La ciencia de datos es el análisis de los datos que la sociedad genera y procesa en forma digital empleando técnicas de programación, los cuales cada día se incrementan la velocidad, cantidad y variedad.
La ciencia de datos nos permite generar información y revelar tendencias que las organizaciones pueden utilizar para la toma de decisiones y en la creación de productos y servicios innovadores que se adapten mejor con las necesidades del consumidor con base en los datos que el mismo genera.
Debido a esto el manejo de datos se ha convertido en una ventaja competitiva para las empresas que emplean su uso para potencializar sus estrategias y campañas de marketing.
Para el éxito en el análisis de datos es necesario enfocarse en el desarrollo de cuatro pilares fundamentales:
Construir procedimientos sólidos
Lo primero es tener una plataforma con una interfaz intuitiva y colaborativa que integre procesos de generación y análisis de información adaptadas a las necesidades del negocio. De igual manera es vital establecer una cadena de suministro ágil que provea los datos con la calidad y estándares requeridos.
Proteger el valor estratégico de las analíticas
Las empresas necesitan proteger, alimentar e incrementar el valor estratégico de las analíticas manteniendo una cultura organizacional que permita generar, ejecutar y gestionar datos.
Convertir datos en insights
Insight es un término utilizado en la psicología que hace referencia a la visión interna o percepción, en temas de marketing se podría decir que son los aspectos que están ocultos en la mente del consumidor.
Por lo que el valor competitivo del análisis de datos de una empresa radica en su capacidad de convertir la información recolectada en onsights, ya que a partir de allí podremos identificar qué motiva a un consumidor elegir una marca o producto por encima de otro.
Crear valor mediante la información
Convertir la información en un activo incrementará la competitividad de la empresa y para tener una ventaja competitiva basada en datos es esencial que la organización diseñe objetivos claros, medibles y comprobables con métricas específicas, de esta manera los resultados en sus analíticas la llevará a tomar mejores decisiones.
