Una estrategia de negocio centralizada en datos es permitir a la empresa explotar al máximo su principal activo: “los datos”. Para llegar a ese punto se requiere en primer lugar, que la empresa identifique, integre y gestione múltiples fuentes de datos. En segundo lugar, que construya modelos de análisis adecuados para predecir y optimizar los resultados. Y, por último, los directivos deben tener la voluntad de transformar la organización para entender cómo aprovechar los datos y modelos analíticos para transformarlos en decisiones que mejoren los resultados del negocio.

A continuación, Stibo Systems mencionó cinco consejos de cómo lograr encaminar la empresa hacia las Gestión de Datos Maestros (MDM), para poder integrar la información a una estrategia sólida.

1. Asegurarse de conocer el panorama de datos

Todas las organizaciones se ven desafiadas por el crecimiento exponencial de los volúmenes de datos y los panoramas empresariales que cambian constantemente. Uno de los mayores desafíos es identificar todas las fuentes de datos – o, mejor dicho, los silos de datos – que están dispersos por toda la organización.

Ante la ausencia de procesos y herramientas para acceder y utilizar los datos recopilados, los equipos en la empresa a menudo pierden mucho tiempo trabajando con los mismos problemas de datos una y otra vez. Por ejemplo, esto puede ocurrir extrayendo y comparando manualmente los datos extraídos de una variedad de sistemas. A menudo, no existen medidas de control de calidad, por lo que el procedimiento carece de integridad y veracidad de los datos y de transparencia, lo que dificulta tomar decisiones confiables.

2. Crear una sola fuente para sus datos

La creación de una única versión centralizada de la verdad sobre sus datos mediante la gestión de datos maestros ayudará a resolver varios problemas. Los datos maestros pueden tomar la forma de información sobre productos, clientes, proveedores, ubicaciones y activos, además de cualquier otra fuente de información que impulse su negocio. La gestión eficiente de los datos maestros en un repositorio central le ofrece una única visión de la información y elimina las costosas ineficiencias causadas por los silos de datos.

Esto permite a los responsables de la toma de decisiones confiar en los datos, para basar las decisiones críticas del negocio en ellos.

3.Obtener un buen gobierno de datos

Para extraer el máximo valor de los datos, también se necesita un sólido programa de gobierno de datos. Éste ayuda a desarrollar y gestionar los datos como un activo empresarial estratégico. El éxito de un programa de gobierno de datos no solo depende de una sólida infraestructura de integración de datos, los procesos y personas también deben ser partícipes de este programa. Esto es fundamental para permitir la automatización, gestión y escalabilidad de su programa de gobierno de datos.

Una parte crucial para obtener un buen gobierno de los datos es crear a los equipos adecuados, segmentar y tener control del acceso de información según los roles, es decir, reducir el riesgo de que las personas equivocadas accedan a la información. Además, protege la calidad de los datos al proporcionar derechos de edición y visualización adaptados a los diferentes perfiles de los usuarios del sistema.

4. Romper con el pensamiento tradicional de los datos

El universo de datos ha cambiado inmensamente a lo largo de los años. El crecimiento exponencial de la información ha acelerado las oportunidades de obtener información mediante la combinación de datos de nuevas maneras. El truco es descubrir cómo se puede hacer.

Con calidad de datos, las empresas pueden obtener vistas 360º y granulares de su entorno empresarial y utilizarlas para mejorar la experiencia del cliente, los procesos operativos y las estrategias empresariales.

Por ejemplo, los supermercados pueden analizar los patrones de gasto de los clientes; los parques de diversiones pueden determinar quién los visita, y otros múltiples de casos. También pueden utilizar datos de los medios sociales -como conversaciones, impresiones y gustos- para proyectar ya sea las ventas de ciertas mercancías o los picos estacionales. Una buena manera de empezar es simplemente preguntarse qué podría hacer si tuviera la información correcta.

5. Extraer más valor de los datos a través de la monetización

Descubrir nuevas formas creativas de hacer un buen uso de los datos existentes no es suficiente. Su organización necesita entender y confiar en los grandes modelos de datos. Las herramientas de análisis deben ser relevantes y aplicables a su negocio. ¿Cómo se alinean con sus acciones y complementan los procesos de toma de decisiones existentes?

Además, las herramientas deben ser intuitivas y sencillas para el personal de primera línea. Los administradores necesitan métodos transparentes para utilizar los nuevos modelos y algoritmos. Por necesidad, se necesitan terabytes de datos y modelos sofisticados para agudizar el marketing, la gestión de riesgos y las operaciones. Si no pueden ver cómo les ayudará a hacer mejor su trabajo, no los usarán.

Por último, independientemente de su facilidad de implementación y despliegue, la mayoría de las organizaciones tendrán que mejorar sus habilidades analíticas y su interés por aprender de estas nuevas tecnologías y hacerlas parte de su día a día. Para que la analítica forme parte de las operaciones diarias, los gerentes deben considerarla como un elemento central para la resolución de problemas y la identificación de oportunidades.

Los esfuerzos necesarios variarán en función de los objetivos de la empresa y de los plazos. El ajuste de las culturas y las mentalidades suele requerir una formación completa, la creación de modelos de conducta por parte de los líderes, así como incentivos y métricas para estimular la adopción.

Las empresas que logran centralizar toda la información que generan son aquellas que consiguen posicionarse en el mercado con ventajas competitivas fuertes y generar una mayor atracción de clientes ante su competencia, ya que disponen de la información necesaria en el momento adecuado. Todo esto se logra a través de los datos que estos mismos generan.