ketl, Jedox, etc.

Pensamientos finales

Habiendo entendido profundamente estos desafíos, hemos desarrollado el marco para permitir que los equipos comerciales se comuniquen con los datos cuando, donde y como lo necesiten.

Los miembros del equipo deben poder pensar de manera integral y tomar decisiones con estructuras más planas para lograr este objetivo. Al hacer esto correctamente, podrá convertir los datos de su organización en valor comercial real todos los días.

Otros recursos útiles:

Por qué una cultura basada en datos es fundamental para la transformación digital

¿3 razones por las que el marketing basado en datos es importante?

Principales tendencias de marketing basadas en datos a tener en cuenta