Razones para la compra unificada de datos en entornos Big Data
martes, 14 de enero de 2020

Razones para la compra unificada de datos en entornos Big Data

A día de hoy, ninguna compañía es ajena a que los datos son una herramienta fundamental para alimentar su toma de decisiones. Amazon, Netflix, Apple, Facebook y Google, las cinco empresas más exitosas de la última década han cimentado su crecimiento poniendo al cliente en el centro de sus estrategias usando para ello un análisis pormenorizado de la propia información de éste, el estudio de la competencia y también el de los mercados en los que se desenvuelven. Incluso para estos gigantes de la información, los datos propios son insuficientes y recurren a la combinación de fuentes internas y externas para configurar un corpus único y polivalente que les ha ayudado a mejorar la toma de decisiones, incrementar su capacidad de captación de nuevos clientes y mejorar el resultado de sus operaciones estratégicas.

Uno de los principales errores que se comenten a la hora de afrontar una compra de datos externos para enriquecer el modelo de datos propio es hacerlo de un modo descentralizado. De este modo, nos encontramos con que a un departamento de Compras pueden llegar peticiones diferentes de compra de datos:

ejemplo de peticiones de compra de base de datos


Acortar los tiempos de espera a menos de una décima parte en procesos complejos


El tratamiento de estas tres órdenes o pedidos de manera independiente supone un impacto negativo que puede evaluarse por su coste económico, pérdida de valor del dato y rentabilidad final.

La primera consideración de la que debemos partir para explicar la necesidad de una compra unificada es que el dato es un bien actualizable, que requiere validación; pero en ningún caso es un bien perecedero convertible en residuo. Al contrario, su valor aumenta en tanto que sea capaz de interrelacionarse con un mayor volumen de información y exista capacidad para analizar la evolución de dicha interacción en diferentes periodos de tiempo.

Del mismo modo, las distintas áreas de una empresa no son compartimentos estancos, sino brazos articulados en torno al cumplimiento de un único objetivo, no debe ser asumible que la información en base a la que cada uno de estos departamentos lleva a cabo la toma de decisiones se estructure en silos independientes. Cada departamento puede valorar la idoneidad del cliente desde una perspectiva, pero debe estar en conocimiento del resto de perspectivas y afectar cómo le afectan a si mismo. Por lo tanto, abordar la compra de datos de una manera unificada es la única vía para ser una auténtica empresa datacentric.

Para alcanzar el objetivo, nuestros datos tienen que servir de manera transversal a toda la compañía. Una capa de datos externa, combinada con nuestros datos internos, permite ir más allá. Sin embargo, podemos encontrarnos con que la calidad de nuestros datos internos y el gran número de fuentes de datos externas aumentan los costes y disminuyen la eficacia de los procesos y acciones que se basan en ellos.

PYRAMID de DataCentric es la herramienta que revolucionará la relación de las empresas con la información de valor para la toma de decisiones, ya que permite evolucionar modelos de datos a entornos Big Data, vivos y flexibles, permitiendo realizar búsquedas complejas contra información permanentemente actualizada de las 4 realidades que conforman la economía: empresas, consumidores, mundo digital y mundo físico.


Conseguir una reducción en el gasto de hasta un 45%


Con PYRAMID es posible identificar un listado completo de empresas con una actividad específica, que operan en una zona geográfica determinada, con unos rangos de facturación y un número de empleados definidos, madurez digital y flota de vehículos propia; así como seguir la evolución de las variables fijadas durante un periodo de 5 años. Sin duda, las posibilidades de búsqueda en PYRAMID son tantas como las necesidades de quien lo usa y, frente a las bases de datos tradicionales, permite reducir los tiempos de búsqueda a menos de una décima parte en procesos complejos, y lograr un ahorro superior al 45 por ciento.

 

Gerardo Raído

Chief Digital Officer de DataCentric

Tambien te puede interesar

MÁS PUBLICACIONES