Economía del dato, empresas data driven, data intelligence o analítica del dato, son muchos los términos y tecnologías que han nacido en los últimos años que nos muestran cómo el dato se ha convertido en activo de gran valor para cualquier compañía. La cantidad de datos que una empresa es capaz de generar es inmensa y todo apunta a que no dejará de crecer.
Madrid, 4 de noviembre de 2021 – Economía del dato, empresas data driven, data intelligence o analítica del dato, son muchos los términos y tecnologías que han nacido en los últimos años que nos muestran cómo el dato se ha convertido en activo de gran valor para cualquier compañía. La cantidad de datos que una empresa es capaz de generar es inmensa y todo apunta a que no dejará de crecer. Un crecimiento exponencial de los datos que hace que su almacenamiento, gestión y custodia se hayan convertido en uno de los grandes retos para las organizaciones de todo el mundo.
Según las previsiones de IDC, los datos que creamos, capturamos, replicamos y consumimos alcanzarán los 175 zettabytes (cada zettabyte son 1.024 Petabytes) y alrededor del 75% de la población mundial interactuará con los datos todos los días para 2025. Pero los datos brutos no son los que generan el valor para las empresas, convertir esos datos en información valiosa con la que poder tomar decisiones, anticiparse al mercado y, con ello, obtener una ventaja competitiva es el verdadero reto. La inversión en las soluciones capaces de analizar estos datos como Big Data o analítica empresarial ha incrementado un 7% desde 2020 e IDC espera que este porcentaje aumente hasta el 11% para 2025.
Pero, ¿cómo puede una compañía transformar los datos que genera en información de utilidad para el negocio? Desde Entelgy, The BusinessTech Consultancy, han identificado los pasos que deben seguir las empresas para transformar el dato en conocimiento y funcionar como una verdadera compañía “data driven”.
Ingesta de datos e ingeniería
La primera fase de este recorrido hacia la información consiste en la ingesta, es decir, la forma en la que obtener e importar los datos, ya sea para su uso inmediato en tiempo real o para ser almacenados y analizados más tarde. Son muchos los datos que se generan día a día en cualquier negocio y su relación con el cliente, gracias a inventarios, órdenes de pedido, nóminas, partes de alta de empleados, ventas o consultas de clientes podemos extraer datos muy valiosos.
Una vez tenemos la información es el momento de comenzar a organizarla. La gran variedad de fuentes desde las que la empresa puede recopilar datos supone, en consecuencia, una gran variedad de formatos. Ahora los datos recopilados deben ser limpiados, cumplimentados y verificados para lograr una identidad única de cada dato y poder así tener una visión 360º de la información con la que contamos y comenzar el proceso de análisis..
Ciencia y explotación
Los datos son como un diamante en bruto, tras recopilar y unificar hay que pulirlos, extraer el valor que encierran y así poder utilizarlos para tomar decisiones de negocio. En primer lugar, para poder extraer valor de estos datos debemos aplicar técnicas de analítica avanzada mediante la implementación de modelos probabilísticos, predictivos y prescriptivos. También existen 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 son los que alimentarán las herramientas de explotación que protagonizan el siguiente paso del recorrido. Aquí comenzamos a aplicar técnicas de Data Discovery, cuya máxima es el autoservicio, permitiendo que todos los profesionales de la compañía puedan conocer y analizar, de forma rápida y sencilla, los datos que precisan. 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.
Evolución del conocimiento
El último paso en el camino es la fase en la que realmente esa información de valor se convierte en conocimiento para no solo optimizar e incrementar el negocio actual de una compañía, sino también para poder predecir sus próximas decisiones. 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.
“El dato es una pieza clave en esa transformación que las empresas necesitan. Una estrategia sólida de datos que permita extraer el valor que estos encierran no solo les convertirá en una auténtica compañía data driven sino que además les permitirá estar preparados para próximos retos y anticiparse a los cambios que el mercado puede depararles. Y eso, en definitiva, es convertirse en una empresa mucho más ágil, productiva y competitiva”, comenta Miguel Ángel Barrio, Director de Entelgy Digital.
Sobre Entelgy
Entelgy, The BusinessTech Consultancy, es un acelerador de la transformación para quienes necesitan seguir siendo competitivos en un mundo cambiante a gran velocidad. Su objetivo principal es aportar el máximo valor a sus clientes en el descubrimiento, adopción, consolidación y mantenimiento de nuevas tecnologías que impulsen su negocio, siempre ciberprotegiendo sus activos.
Entelgy es una compañía global fundamentada en las personas y con un modelo empresarial de desarrollo sostenido a largo plazo y 1.900 profesionales. Cuenta con una oferta de alto valor, con oficinas y centros de competencia en España, Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y USA.
