La analítica de datos, la Big Data y tecnologías relacionadas, se ha convertido en una de las estrategias más importantes para las empresas que buscan digitalizarse y convertirse en empresas centradas en el valor del dato, es decir, su activo más importante será su información. Para esto necesitan desarrollar capacidades para almacenar, procesar y analizar sus datos, las empresas que mejor desarrollen estas capacidades tendrán una ventaja analítica sobre su competencia.
El desarrollo de estas tecnologías estará guiada durante los próximos años por una serie de tendencias relacionadas con la inteligencia artificial y las nuevas capacidades de infraestructuras digitales.
Analítica aumentada
La analítica aumentada hace que la información de la empresa esté disponible para todas las áreas de la empresa, además todos los perfiles deben contribuir a construir la Big Data de la compañía y a analizarla con la ayuda de algoritmos de inteligencia artificial. Las empresas deben invertir en la formación de estos perfiles para no depender de un grupo especialista en análisis de datos, y que son escasos en el mercado.
Para la formación de estos perfiles es importante el trabajo colaborativo y el manejo de herramientas para este propósito, saber de Excel solamente ya no es necesario, la información se debe compartir entre equipos y debe ser visible de forma clara y estandarizada. Herramientas como Teams y Power BI pueden cumplir este propósito y ayudan a democratizar la ciencia de datos.
Gestión de datos aumentada
Para que las empresas puedan construir su Big Data deben automatizar las tareas de administración y gestión de los datos. Aquí entra en juego la inteligencia artificial y el Machine Learning, la implementación de esta tecnología permitirá a las personas a enfocarse en la información que más relevancia tiene para su negocio.
La calidad de los datos automática es un ejemplo de gestión de datos aumentada, cuando queremos depurar grandes cantidades de datos no es necesario hacerlo todo de forma manual, se puede depurar una cantidad representativa de los datos y dejar que un proceso de Machine Learning depure el resto de la base con lo aprendido en la depuración manual, además el mismo proceso puede ser aplicado para cuidar la calidad de nuevos datos que ingresen a la base.
Almacenamiento y procesamiento de datos en la nube
A medida que las empresas van generando su Big Data necesitarán aumentar sus capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos, realizarlo en un data center propio puede ser muy costoso y de mucho esfuerzo de administración. Las soluciones en nube proporcionan todas estas capacidades a un bajo costo y además proveen de diversas herramientas para analizar los datos, crear flujos de trabajo, visualizar los datos y seguridades.
Las herramientas de analítica de datos de Azure son un claro ejemplo de cómo la nube puede solucionar el principal reto que tienen las empresas para implementar analítica de datos.
Hiper foco en el cliente
La segmentación por datos demográficos ya debe ser cosa del pasado. Los datos que genera un cliente en cada interacción con la empresa debe servir para generar experiencias únicas. Los cliente cada vez exigen más autoservicio y automatización, quieren más inmediatez y más personalización.
Según Gartner los clientes cada vez más prefieren la atención de bots o por canales menos invasivos como WhatsApp. Los datos nos deben ayudar a dirigir la atención al cliente por el canal y el lenguaje que él prefiera.
Empresas Data Driven
Las tendencias que hemos visto hasta aquí nos ayudarán a que las empresas se conviertan en empresas data driven, donde la cultura del dato esté presente en todos los perfiles y las personas, además de generar datos, sepan cómo contar historias con esos datos. Los datos que no cuentan algo no sirven para nada, esta tendencia es conocida como el data storytelling.
Las empresas digitales van a nacer, crecer y desarrollarse basadas en datos. Por eso muchos expertos hablan de que los datos serán el nuevo petróleo o que la nueva moneda será el conocimiento.
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