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phone phone Cinco claves para aprovechar la Analítica y los Datos en el camino hacia la Transformación Digital

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MAYO 23, 2018

Cinco claves para aprovechar la Analítica y los Datos en el camino hacia la Transformación Digital



Cinco claves para aprovechar la Analítica y los Datos en el camino hacia la Transformación Digital - Image


Las empresas y sus ejecutivos reciben una enorme cantidad de ofertas relativas a nuevas soluciones relacionadas con herramientas analíticas, machine learning, inteligencia artificial, internet de las cosas o big data. Todas ellas aportan incontables beneficios para las compañías que las adoptan y permiten reimaginar la forma de hacer negocios. Sin embargo, SAP resalta que frente al aluvión de propuestas, los decisores de las empresas; deben considerar que las analíticas de datos no son una “bola de cristal” que les dará la interpretación de la información correcta en el momento oportuno.

Con las herramientas de big data adecuadas, las organizaciones estarán en capacidad de almacenar, gestionar y analizar estos datos, y obtener información estratégica para la mejor la toma de decisiones y su negocio.

“Es importante encontrar interpretaciones valiosas de información que mejoren la forma en que la empresa hace negocios y, adicionalmente, pongan a la empresa en una mejor posición frente a la competencia”, señaló Michel Steiert, Vicepresidente de Analíticas y Leonardo para SAP Región Sur. “Un error que se ha convertido en tendencia es recolectar y guardar todo en el más bajo nivel de granularidad, sin importar si es útil o no, teniendo como premisa que nunca se sabe si se va a necesitar en algún momento. Esta práctica aumenta la complejidad del universo de datos de la empresa, agrega tiempo en el proceso de limpiar el ‘ruido’ de datos guardados y posiblemente no genera valor estratégico”, agregó.

Otro problema muy común en las empresas es asociar big data directamente con “ciencia de datos” y pensar que si se compran muchas herramientas sofisticadas, se obtendrán interpretaciones ventajas competitivas automáticas.

“Un equipo de ciencia de datos usa métodos científicos para manipular información y está basado en realizar experimentos y ver los resultados usando un abordaje empírico”, aclaró Steiert.

Para una transformación digital exitosa que tome en cuenta aspectos de automatización y analíticas con enfoque en el cliente, las empresas deberán prepararse para un cambio cultural. Al respecto, SAP pone en consideración las siguientes recomendaciones:

1. La cultura de datos debe bajar de los niveles gerenciales superiores a toda la organización.

2. Se debe formar un equipo de ciencia de datos entrenando a personas de la organización y un área de inteligencia de negocios.

3. Con muchas nuevas fuentes de datos y tipos de datos, es fundamental invertir en una solución de data governance que ayude a todas las áreas de la empresa a hablar el mismo idioma y tener los mismos conceptos.

4. Identificar dónde están los problemas internos y definir objetivos a corto, mediano y largo plazo para resolverlos.

5. Elegir un partner que ayude a definir la hoja de ruta tomando en cuenta asuntos técnicos y científicos.

En conclusión, es necesario tener sensibilidad en la producción de datos, aumentada por una buena tecnología para apoyar la toma de decisiones y evitar gastos innecesarios.

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