La fascinación por el big data está cediendo paso a una desilusión transitoria. Y no por culpa del big data. La realidad es que el big data cumplió con creces su promesa de proveer un inmenso caudal de datos sobre los clientes (y prospectos) y sus hábitos y preferencias, a partir del rastro digital que dejan en el correo electrónico, los sistemas y transacciones comerciales, las búsquedas en la web, las aplicaciones y redes sociales, etc. Lo que ocurre que hoy las empresas se sienten abrumadas con ese torrente de datos y no saben muy bien cómo hacer para que esa materia prima potencialmente muy valiosa optimice en los hechos sus negocios. Lo sienten como un caudal bastante ingobernable.

Si nos guiamos por lo que indican los estudios, la situación parece contradictoria. Casi el 50% de los consulados en una encuesta reciente de McKinsey dijo que la analítica y big data cambiaron de manera fundamental las prácticas comerciales en sus funciones de ventas y marketing, por ejemplo. Además, la investigación más reciente de NewVantage Venture Partners indica que el 84% de las empresas lanz análisis avanzados e iniciativas de big data para brindar mayor precisión y acelerar su toma de decisiones; y los proyectos enfocados en esta área también tuvieron la tasa de éxito más alta (69%).

Pero claro, lo cierto es que tener una estrategia y una implementación concreta de servicios de big data es apenas la primera etapa. Metafóricamente podría decirse que la “búsqueda del tesoro” no culmina al conseguir los grandes datos, sino al detectar las “gemas preciosas” ocultas dentro de ese gran caudal. Gestionar los datos –y conseguir que se conviertan en información que sume valor real- es tanto o más importante que capturarlos. Es tiempo entonces de evolucionar desde big data hacia smart data: es decir, de avanzar hacia una utilización de los datos realmente inteligente y funcional, que colabore eficazmente con la toma de decisiones.

REDEFINIR LOS DATOS

El desafío actual ya no es hallar la información, sino refinar el enorme flujo de datos disponibles (muchos de ellos no estructurados) para que cobren sentido y resulten aprovechables. Para ello lo primero es definir el objetivo, lo que hará que podamos tamizar los datos en función de lo que buscamos. Luego hay que estructurar la información y crea una única vista unificada de cada cliente o prospecto, analizar las cantidades masivas de datos para convertir esa información en un pronóstico confiable y administrar su calidad para asegurarse de estar trabajando siempre con la información más reciente.

Como se ve, organizar y extraer información útil de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados no es tan simple. Transformar big data en smart data -esto es, en datos procesables y perspicaces y con un enfoque claro en el propósito- implica “combinar, actualizar, refinar y analizar información de diferentes fuentes y puntos de contacto para descubrir nuevos hechos y obtener información valiosa que respalde decisiones inteligentes e impulse mejores negocios”.

Pero esta evolución tiene su premio. Al convertir big data en smart data se pueden aplican los datos al proceso de negocio en un contexto comercial y/o de cliente concreto. Y esto a su vez permite automatizar transacciones comerciales específicas.

Para lograrlo hay que:

  • Filtrar los datos en base a parámetros ligados con el negocio.
  • Sumar análisis hasta obtener el nivel de refinamiento deseado.
  • Distribuir esa información a las personas indicadas en el momento oportuno.

SERVICIOS DE SMART DATA

Para transitar esta evolución es posible buscar un partner que ofrezca un servicio integral de data management, data verification o data classification, data enrichment, data cleansing, crawling, grooming y data QA para empresa. Lo ideal además es que este servicio de data tenga un foco específico en la industria o actividad específica -ya sea para banca, e-commerce, servicios de salud, o bien un servicio enfocado en sitios web y aplicaciones, etc.

En definitiva los datos inteligentes son grandes datos convertidos en datos procesables que están disponibles en tiempo real para una variedad de resultados comerciales, ya sea en aplicaciones industriales, marketing basado en datos u optimización de procesos. Se trata de obtener conjuntos de datos inteligentes más pequeños que puedan ser procesados y que ofrezcan resultados efectivos para abordar los desafíos comerciales y de los clientes. Y la buena noticia es que para transitar estos cambios hoy las empresas pueden apoyarse en una empresa especializada en servicios tecnológicos de big data y smart data para empresas, como es el caso de Arbusta, que los ayude a evolucionar hacia un negocio innovador.

Pasar de big data a smart data es convertir los grandes datos en información clave e ideas reales y contextualizadas que ayudarán a tomar mejores decisiones y harán que el negocio florezca. Una evolución necesaria e impostergable en tiempos de la economía de datos y la hiperpersonalización.

¿Ya evolucionaron desde big data hacia smart data en tu empresa? ¡Te invitamos a compartir tu experiencia aquí!