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Los retos del Data Analytics para acelerar el crecimiento empresarial

12 | 07 | 22

Por Alejandro Magdalena. Project Manager en IBM y Director del Bootcamp de Data Analytics en IMMUNE.

De todas las tecnologías avanzadas y disruptivas que las industrias han integrado en sus procesos empresariales, el análisis de datos se ha convertido en una de las más importantes. Con la ayuda del análisis de datos, las empresas pueden saber más  que nunca sobre sus clientes.

Cada día creamos trillones de bytes de datos – tanto que el 90% de los datos en el mundo actual se ha creado en los últimos dos años. Estos datos vienen de todas partes: nuestros datos web, los mensajes en las redes sociales, fotos y videos digitales, registros de transacciones de compra, las señales del GPS del teléfono…

El Data Analytics es una tendencia, pero también el presente y futuro de cómo guiar y hacer crecer un negocio.

Desde Facebook a Netflix, Amazon, Google o Adobe. Son ejemplos de empresas que utilizan los conjuntos de datos masivos (siguiendo y analizando nuestras búsquedas, nuestras compras, y casi cualquier actividad online que les da una visión más clara de quiénes somos) para crear una mejor experiencia para los consumidores. Por ejemplo, anuncios personalizados o recomendaciones de compras a medida.

El objetivo principal de estas empresas es utilizar lo que aprenden de todos los clientes para maximizar las ganancias. 

Las empresas más avanzadas de esta era digital tienen los datos como un activo fundamental. Sin embargo, cuando nos fijamos en otras empresas más pequeñas cuesta más encontrar ejemplos reales de cómo se benefician del análisis de datos.

En 2023, el 85% de todas las interacciones con clientes serán llevadas a cabo sin ningún agente humano (bots, etc.), según datos de la consultora Gartner.

Debemos estar preparados para incorporar la Inteligencia Artificial en nuestros procesos y estrategias. La tecnología, igual que el análisis del data, nos ayudan a optimizar la inversión de las organizaciones, entendiendo y dialogando con el ciudadano.

Retos del sector Data Analytics:

1. Los datos como motor

Las estrategias de las organizaciones tienen que estar apoyadas en los datos. Sólo a partir del análisis de los datos se pueden extraer conclusiones que ayudan al negocio. Esos datos se están incrementando exponencialmente con el IoT (Internet of Things), análisis de comunicaciones por voz, etc., lo que favorece un mejor conocimiento de la sociedad y del mercado.

2. Recursos infrautilizados

Integrate.io es una herramienta de análisis de datos diseñada específicamente para e-commerce. Emplea el sistema escalable Xplenty, el cual es clave para ofrecer datos tanto a pymes como a grandes empresas a través de una plataforma en la nube. 

3. Capacidad predictiva

Los datos sirven para entender lo que ha ocurrido (analizar acciones y su resultado) y, sobre todo, para predecir tendencias. La unión de inteligencia humana y máquinas consolida la competitividad de las empresas más avanzadas. También permitirá que las áreas empresariales desarrollen capacidades analíticas más sofisticadas para dar respuestas creativas óptimas apoyadas en Machine Learning e Inteligencia Artificial

4. El gran stakeholder

La ciudadanía se ha convertido en el gran stakeholder para las marcas. Seguir su comportamiento, sus valores, intereses, etc., a través de los distintos canales resulta ya imprescindible para obtener conclusiones y para establecer una relación sostenible y duradera con los usuarios.

5. Más inversión en tecnología. 

Las compañías tendrán que incrementar sus inversiones en tecnología para ser competitivas. Más de dos tercios de las grandes marcas, agencias y editores europeos usaban ya un DMP (Data Management Platform) en 2016 y se espera que aumente al 92% el próximo año.

6. Nuevas habilidades y procesos

Las empresas también tendrán que modificar sus estructuras, completando el área de data. Por ejemplo, en 2020 el 90% de las grandes compañías crearon la figura de Chief Data Officer, según Gartner. A la vez, es imprescindible una actualización de los conocimientos de los directivos, de manera que sean capaces de establecer nuevos procesos de trabajo que integren la Inteligencia Artificial.

7. Consideraciones éticas

Cualquier estrategia que se apoye en Inteligencia Artificial debe tener en cuenta aspectos éticos y valores sólidos. Los errores acarrearán graves daños reputacionales a las marcas. Hay que prevenir la erosión de la verdad y la honestidad en la aplicación de Inteligencia Artificial.

8. Aliada, no competidora

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning generan una mejor comunicación: permiten crear mensajes más eficaces, ser más eficientes y tomar decisiones más acertadas para el negocio. También contribuirán a optimizar las inversiones de las compañías. Pero siempre, a partir del talento y el conocimiento de las personas que los manejen.

Y tú, ¿quieres ser un experto en Big Data? ¿Dedicarte al análisis y procesamiento de datos?

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