Situación actual en cuanto a la estrategia de datos
En la actualidad el trabajo y la actividad de las empresas están basados en datos y esto conlleva que se den una serie de circunstancias como las que destacamos a continuación:
- Las empresas gastan grandes cantidades de dinero anualmente para instalar software que capturen, almacenen y analicen datos.
- Los departamentos de marketing se llenan cada vez más de personas que tengan habilidades relacionadas con el manejo de datos en lugar de con la creatividad.
- Los gerentes de las empresas reciben un volumen enorme de datos de forma constante con informes, sistemas o cuadros de mando.
- El mundo de los negocios se basa en los datos, pero éstos no son un fin en sí mismo sino una herramienta que debe ser utilizada de forma correcta.
Debemos partir de la base de que adquirir y analizar datos tiene sus riesgos y supone una serie de peligros o desafíos potenciales.
Desafíos a afrontar por las empresas en la estrategia de datos
Las empresas afrontan una serie de desafíos a la hora de diseñar e implantar su estrategia de datos, entre los que podemos señalar los siguientes:
- El volumen de datos es enorme. Podemos encontrar datos por todas partes y el volumen aumenta con las fuentes sociales. Si los datos no son correctos o están duplicados no podremos aprovechar su potencial.
- La calidad de los datos no es buena. Todos nosotros hemos recibido correos electrónicos duplicados o con nuestro nombre escrito de forma incorrecta. La calidad de los datos es muy importante para tomar decisiones en tiempo real relativas al marketing, estrategias o mercado.
- Los análisis de datos no se pueden considerar concluyentes. Puede ocurrir que en el análisis de datos se confunda la correlación con la causalidad. La correlación muestra una relación, pero no significa que A cause B.
- El volumen de datos crece sin parar. Se estima que cada dos años en la Tierra se crean más datos que todos los que existen en el planeta para toda la civilización.
- Es tan importante el software de datos como los datos que se introducen. El procesamiento de datos sucios o incorrectos supone una toma de decisiones defectuosa.
- El análisis de datos se ve afectado por nuestro sesgo cognitivo. Cuando tomamos una decisión en base a un análisis de datos buscamos la información que apoye la opción que hayamos tomado y dejamos de lado los datos que hagan lo contrario.
Todos estos desafíos suponen situaciones a las que las empresas deben hacer frente para evitar errores a la hora de analizar datos y poder tomar decisiones acertadas.
