Las empresas generamos millones de datos cada hora pero, ¿somos realmente capaces de medir cuánto vale la información que nos aportan? El dato es, sin ninguna duda el mayor activo de cualquier organización. Os mostramos los 5 pasos para convertir un dato en información de valor.
Economía del dato, empresas data driven, data intelligence, analítica del dato … Son muchos los términos y tecnologías que muestran cómo el dato se ha convertido hoy en uno de los activos más valiosos de cualquier compañía.
Pero, ¿cómo lograr realmente extraer el valor que encierran los datos? ¿Qué pasos hay que seguir para transformar los datos que genera y gestiona una compañía en información útil para su negocio?
Los 5 pasos que convierten el dato en conocimiento
1. Ingesta del dato:
ERPs, CRMs, inventarios, órdenes de pedido, nóminas, partes de alta de empleados, ventas, consultas de clientes… Los datos que genera el día a día de cualquier negocio y su relación con el cliente son, como decíamos, cada día más y el primer paso es recopilarlos. Por ello, la primera fase de este recorrido hacia la información consiste en la ingesta o la forma en la que obtener e importar esos datos, ya sea para su uso inmediato en tiempo real o para ser almacenados y, más tarde, analizados.
Este paso inicial es una de las piezas fundamentales dentro de la Arquitectura Big Data.
2. Ingeniería del dato:
Una vez recopilada la información es el momento de organizar los datos. La variedad de fuentes de las que una empresa ha de recopilar los datos va a acompañada de una pluralidad igual de amplia en cuanto a los formatos de dichos datos. Mails, llamadas, chats, documentos, imágenes, cuestionarios… Los datos recopilados tras la ingesta deben ser ahora limpiados, cumplimentados y verificados. El objetivo de este paso, de ingeniería del dato, es lograr una identidad única de cada dato para poder así tener una visión 360º de la información con la que contamos.
3. Data Science (ciencia del dato):
Es el momento de aplicar técnicas de analítica avanzada sobre los datos, mediante la implementación de modelos probabilísticos, predictivos y prescriptivos. Incluso modelos basados en machine learning, o aplicando deep learning para el análisis de datos no estructurados como vídeos, imágenes o audios, mediante procesamiento de lenguaje natural. Estos modelos alimentarán las herramientas de explotación que protagonizan el siguiente paso del recorrido.
4. Explotación de dato:
Como si de un diamante en bruto se tratara, tras recopilar, unificar y analizar los datos, ha llegado la fase de extraer el valor que encierran y así poder tomar decisiones de negocio. Para ello, en este paso se aplican técnicas de Data Discovery, cuya máxima es el autoservicio, que permite que todos los profesionales de la compañía puedan conocer y analizar, de forma rápida y sencilla, los datos que precisa. Por ejemplo, un Gerente de Ventas podría obtener información de manera directa de quiénes son los clientes y productos más rentables del último mes, sin tener que recurrir al departamento de TI permitiendo así, reducir tiempos y aumentar la productividad del negocio.
Una fase en la que , además, es posible y fundamental visualizar todos esos datos de forma gráfica al tiempo que generar distintos informes y cuadros de mando, para trabajar con ellos y alcanzar conclusiones.
5. Evolución del conocimiento:
El último trayecto en el camino es la fase en la que realmente convertir esa información de valor en conocimiento para no solo optimizar e incrementar el negocio actual de una compañía sino también para poder predecir sus próximas decisiones. Es el momento en el que, mediante el empleo de modelos predictivos, la organización adquiere capacidades para proyectar aquellas variables que impactan de manera directa en el negocio, ayudando en la gestión proactiva de la compañía. En este estadio somos capaces de dar respuesta a preguntas del estilo, ¿qué ocurrirá?. Una pregunta a la que la tecnología nos propondrá acciones ayudándonos así a la toma de decisiones.
