De la recopilación de datos a la Inteligencia de Negocio centrada en el Consumidor

Data Customer Intelligence

Hace unos días tuve la oportunidad de asistir a varias charlas y mesas redondas en Futurizz. Me sorprendió que todos, insisto TODOS, los ponentes comentaron la relevancia que están adquiriendo los datos en la toma de decisiones de negocio (lo cual no está nada mal para no tratarse de un encuentro específico de data). Distintos CEOs y Directores de Marketing de compañías como LG, Iberia Express, Meliá… explicaron cómo en sus organizaciones están usando datos procedentes de multitud de fuentes distintas para extraer “oro” para sus negocios.

Las empresas ya no sólo aspiran a analizar los datos de su web o app, la cosa se complica y ahora quieren estudiarlos junto a datos procedentes de las Redes Sociales, la información registrada en el CRM, en el call center etc… La integración real de datos ya no es una aspiración, sino una necesidad para aquellas empresas que quieren mantenerse líderes en sus mercados.

El Business Intelligence convierte información desestructurada (interna y externa a la empresa) en información estructurada. Se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y homogenizan para cargarlos en un almacén de datos.

La información resultante, se almacena en un datawarehouse, que puede servir como base para la construcción de distintos datamarts departamentales (que poseen la estructura ideal para el análisis de los datos que cada departamento necesita).

Los datos albergados en el datawarehouse, o en los diferentes datamart, se explotan mediante distintas herramientas que sirven como base para la construcción de Cuadros de Mando, Balanced Scorecard, Sistemas de Soporte a la Decisión, Sistemas de Información Ejecutiva etc.

Hacia una nueva cultura de datos…

El Business Intelligence (y con él la Analítica Digital) continúa siendo una de las áreas de más rápido crecimiento en las compañías de hoy. El incremento exponencial del volumen de datos que se generan a diario hace imprescindible el uso de sistemas que sean capaces de analizarlos, lo cual implica necesariamente la incorporación de herramientas de Business Analytics o Smart Data.

Según el Informe Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms 2016 la principal prioridad de los CIOs este año será precisamente ésta, encontrar los mejores sistemas de Inteligencia de Negocio y Analítica.

gartner

La integración de datos se asume ahora como una prioridad y todo apunta a que en los próximos dos años muchas perfiles dentro de la organización tendrán acceso a diferentes herramientas donde podrán “autosatisfacer” sus distintas necesidades de datos.

  • By 2018, most business users and analysts in organizations will have access to selfservice tools to prepare data for analysis as part of the shift to deploying modern BI platforms.
  • By 2018, most stand-alone self-service data preparation offerings will either have expanded into end-to-end analytical platforms or been integrated as features of existing analytics platforms.
  • By 2018, smart, governed, Hadoop-based, search-based and visual-based data discovery will converge in a single form of next-generation data discovery that will include selfservice data preparation and natural-language generation.
        Fuente: Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms

 

Pero entonces… ¿El análisis de datos ya no es sólo para analistas?

Este contexto no significará, ni mucho menos, que la figura del Analista Digital pierda protagonismo, más bien todo lo contrario. El Analista Digital se refuerza en una cultura de datos, su visión 360º del negocio digital se pondrá más en valor que nunca.

Filtrar el “dato malo”

Integrar datos procedentes de fuentes no alineadas no es tarea sencilla y puede inducir a errores. El impacto del “dato malo” en los resultados de negocio puede tener consecuencias gravísimas. Aquellos perfiles que no sean especialistas en datos no deben enfrentarse a decisiones cruciales, ni interpretaciones categóricas. En palabras de Nanette Bulger:

“Las compañías deben tener mucho cuidado con qué información usan, mucha de la que circula no es buena. Una parte importante de nuestra tarea es entender qué parte de la información es real y fiable y cuál no. Se trata de cómo agrupas la información y construyes con ella una historia”.

Data Customer Intelligence

El objetivo último de toda acción analítica, además de mejorar los resultados de negocio, debe ser conocer mejor a nuestros clientes, sus necesidades, preferencias y encontrar un valor mutuo. Aquí ya no hablamos de Business Intelligence, vamos un paso más allá para hablar de Data Customer Intelligence, los datos al servicio de nuestros clientes.

 

Maite Acinas

Comunicadora 2.0 especializada en Marketing Digital y Analítica Digital. Trabajo como Responsable de Publicidad y Comunicación en Sanitas Dental

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Hecho con cariño desde Madrid por las Madrid Geek Girls.