Los datos no son importantes, pero cómo los consumes Hace dos décadas, los datos eran la palabra de moda en el mundo empresarial.
Por Robert Finlay
Este artículo fue traducido de nuestra edición en inglés.
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Durante más de dos décadas, los ejecutivos corporativos y los dueños de negocios han estado obsesionados por capturar la mayor cantidad de datos posible, de clientes, empleados, proveedores, desarrolladores y otras fuentes relevantes. Debido al volumen relativamente modesto de datos creados en ese momento, quien tuviera la mayor cantidad de datos tenía la mayor ventaja competitiva. Pero lo que ha cambiado en el espacio de datos entre entonces y ahora es la abundancia.
Según la International Data Corporation, en 2020 se crearon más de 59 zettabytes de datos , un volumen 30 veces mayor que el generado hace solo 10 años. La gran cantidad de datos disponibles se ha disparado, mucho más de lo que puede manejar una sola empresa. Como resultado, la forma en que una empresa consume los datos es un factor determinante del éxito más importante que la cantidad de datos que recopila.
Exploremos la importancia del consumo de datos y veamos los recursos que las empresas pueden usar para procesar y aprovechar de manera óptima sus datos.
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Por qué el consumo de datos es importante
Hay dos tipos de datos:
Datos brutos, no estructurados, que consisten en números o líneas de código.
Datos procesados, que son datos sin procesar que se han limpiado, organizado y transformado en información (es decir, conocimiento).
Los datos sin procesar son inutilizables, mientras que los datos procesados son clave para impulsar las decisiones comerciales.
Pero, ¿cómo se crean datos estructurados?
La respuesta es a través del consumo de datos.
El consumo de datos es el proceso de transformar datos sin procesar en información procesada legible por software de inteligencia empresarial (BI), que luego extrae análisis y patrones significativos.
En muchos sentidos, la forma en que una empresa consume datos es similar a la minería de oro. El oro, un metal precioso, solo se vuelve valioso una vez que se extrae de la tierra, se refina y se funde en elementos funcionales como joyas o microchips (un producto final más valioso).
El enfoque de una empresa para el consumo de datos también es fundamental para encontrar información procesable para aumentar las ventas, mejorar la experiencia y la retención del cliente , reducir los costos operativos y capturar una mayor participación de mercado.
Un ejemplo reciente de consumo efectivo de datos se puede encontrar en el éxito de Netflix con datos cuantitativos. La plataforma de transmisión en línea de mil millones de dólares captura información de visualización de sus cientos de millones de suscriptores y usa los datos para hacer recomendaciones personalizadas para nuevos programas. Esta aplicación eficiente de análisis de datos ayuda a la empresa a retener al 93% de sus clientes y garantiza que se transmita el 80% de su contenido.
El punto más importante aquí es que, sin importar el tamaño, cada organización debe consumir datos con criterio para mantener su longevidad.
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Cuatro métodos de consumo de datos
Hay cuatro formas comprobadas en las que una empresa puede analizar datos:
El análisis descriptivo evalúa los datos históricos para identificar patrones y tendencias. El análisis descriptivo es el enfoque más común para el consumo de datos, ya que se centra en resumir datos e identificar tendencias generales.
Diagnostic Analytics revisa los datos para determinar por qué ocurrió un evento en el pasado. A través de la correlación y la minería de datos, el análisis de diagnóstico detecta tendencias y anomalías, una operación que va un paso más allá de las funciones del análisis descriptivo.
El análisis predictivo analiza los datos para pronosticar o predecir patrones futuros. El análisis predictivo, popular entre las grandes corporaciones, implica consumir datos de una manera que impulsa de manera proactiva las decisiones comerciales y los ingresos.
Prescriptive Analytics aplica datos descriptivos y predictivos para probar múltiples variables y calcula el mejor resultado posible. La analítica prescriptiva compila los resultados de todos los demás métodos para proporcionar cursos de acción recomendados.
Al procesar datos, no existe un método único para todos.
Por ejemplo, los mecánicos de automóviles que intentan determinar por qué falló un motor pueden usar análisis de diagnóstico. Mientras tanto, una empresa como Amazon podría emplear análisis predictivos y prescriptivos para recomendar nuevos productos a los consumidores y estimular las ventas.
En la misma línea, los operadores de bienes raíces comerciales utilizan cada vez más el análisis predictivo para pronosticar los ingresos futuros mediante el seguimiento de varios factores en tiempo real, incluidos los recuentos de tráfico, las tendencias de los vecindarios, el desarrollo local, el análisis de mapas de calor y más.
El mejor método de procesamiento de datos para su organización dependerá del tipo de datos que recopile y sus objetivos.
Herramientas que impulsan el análisis de datos
Una vez que las empresas han identificado el mejor enfoque para evaluar sus datos, es fundamental que seleccionen los recursos adecuados para interpretarlos.
Las herramientas de consumo de datos más populares incluyen:
Análisis de terceros. Numerosas empresas de tecnología, como Google y Facebook, se especializan en recopilar y analizar los datos de otras empresas y proporcionar análisis elementales a los propietarios. Estos análisis son una excelente herramienta para pequeñas empresas con presupuestos limitados o sin necesidad de estadísticas detalladas.
Analistas de datos internos. Las empresas medianas y grandes a veces contratan a un analista de datos dedicado cuya única responsabilidad es supervisar el procesamiento y la organización de todos sus datos. Contratar a un especialista de este tipo proporciona la mayor flexibilidad, aunque costosa.
Plataformas de datos personalizadas. Las organizaciones que procesan una gran cantidad de datos pueden crear plataformas de análisis de datos personalizadas desde cero. Estas plataformas incluyen paneles robustos que analizan millones de conjuntos de datos en tiempo real. Sus implementaciones han simplificado las operaciones de muchas corporaciones multinacionales.
Como propietario de una propiedad inmobiliaria comercial, debe comenzar por evaluar el tamaño, los objetivos y el presupuesto de su empresa para determinar las herramientas de análisis de datos adecuadas para sus operaciones.
Además, considere dar el pequeño paso inicial de integrar tecnología para optimizar y automatizar sus procesos. Hacerlo puede simplificar la transición para incorporar análisis de datos en sus operaciones, como lo hizo Bellwether Enterprise , una empresa de banca inmobiliaria comercial y multifamiliar con oficinas en todo el país.
En lugar de sumergirse de inmediato en el análisis de datos, la empresa comenzó lentamente introduciendo IA para facilitar su recopilación de datos, lo que en 2019 ayudó a la compañía a financiar $ 7,9 mil millones en volumen de préstamos y administrar una cartera de $ 31,2 mil millones.
Sólo recientemente Bellwether Enterprise agregó módulos de informes para proporcionar al equipo de administración análisis de datos detallados. El camino de la empresa ofrece un enfoque modelo para que un operador de bienes raíces comerciales seleccione los mejores recursos para analizar sus datos.
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El futuro es el análisis de datos
Nuestra economía digital ha evolucionado más allá del punto en el que la recopilación de datos por sí sola puede facilitar el éxito. Ahora, avanzar requiere recopilar y evaluar datos para recopilar información crucial sobre la demanda del mercado, ejecutar lean y generar retornos consistentes.
Hubo un tiempo en que la acumulación e interpretación de datos parecía una tarea abrumadora. Pero en la década de 2020, contamos con métodos, herramientas y recursos concretos para agilizar ambos procesos.
Es hora de equipar su negocio para lograr un crecimiento exponencial, y escalar con confianza, priorizando el consumo de datos estratégicos.
