Convencidos de que de nada sirve tener datos si no se utilizan, las empresas se han fijado un nuevo objetivo: entender la información con la que cuentan para sacarle provecho. De hecho, de acuerdo con un informe de Allied Market Research el 75% de las empresas a finales del 2024 se pasarán a estrategias de Big data.
Y es que, después de que el 2021 fue reconocido como el año con más producción de datos a lo largo de la historia – se estima que se produjeron tantos datos como los que se han generado desde el inicio de la humanidad hasta el año 2015 – las empresas se han visto casi que obligadas a entender que quienes tengan la capacidad de analizar los datos de negocio, tendrán una ventaja competitiva en la industria.
De acuerdo al Mckinsey Global Institute, las organizaciones basadas en datos tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, 6 veces más probabilidades de retener clientes y 19 veces más probabilidades de ser rentables.
Así y para disfrutar de estos beneficios, se estima que el 75% de las empresas pasen de programas piloto y experimentos a estrategias analíticas totalmente operativas.
Ahora bien, teniendo en cuenta el incremento diario de la producción y consumo de datos global, Víctor Hoyos, Gerente Comercial de CALA Analytics en Colombia, afirma que, “la analítica de datos es el motor de la transformación digital”, sin embargo, así mismo señala que “muchas de las empresas aún no la usan, una empresa promedio tiene 12 millones de GB de data, pero solo usa el 3%”.
Además, comparte 7 prácticas de análisis y uso de datos:
DATA para la transformación: Cuando una empresa usa sus datos y los analiza, puede tener hasta un 30% de crecimiento anual. Según CALA Analytics, la tendencia más importante es el uso de datos como insumo para la toma de decisiones, pasando de la descripción al verdadero análisis.
Inteligencia artificial para la sostenibilidad: refiriéndose al análisis de data en pro del beneficio global. Hoy en día, 120 países se han unido al proyecto “Índice Global De Inteligencia Artificial Responsable”, lo cual representa una oportunidad para muchos sectores e industrias en el desarrollo de estrategias de responsabilidad social y ambiental, gracias al uso de analítica.
Inteligencia Artificial para la creación: se trata de un salto hacia la producción de contenido automático. Todo evolucionará a que la inteligencia artificial pueda generar contenido conforme a los algoritmos y DATA. Las máquinas ya están aprendiendo patrones y generando contenidos originales que sean premiados por el algoritmo. Según CALA Analytics, para el 2025 más del 10% de los datos serán
creados por IA.
Inteligencia artificial para la gestión de Data: La administración y operación de los datos en una organización gracias a la AI, se posiciona como una práctica que las empresas y organizaciones deben empezar a implementar, según las cifras, para el 2023 más del 30% de las empresas van a migrar a una arquitectura de datos que les permitirá administrar y gestionar la data de forma correcta.
Aceleración de la omnicanalidad para el aumento de ventas: Las empresas están empezando a ver al cliente como la suma de diferentes consumidores, es decir, se debe entender que un comprador no es diferente dependiendo del canal de consumo. Se deben unificar esfuerzos tanto online como offline, ya que, por ejemplo en Estados Unidos, hoy en día el 40% de los compradores de bienes de consumo
masivo son omnishoppers, es decir, compran tanto vía web como de forma presencial.
Minería de datos colaborativa para la innovación: Los métodos colaborativos, la computación compartida y trabajar los datos desde diferentes partes es clave para organizaciones que tomen la iniciativa entre la industria. Un ejemplo de esto es el desarrollo de las vacunas contra la COVID-19, un trabajo en conjunto de varias multinacionales del sector farmacéutico.
Creación de nuevos empleos para el análisis: El entorno no da abasto y la demanda de personal para el análisis de data va en aumento, debido a esto, hay un incremento en la creación de nuevos roles para estas funciones, algunos de ellos son: Data Artists, Data Translator, Data Product Managers y Data Scientist.