CPA FERRERE
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Datos: El tesoro oculto en las empresas

Desde hace mucho tiempo existe acuerdo acerca del valor de los datos que las empresas y organizaciones manejan, representan una potencial fuente para el desarrollo de ventajas competitivas, permitiendo obtener insights que no son evidentes para un lector calificado. Hacen posible un conocimiento cercano de nuestros clientes y consumidores, permiten anticipar las conductas y optimizar operaciones en base a restricciones externas (stocks, remesas, reservas).

En la denominada “nueva normalidad”, con la aceleración del proceso de digitalización en la mayoría de las empresas, se están recolectando grandes cantidades de datos que en muchos cosos no son correctamente aprovechados.

El comercio digital, la proliferación de los chatbots y formularios digitales, los registros de uso de webs corporativas, y redes sociales son fuentes de datos que en algunos casos podían ser consideradas marginales, pero que representan ahora los principales canales de comunicación con los clientes y generan masivamente datos que deben ser analizados. A esto debemos sumar la información interna de la empresa que proviene de una diversidad de fuentes (CRM, ERP, Sistema de Logística, etc.).

Para la correcta explotación de estos datos se deben encarar tres etapas básicas del proceso de estrategia y gestión de datos:

• Ordenar la casa: Generar bases de datos potentes, con datos normalizados y estructurados, superando redundancias e inconsistencias que surgen naturalmente dada la diversidad de orígenes. Esto se logra mediante la utilización de herramientas de Data Cleaning o Data Cleansing para depuración de datos, para luego realizar el correcto volcado de datos a Almacenes o Lagos de Datos (Datawarehouse / Datalakes).

• Enriquecer las bases de datos: Complementar las bases de datos de la organización con información externa que permita agregar valor a la base. Estos pueden ser fuentes públicas como BCU, INE o otras fuentes privadas con acceso mediante herramientas o APIs (redes sociales, georreferenciación).

• Exprimir los datos: Una vez alcanzado el estadío anterior, la empresa podrá generar modelos descriptivos que permiten visualizar sus principales indicadores (Herramientas de Business Intelligence y Modelos de Clustering) y modelos predictivos que nos permiten detectar patrones y anticipar conductas de clientes y consumidores (Herramientas de Machine Learning e Inteligencia Analítica).

Desde CPA FERRERE colaboramos con las organizaciones brindando un método estructurado y eficiente para que las empresas evolucionen en su forma de analizar la información con la que cuentan, pasando de visualizar información histórica en base a reglas de negocio a predecir conductas futuras y detectar patrones que el ser humano no es capaz de identificar.