Cómo se relacionan los datos y las organizaciones

Cómo se relacionan los datos y las organizaciones
Digital House Data

Es una obviedad decir que los datos están por todos lados, y tanto las empresas como el sector productivo en general pueden obtener beneficios considerables de una correcta administración y análisis de los datos ya sean propios o públicos.Así, un minorista podría detectar el comportamiento del cliente para determinar la mejor manera de establecer una política de precios y promociones a fin de aumentar las ventas.A su vez, el propietario de un centro comercial podría estudiar cómo es el tráfico peatonal para ofrecer precios de alquiler basados ??en la proximidad de puntos calientes.Un empresario que quisiera iniciar un emprendimiento gastronómico podría identificar de forma sencilla los restaurantes, bares y afines instalados en en su potencial área de influencia y realizar un estudio muy exhaustivo (evaluaciones de usuarios, cantidad de clientes, comidas servidas, etc.) recurriendo a las varias redes sociales gastronómicas y a los datos que proveen empresas como Google.Ahora bien, ¿de qué forma se pueden aprovechar esos datos? Las organizaciones que los emplean de manera estratégica tienen varios aspectos en común, que valen la pena considerar:

  • Cultura organizacional: Quizás lo más importante sea que la organización debe estar preparada para adaptarse a las decisiones y cambios que pueden llegar a surgir como producto del análisis de los datos. Esto significa dejar de tomar decisiones en base a intuiciones.
  • Énfasis en la recopilación y gestión de datos: Los tipos de datos que las empresas pueden recolectar han crecido exponencialmente y la tendencia es que el volumen de datos continúe en aumento. Los ejemplos incluyen desde aquellos datos que recopilan los sensores de las máquinas hasta los flujos que se intercambian a través de las redes sociales o el tráfico de internet hacia y desde los sitios propios. Esta cantidad de datos puede resultar intimidante, pero existen muchas herramientas que permiten limpiarlos, darles el formato adecuado y prepararlos para su uso.
  • Gestión de la privacidad: La presión por mejorar los resultados de negocio nunca disminuye y, con empresas que tienen tantos datos, es importante que haya políticas en torno a ellos. En este sentido, es necesario asegurar tanto que se cumplan con las normas de privacidad como que los términos de uso de dichos datos sean respetados. Por ejemplo, si un cliente acepta explícitamente compartir datos para obtener una oferta, la empresa debe respetar dichos términos y no utilizarlos para fines ajenos a ese acuerdo.
  • Análisis y modelado de los datos: Ahora bien, los datos solamente son datos sí pueden ser analizados e interpretados correctamente. En general, esto requiere tanto una mirada analítica competente como un modelo (o un conjunto de modelos) adecuado. Recordando la máxima del famoso estadístico británico George Cox: “Todos los modelos son equivocados. Algunos son útiles“. Dado que los contextos en los cuales vivimos y hacemos negocios son cambiantes, es importante revisar y ajustar esos algoritmos periódicamente.
  • Inversiones en formación: Las personas que utilizan los resultados de un proceso analítico necesitan saber qué hacer con ellos porque, si bien es cierto que el algoritmo es capaz de detectar patrones que parecen ser invisibles a los ojos humanos, quien traduce esos datos en información, y de ahí en conocimiento, debe ser una persona debidamente capacitada.