Hoy en día, no basta con recopilar y almacenar información. Para obtener ventajas competitivas y posicionarse como una alternativa en el mercado, las empresas deben aprovechar todo el valor de los datos.
Esto implica aprovechar al máximo los beneficios que aportan, utilizándolos como activos clave para potenciar la innovación, crear experiencias satisfactorias para los clientes, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia operativa.
Ahora bien, para maximizar el valor de la data, las empresas deben ir más allá de lo que se ve a simple vista y desbloquear lo que está oculto en ellos.
En este artículo, te invitamos a descubrir el potencial que aportan 4 tipos de datos ocultos en la información que toda compañía almacena.
4 tipos de data oculta que aportan valor e impulsan la eficiencia
Las empresas que reconocen el valor de sus datos y los gestionan eficazmente, desbloquean nuevas oportunidades de crecimiento.
Maximizar el valor de los datos implica obtener información sobre las operaciones, el comportamiento de los clientes y las características del mercado para tomar decisiones que mejoren la eficiencia de la compañía. Las empresas también pueden aprovechar sus activos de datos para desarrollar nuevos productos y servicios, así como para identificar nuevas oportunidades de negocio.
A continuación, repasamos 4 tipos de datos que no se ven a simple vista, pero que contienen un enorme potencial.
Datos no estructurados
Los datos no estructurados —es decir, la información contenida en archivos de texto, documentos, correos electrónicos, videos, imágenes, etc.— es posiblemente el mayor tesoro oculto. De hecho, en la actualidad representa entre el 80 y el 90% de la información de una organización.
A pesar de su relevancia, un estudio que la empresa ETR realizó para Qlik reveló que, aunque las empresas comprendían el valor potencial de obtener información de estos datos, menos de un tercio consideraba que estaba en condiciones de hacerlo.
Por lo tanto, las organizaciones que sí son capaces de desbloquear el valor de los datos no estructurados han sido capaces de aprovecharlo, están mucho mejor posicionadas que sus competidores.
Vale aclarar que en la actualidad la inteligencia artificial generativa está proporcionando nuevas formas de aprovechar los datos no estructurados y generar información a partir de ellos.
Datos en tiempo real
La real-time data permite tomar decisiones rápidas e informadas, responder instantáneamente a los cambios del mercado, optimizar las operaciones, gestionar los riesgos con mayor eficacia y proporcionar experiencias personalizadas a los clientes.
Sin embargo, una buena parte de las organizaciones no pueden sacar el máximo provecho de ella.
Las razones de este fenómeno son diversas: implantación compleja de sistemas en tiempo real, altos costos de actualización de la infraestructura, dificultad para encontrar —y contratar— talento cualificado e inconvenientes de gobernanza de datos relacionados con la garantía de la calidad y la seguridad en entornos en tiempo real.
Datos externos
A pesar de que la mayoría de las organizaciones progresaron en lo que a la utilización de sus datos internos respecta, solo algunas de ellas aprovechan plenamente el poder de las fuentes de datos externas.
Los datos externos consisten en aquella información generada y recopilada a partir de fuentes ajenas a las propias operaciones.
Aquellas empresas que integran con éxito los datos externos en su operatoria pueden obtener información valiosa que complementa la data interna, obteniendo una perspectiva más amplia sobre los mercados, los clientes y las tendencias vigentes.
Gracias a esta integración, es posible obtener ventajas significativas en el crecimiento, la productividad y la gestión de riesgos.
Sin embargo, el aprovechamiento de los datos externos presenta varios desafíos, como la existencia de data fragmentada y en rápida expansión y la necesidad de evaluar la calidad de los datos, así como de actualizar la infraestructura de datos existente y de abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los registros.
Datos multimodales
¿Qué pasaría si tuviéramos la chance de aprovechar todos estos tipos de datos ocultos juntos —no estructurados, en tiempo real y externos—? Se multiplicaría su valor y se alcanzarían mejores resultados.
De hecho, Gartner predice que para 2027 el 40% de las soluciones de IA generativa serán multimodales, frente al 1% que se registró en 2023, lo que pone de relieve el potencial de estos modelos para captar las relaciones entre diferentes flujos de datos.
Ahora bien, la data por sí sola no basta para lograr ventajas competitivas. Si quieren maximizar el valor de los datos, las organizaciones deben contar con colaboradores que posean los conocimientos y las skills adecuadas. Después de todo, la magia reside en la sinergia entre data y personas. ¿Querés saber más sobre cómo liberar el potencial de los datos y hacerlos accesibles a todos los colaboradores? Envianos un mensaje.