todo vira en torno al ‘data’
Sociedad

todo vira en torno al ‘data’

En el año dos mil doce, la marca de tendencia Burberry incorporó una técnica de adquiere adaptada nueva. Incorporaron a los productos que vendían en sus tiendas un mecanismo RFID (que responde a Radio Frecuency Identification por sus iniciales en inglés). Estos identificadores inalámbricos de radiofrecuencia tenían por objeto fortalecer la experiencia de consumo del usuario a través del almacenaje de datos. En dependencia del producto, los RFID se incorporaban a la etiqueta o bien al propio textil. Durante sus establecimientos, Burberry puso pantallas en las que, al pasar por delante, se desplegaba información sobre ese producto concretamente, se enseñaban vídeos de de qué manera se habían desarrollado, y con el permiso del cliente del servicio se ofrecían productos complementarios a ese.

Burberry fue una de las primeras marcas en desarrollar técnicas aplicadas de Business Analytics. Mas la década de dos mil diez a dos mil veinte nos ha dejado muchos otros ejemplos interesantes de diferentes marcas que han explorado técnicas renovadoras para fortalecer sus negocios, la experiencia de sus clientes del servicio y el análisis de los datos compendiados.

Hace unos años se afirmaba que el petróleo era el oro líquido. El día de hoy, en cambio, la creciente digitalización ha despertado el interés por un bien poco a poco más codiciado: los datos. Y, si bien a nivel usuario solo lo suframos en nuestras consumiciones, esta tendencia cambia las activas geopolíticas. Prueba de ello es la presente crisis de semiconductores y chips en Taiwán, que nos presenta exactamente un cambio de perspectiva desde Oriente Medio cara Asia Pacífico. Jamás ya antes en la historia habían tenido tanta relevancia, mas su dominio real precisa de unos conocimientos sólidos y una capacidad de análisis al alcance de unos pocos.

La Confederación De España de Organizaciones Empresariales (CEOE) resaltó en su ‘Plan Digital 2020: la digitalización de la sociedad española’ que todo cuanto se pueda digitalizar, conectar y examinar se transformará en datos. Hemos avanzado mucho a lo largo de la última década, mas todavía queda un largo camino por recorrer en lo que a Big Data se refiere.

Los grandes líderes de las compañías son siendo conscientes de la necesidad del manejo de datos con una visión integral, global y también renovadora. Andrés Raya, maestro de ‘Gestión de la influencia’ en el Executive Master in Business Analytics (EMIBA) de Esade, apunta que “las empresas precisan líderes que dominen su transformación analítica particular. Las compañías cada vez son más datacéntricas por el hecho de que la mejor manera de tomar resoluciones es ejecutarlas basándose en los datos que se compendian de los clientes”. Es esencial tener esto en cuenta como una posible vía de restauración económica a la presente crisis.

Si Burberry sirve como un ejemplo predecesor de análisis de datos aplicados a los negocios, uno de los casos más familiares hoy lo hallamos en Netflix. La compañía de entretenimiento recoge y examina ingentes cantidades de datos referidos al comportamiento de sus millones de usuarios, como los géneros que busca, el número de episodios que ve seguidos, el tiempo que tarda en decidirse hasta el momento en que escoge una película, etcétera De esta manera, Netflix no solo pronostica qué deseará ver esa persona la semana próxima, sino más bien qué género de series debe generar y qué actores tienen mejor acogida.

El dato acaba con las corazonadas. “Las resoluciones se toman con la información de lo que agrada y no agrada a los clientes del servicio. Cualquier departamento de cualquier empresa precisa agregar a profesionales que sepan recabar datos y tomar resoluciones en función de exactamente los mismos. La cultura empresarial basada en el dato ha llegado para quedarse”, concluye Raya.

El Big Data es un muy, muy amplio océano de información en el que hay que saber nadar. El futuro de cualquier organización —no hay que ser ni Burberry ni Netflix para contar con una estrategia datacéntrica— radica en el adecuado análisis de datos, por el hecho de que la eficiencia no está en amontonarlos, sino más bien en entenderlos.

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