Gracias a los avances de la tecnología, en el aprendizaje automático y la ciencia de los datos, hoy se pueden convertir enormes cantidades de datos en ideas que generen valor. Un informe realizado recientemente sobre el impacto de los datos en los negocios, analiza entre otros aspectos, los fundamentos de la cadena de valor de los insight, sus procesos posteriores e introduce perspectivas de las prácticas clave en la creación de insights basados en datos y como darle un valor comercial.

 

Fundamentos de la cadena de valor de los insights

En términos generales, sacar el mayor provecho a los datos para obtener mayor valor comienza con la excelencia en la identificación, captura y almacenamiento de esos datos; se mueve a través de la capacidad técnica para analizar y visualizar esos datos; y termina con una organización que puede complementar el análisis con el conocimiento y talento humano confiando en una estructura ágil y multifuncional para implementar ideas relevantes.

 

Las organizaciones que buscan tener éxito en el conocimiento de los datos deben garantizar la excelencia en todos los componentes y los pasos de la cadena de valor de las estadísticas.

Los modelos de creación de valor basados ​​en estadísticas se pueden agrupar en una de estas tres categorías principales:

Casos de uso de primera línea, generalmente ayudan a las empresas a mejorar las actividades orientadas a los clientes. Estos casos de uso pueden mejorar las actividades en las áreas de fijación de precios, prevención de deserción, venta cruzada y revalorización, y optimización de promoción para impulsar el crecimiento.

Casos de uso de segunda línea, emplean conocimientos basados ​​en datos para optimizar los procesos internos. El mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro y la prevención del fraude se encuentran entre los procesos que se pueden mejorar con el beneficio de los datos.

Los nuevos modelos comerciales son la categoría de casos de uso habilitados para datos que van más allá de los procesos y aportan valor al expandir la cartera de ofertas de una empresa. Esto puede incluir la comercialización de información obtenida o la oferta de análisis como nuevos servicios.

Traducir datos en valor comercial 

Las dos primeras áreas de acción, la recopilación de datos y el refinamiento de los datos, comprenden las actividades de tecnología avanzada, a esto le siguen las actividades descendentes impulsadas por las personas y los procesos de definición y adopción de acciones, así como la construcción de herramientas y políticas que respalden la participación sostenida en torno a estas actividades basadas en las percepciones.

Generando y recolectando datos relevantes: Definir ciertos requisitos basados ​​en casos de uso particulares ayudará a garantizar que solo se capturen datos relevantes. Primero, identifique los casos de uso comercial en los que cree y luego piense en los modelos y datos que necesita para ponerlos en funcionamiento, y no al revés. Otro aspecto importante de la generación y recopilación de datos es la creación de capas de datos. Organizar cuidadosamente los datos en varias capas lógicas y luego emplear una lógica mediante la cual apilar estas capas puede ayudar a generar datos más significativos.

Refinación de datos: Una vez que la organización ha capturado con éxito todos los datos brutos relevantes, debe comenzar el proceso de darle sentido a todo. El primer paso aquí es enriquecer los datos con el conocimiento de expertos, sin perder nunca de vista que la experiencia humana es tan importante en esto, como lo es el poder de los análisis y algoritmos. Una combinación de análisis descriptivos y predictivos ayudará a identificar los patrones que forman la base de los conocimientos accionables.

Transformar ideas en acción: Dos factores importantes en este punto son, el dominio de las inteligencias es crítico y una mirada a los procesos y las estructuras será clave.

Impulsando la adopción: Las acciones impulsadas por la información son más valiosas cuando se adoptan ampliamente. Hacer que los datos sean parte de los procedimientos operativos estándar de aquellos empleados que tradicionalmente no se han centrado en los datos es lo que produce un valor real.

Dominar las tareas relacionadas con la tecnología y la infraestructura, además de la organización y las políticas: La tecnología y la infraestructura, así como la organización y las políticas, son los habilitadores que ayudan a tomar medidas sostenidas sobre los conocimientos adquiridos a partir del análisis avanzado y a crear impacto. Las herramientas fáciles de usar, como los paneles y los motores de recomendación, pueden ayudar al personal a extraer información relevante. Además se requiere un entorno de trabajo que facilite la integración de esos conocimientos.


Ayudamos a enriquecer, mejorar y analizar la información existente, potenciando el almacenamiento de datos, la inteligencia comercial y los sistemas CRM.

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