¿Te estás enfrentando a presiones para tomar mejores decisiones de una forma más rápido? ¿Te preocupa tomar demasiadas decisiones y cómo esto afecta a tu salud? ¿Se te pide que tengas una estrategia de datos y te preguntas cómo competir en un mundo basado en datos? Usa tus datos.
No estás solo. Estos son temas comunes que surgen en la economía digital actual. Los clientes de todo tipo, desde los consumidores hasta las empresas, tienen cada vez más opciones que nunca. Eso significa que nuestros clientes exigen cada vez más servicios, más rapidez y mayor calidad. Cómo decidimos satisfacer estas necesidades se está volviendo algo muy complejo. Cada vez más, tomar estas decisiones confiando en el instinto se vuelve una receta para el desastre.
Utiliza los datos que tienes
Estas decisiones tan complicadas no se hacen más sencillas con el surgimiento de SaaS. Si bien es fácil ponerse en marcha con las ofertas actuales de SaaS, con cada nueva oferta, acabamos acumulando aún más nuestros datos. Cada departamento, cada función comercial, tiene múltiples silos (núcleos aislados) de datos que hacen que el análisis comercial integral sea una cuesta arriba. ¿Cómo podemos unir los datos de satisfacción del cliente y de las operaciones, si los datos están en dos sistemas distintos?
Sabemos que este es un problema bastante común. Se siguen escuchando problemas sobre este tema, a pesar de la relativa madurez de los sistemas de «big data». Si el Big Data ha sido importante durante al menos los últimos 20 años, ¿Por qué seguimos luchando para que esto funcione? Un par de respuestas:
- Los proyectos de datos que carecen de un objetivo comercial fracasarán, y la mayoría de los proyectos de datos carecen de un objetivo comercial claro, como «aumentar la satisfacción del cliente».
- Es difícil encontrar personas para hacer el trabajo duro de conectar sistemas y extraer datos.
¿Qué hago con mis datos?
Entonces, a pesar de los avances en Big Data, si carecemos de un objetivo comercial y no podemos asignar personas para ponerse manos a la obra y mover los datos al sitio donde deben estar, la iniciativa morirá.
Las recomendaciones de los expertos son las siguientes:
- Comienza con un objetivo comercial y nunca lo pongas en segundo plano. Escucha y captura los objetivos comerciales de tu equipo y agárralo con fuerza al tiempo que permites flexibilidad.
- Implementa las mejores prácticas de DataOps. Mejor sin servidor, que nos permitiría escalar a docenas o cientos de fuentes de datos sin problemas.
- Conecta fuentes de datos clave de forma inmediata, como Salesforce, registros y datos de clientes, o lo que hayamos identificado.
- Finalmente, prepara la producción de análisis y comparte las buenas noticias de tu empresa.
Estos son varios beneficios de este enfoque. Nosotros antes confiábamos en nuestro instinto, pero ahora confiamos en datos reales y que puedes comprobar que son reales. No estás conduciendo a ciegas.
Además, el análisis mejora cuantas más fuentes de datos tengas. Ahora que tienes un lago de datos con patrones fáciles de replicar, podemos enriquecer aún más el análisis. También es beneficioso que alimentes una cultura de DataOps. Se correrá la voz de que tu equipo tiene la capacidad de simplificar drásticamente el acceso y análisis de datos porque nuestra base DataOps viene con reglas de acceso de sentido común y listas para usar.
Finalmente, además de todo esto, ahora estaremos listos para la Inteligencia Artificial. Si todos los beneficios analíticos no son suficientes, siempre podemos «tirar» de IA y ML. Con DataOps hemos resuelto dos problemas a la vez: tenemos datos comerciales listos para usarse y hemos despejado el camino para proyectos de Inteligencia Artificial.