data driven transformación digital

Convertirse en una compañía Data-Driven y conseguir completar el proceso de Transformación Digital es todo un reto para muchas empresas.

El mundo está cambiando casi más rápido de lo que percibimos. El cambio económico, el cambio social, el cambio de comportamiento el cambio tecnológico están dejando su huella en la forma en que trabajamos y vivimos. 

Todo el mundo tiene que actuar con mayor rapidez, cambiar de rumbo más rápidamente y hacer que cada interacción con el cliente cuente. 

Las empresas que no sólo sobreviven, sino que prosperan, son las que se adaptan al cambio.

Son las empresas que pueden averiguar no sólo lo que el entorno empresarial les dice ahora mismo, sino también lo que significa para el próximo año, cinco años o diez años en el futuro. Y si no lo consiguen, su futuro está en peligro. 

Las empresas que se basan en los datos tienen más éxito que las que no lo hacen. Según McKinsey, las empresas que utilizan los datos para obtener información y análisis tienen 23 veces más probabilidades de conseguir más usuarios y 19 veces más probabilidades de lograr una rentabilidad superior a la media. 

Para conseguir los datos que necesitas para tomar las decisiones más importantes para tu empresa no tiene por qué ser difícil, ni costoso obtener y trabajar con los datos que se necesitan, y ya no tienes que conformarte con datos incorrectos. 

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Existen 7 resultados en los que los datos son necesarios para acelerar el valor de los negocios: 

1 . Mejora los procesos 

2 . Mejora de la posición competitiva 

3 . Desarrolla productos nuevos y mejorados, derivados de los datos obtenidos sobre los clientes y el mercado 

4 . Integra la información, o construye una base de datos a través de productos y servicios  

5 . Mejora de las capacidades humanas  

6 . Mejora de la gestión de riesgos  

7 . Reducción de costes 

A la hora de definir tu estrategia de datos, es importante priorizar cuáles de estos resultados son los más importantes para ti y, a continuación, determina qué datos brutos necesitarás para conseguirlos. 

Una parte importante de ese proceso de descubrimiento es averiguar qué fuentes de datos tienen los datos más importantes para resolver un reto particular, y luego trabajar para integrar esos datos en los sistemas utilizados por los profesionales de datos. En resumen, se necesita una sólida estrategia de integración de datos. 

data driven data management gestion de datos

Una investigación reciente muestra que el 80% de los directores de operaciones empresariales afirman que la integración de datos es fundamental para su éxito. Esto no es sorprendente, dado el número de puntos de integración de datos y flujos de trabajo necesarios para llevar a cabo operaciones empresariales de forma eficaz y competitiva. 

Muchas empresas intentan improvisar una solución de integración de datos, en lugar de una estrategia, con métodos tradicionales como la codificación manual o las soluciones puntuales que integran una única fuente con un único destino. Pero estos enfoques son insostenibles y no proporcionan los resultados deseados. Las soluciones manuales consumen muchos recursos y no son escalables.  

Y aunque los productos puntuales pueden satisfacer una necesidad concreta, no cubren todas las cosas que las empresas necesitan hacer con los datos. Los resultados de confiar en estos enfoques son proyectos largos, datos aislados y recursos desperdiciados. Y, lo que es más importante, las empresas no podrán acceder a los datos con la suficiente rapidez para reaccionar ante los cambios. 

Las empresas que logran el éxito con sus iniciativas de integración de datos combinan una integración de datos completa con una calidad de datos generalizada para lograr tanto la integración como la integridad a escala.

Definen y ejecutan una estrategia que combina la integración de múltiples fuentes, las capacidades de calidad de datos y un marco de gobierno para establecer quién tiene acceso a los datos para lograr un objetivo concreto. 

  

El 86% de las empresas vio una mejora del doble en la productividad al utilizar una herramienta de integración de datos en lugar de codificar a mano las integraciones