Ingeniería, Arquitectura e Inteligencia del Dato, en esa era estamos. Los datos son, a día de hoy para las empresas, su principal activo. Organizaciones de toda índole y de cualquier industria ya trabajan en la recolección, almacenamiento e intercambio de un importante volumen de datos. Una información que les permita desarrollar una información fiable para crear nuevos productos y servicios adecuados a los intereses de sus clientes.
Cada vez más, la competitividad del mercado se determina con la habilidad en el manejo de la Ingeniería Arquitectura e Inteligencia del Dato. Las organizaciones han entendido esto como una carrera que apremia. Estas compañías saben que es prácticamente ya una obligación tratar al Dato como un activo. Que es necesario articular los procesos y la organización necesarios para su gestión (autoridad, control y toma de decisiones compartida).
Es necesario armonizar el modelo organizativo
En esta situación, las compañías se han visto en la necesidad de armonizar el modelo organizativo de su Ingeniería, Arquitectura e Inteligencia del Dato. Organizar así los procesos necesarios para garantizar la correcta implementación de la estrategia, a través de una cuidada ingeniería.
Una situación en la que apremia definir y desarrollar arquitecturas. Esas que sirvan para la integración en tiempo real de la información operacional y de los datos analíticos. Y que además faciliten desarrollar acciones comerciales eficientes.
Un momento para aplicar Inteligencia Artificial y optimizar la gestión de datos. De hacerlo por medio de diferentes tecnologías, mejorando la eficiencia operativa y controlando de manera óptima los datos. Lo que permite ofrecer un servicio adaptado a cada necesidad.
Para entender un poco más estos retos, vamos a desglosarlos a continuación:
INGENIERÍA DEL DATO
GOBIERNO Y CALIDAD DEL DATO
La carrera de las organizaciones por el gobierno el dato está en boca de todas las industrias. Las organizaciones de la nueva normalidad saben que han de ser capaces de generar información consolidada, unificar datos de consumo con prizing y con información de diversos canales, modelos de consumo o históricos de cliente. Saben que ha de ser así porque solo de esta manera podrán aplicar los algoritmos y las metodologías necesarias para ultrapersonalizar al cliente y ofrecerle productos, servicios y soluciones de valor real para él. Para ello, las organizaciones han empezado a avanzar en la coordinación de actividades necesarias para cubrir todas las necesidades de su Programa de Gobierno.
Pero la pregunta que cabe hacerse en este paradigma es: ¿Por qué es necesario gobernar el dato desde un paraguas de ingeniería? ¿Qué hay detrás de todo esto?
Hablar de gobierno del dato es hablar de flujos de datos más eficientes. Es hablar de menos incidencias y rechazos por calidad de datos, trazabilidad, reutilización de componentes. Es referirse a robustez de las soluciones y rendimiento. Las compañías que buscan gobernar sus datos, lo que están buscando es tener una visión integrada y unificada de los mismos en sus sistemas de información.
Y es que gobernar el dato aporta la posibilidad de utilizar información de calidad en la toma de decisiones y una importante mejora en todos los procesos de las organizaciones. Hablar de gobierno del dato es hablar de coherencia entre todos los conceptos de negocio, unos procesos de negocio más ágiles y una estandarización y homogeneización en la modelación de datos.
Pero un buen gobierno del dato, en el entorno de una óptima ingeniería, requiere una calidad del dato que mantenga ciertos estándares. Y es que un dato de calidad significa ahorro en costes directos al evitar tener información duplicada. Calidad del dato es una mejora potencial en las acciones de marketing ya que permite una mejora en la analítica y el desarrollo de segmentaciones precisas.
Solo las compañías que consigan una óptima calidad en los datos, podrán optimizar la captación y la fidelización de clientes, ya que con los datos correctos, se mejoran los ratios de respuestas.
ARQUITECTURA DEL DATO
FAST DATA & BIG DATA
El Fast Data & Bigdata se ha convertido en la base clave sobre la que las compañías pueden implementar sus nuevas plataformas de arquitectura digital y sus soluciones de transformación digital. Ingeniería, Arquitectura e Intelgencia del Dato. Esa es la clave.
Y en lo relativo a la arquitectura, esta necesidad latente viene dada porque si algo ha quedado claro para las organizaciones es que las arquitecturas Fast Data & Bigdata proporcionan la posibilidad de adaptarse a la nueva realidad con soluciones a diferentes necesidades de negocio o tecnológicas.
Las organizaciones que cuentan con arquitecturas del dato robustas son capaces de dotar al negocio de mayores capacidades para entregar productos y servicios de una forma rápida y eficiente. Son organizaciones capaces de adaptarse a las necesidades cambiantes de los clientes, ya que pueden implementar y validar nuevas soluciones operadas de forma más rentable.
Este tipo de arquitecturas ha habilitado un nuevo tipo de innovación basado en datos. Gracias a que las organizaciones pueden basarse en indicadores fiables, las mismas son capaces de aprender comportamientos cognitivos de sus segmentos de clientes. Están aprendiendo a tomar decisiones precisas basadas en estos mismos datos.
Si algo ha dejado de manifiesto la transformación digital de estos últimos años es que el volumen de datos recogidos ha aumentado exponencialmente. Y aquí es donde entran en juego las arquitecturas del dato robustas. En ser capaces de obtener información de valor de dichos datos. Sólo así, esta transformación podrá aportar una ventaja competitiva en el ámbito empresarial.
INTELIGENCIA DEL DATO
DISCOVERY DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, CHATBOTS, CONTACT CENTER, SPEECH ANALYTICS & NATURAL PROCESS LANGUAGE
Mucho se habla a día de hoy en el seno de las organizaciones de la aplicación de modelos de Inteligencia Artificial basada en los datos. ¿Pero están las organizaciones en el camino correcto en lo que a aplicación de esta tecnología exponencial respecta?
Es necesario que las organizaciones sean capaces de trabajar a partir de casos de uso de IA aplicados al sector, la situación, y las prioridades de las compañías. La IA necesita ser parte de las organizaciones, pero siempre y cuando estas sean capaces de validar aquellos casos de uso que tiene sentido profundizar en busca de un retorno mayor, un valor real.
En este sentido, las organizaciones han de ser capaces de seleccionar un long-list de casos de uso a analizar en base a estas prioridades, entender su situación actual de partida para cada uno de ellos y ser capaces de valorar el mismo y aplicarlo de manera óptima a sus clientes. Ser capaces de determinar esto, es lo que hará sacar un provecho real a la aplicación de la IA en la estrategia del dato. Pudiendo así contar con una definición clara de cada caso de uso, sus requerimientos tecnológicos y organizativos.
Una evaluación de la aplicación de esta tecnología desde una perspectiva de retorno y alineamiento con las prioridades de negocio a través de una clara hoja de ruta de implementaciones. Con este trabajo hecho, las organizaciones serán capaces de implementar Chatbots, Contact Centers, Speech Analytics o Natural Process Languages para mejorar la Customer Experience, reducir costes e incrementar sus ingresos.
En definitiva, estamos en la era del dato. Vivimos una oportunidad para que las organizaciones se centren en la ingeniería, arquitectura e inteligencia del dato. Una oportunidad para establecer una sólida visión estratégica, transformar su negocio, en todas las funciones y en todos los procesos, a escala, y obtener una mejora en la eficiencia, pudiendo dedicar así más recursos al negocio sostenible y a ofrecer servicios personalizados a sus clientes.
