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El Data Strategy o estrategia basada en datos es una herramienta que usan actualmente las empresas para establecer cómo pueden mejorar sus operaciones y crecimiento a través de un conocimiento completo de su productividad general.

Estos datos son información de negocios e información en tiempo real que permiten a las empresas desarrollar una estrategia basada en las experiencias de los clientes. Asimismo, ofrece una ventaja competitiva ya que, con estos datos de los clientes, les permite cumplir las metas a corto y largo plazo.

Además, dicho datos ayudan al crecimiento y progreso de la empresa. Un estudio realizado por McKinsey & Company (2017) halló que las compañías que utilizan estrategias basadas en datos mejoraron su productividad en un 5% y aumentaron sus beneficios en un 6%.

¿Cómo generar una ventaja analítica?

Para generar una ventaja analítica frente a otras empresas es necesaria saber gestionar la Data, pero ¿qué es la Data?  Ann Winblad, socia fundadora de Hummer Winblad Venture Partners, lo denomina como “el nuevo petróleo”.

Según el International Data Corporation (IDC), más de 5 mil millones de consumidores interactúan con los datos todos los días. Para 2025, estiman que este número aumentará a 6000 millones de personas, o alrededor del 75% de la población mundial.

Por otro lado, el beneficio que otorga una ventaja analítica es darle a tu empresa la posibilidad de contar con una hoja de ruta tecnológica elaborada por expertos, asegurando que el tiempo de implementación sea el mejor.

Fases de Data Strategy

1. Orientar

La primera fase es reconocer los datos que ayudarán a la empresa a conseguir la visión, por eso, esa información debe estar centrada en el cliente. Es importante estar al tanto de los gustos cambiantes de los consumidores y cómo esto puede hacer cambiar los productos y servicios.

De igual forma es necesario crear una política de datos ya que es importante en el mundo online. Esta Política de Privacidad de los datos sirve para dar a conocer a los usuarios de que tu sitio web recopila información durante la visita de estos y que los datos recopilados los podrás utilizarlos, modificarlos o cancelarlos.

2. Análisis SMART

Una vez que hayas planteado los objetivos anteriores, podrás utilizar el Método SMART: Specific (Específico), Measurable (Medible), Achievable (Alcanzable), Realistics: Realista, Time base (Tiempo determinado). Cada uno de estos elementos ayudarán a alcanzar los objetivos trazados por las empresas. Y, para ello, tendrán que seleccionar datos específicos para enfocar las acciones necesarias que conllevan a realizar una estrategia alcanzable y medible.

Debemos preguntarnos ¿Qué no le gusta a nuestro cliente y cómo lo podemos resolver? ¿Qué elementos valoran más de nuestra empresa? ¿Qué necesitamos para conocer mejor a nuestros clientes?

3. Formulación

Luego, con las preguntas adecuadas y fijadas, es el momento de enunciar la ventaja analítica que queremos conseguir, para después fijar y enunciar la estrategia que vamos a seguir en cuanto a datos.

4. Datos:

No todas las empresas pueden democratizar completamente sus Datos, especialmente en industrias de salud o seguros. Por motivos de privacidad, la filtración de datos en estos casos sería trágica.

Por esta razón, para proteger los datos y que solo se pueden encontrar internamente, se toma nota del sistema de origen y cualquier obstáculo para acceder a esos datos. Igualmente se necesita determinar si los datos tienen el nivel de detalle correcto y si se actualizan con la frecuencia correcta para responder la pregunta de manera efectiva. Por ejemplo, ¿los datos son privados? ¿Está protegido por las restricciones provocadas por las licencias de software?

Y para organizar tu información tienes que encontrar una manera de proveer la Data relevante a la hora de la toma de decisiones importantes. Revisa el papel de las personas, identifica qué decisiones toman en su día a día, y proporcionales de los Datos necesarios para respaldar estas decisiones.

5.  Analítica:

Después que ya obtienes el dato, es el momento de procesarlo para convertirlo en información. Y para procesarlo tienes que realizar acciones de analítica sobre el mismo.

Los tipos de analítica son: Descriptiva, Diagnóstica, Predictiva y Prescriptiva. Si se realiza bien estas acciones con las distintas herramientas y algoritmos en cada una de ellas, se habrá obtenido por fin valor al dato, es decir, información relevante sobre la que tomar decisiones de negocio.

6. Comunicar:

Comunicar es un paso clave. Siguiendo con la lógica, si ya se tiene información lo siguiente que se tiene que hacer es comunicarla y hacerla trasparente por todos los niveles de la organización.

En esta fase es importante decir que los datos necesitan contar historias y estas se han de argumentar con datos, esto es, para comunicar, los datos han de contar una historia, es el storytelling de los datos.

7.         Transformar:

Finalmente, con la información de los datos recolectados, una parte de la empresa se va a transformar si se quiere obtener por fin la ansiada ventaja analítica.

Para ello, se precisa de un modelo de transformación digital que haga foco en los datos para cambiar aspectos importantes de la organización como, por ejemplo:

·         El modelo de negocio.

·         Las relaciones con el cliente.

·         Operaciones y la cultura de la organización.

·         La tecnología.