Convergencia de tecnologías para la toma de decisiones basadas en datos

Actualizado: 24 jun

Tras dos años de crecimiento exponencial de los activos digitales, transitamos en un período de adaptación y estabilidad, donde la alta demanda de servicios, data y analytics genera un gran impacto en la forma como se captura y entiende la información. Sin duda, se abren un número de oportunidades para quienes impactan a sus audiencias con mensajes relevantes.


Por: Juan Cáceres, Vertical Lead de Data y Maikol Zumbado, Vertical Lead de Tecnología en PGD Latam


Las coyunturas de los últimos años –en especial la generada por la pandemia–, han impulsado a diferentes sectores e industrias a migrar al mundo digital, permitiendo así que los usuarios superen la brecha. Todo lo relacionado con Media, Streaming, E-commerce, Redes Sociales, entre otras plataformas, crecieron significativamente. Comportamientos que antes eran offline o usuarios ajenos al mundo digital se vieron forzados a ser parte de este juego.


La generación de datos también aumentó de manera significativa, hasta el punto en el que un gran porcentaje de la información no se estaba recolectando, dado el desconocimiento de las empresas en la adopción de una estrategia de datos a futuro. La recolección, procesamiento y análisis correcto de datos, permite que las industrias agilicen sus procesos, minimicen tiempos y reduzcan costos en la adopción de nuevas tecnologías digitales.



Potencializar la toma de decisiones basadas en datos

Para tomar decisiones basadas en datos, es necesario pensar primero en recolectar los datos a través de un asset digital, como apps, sitios web o landings, los cuales generan códigos que permitan almacenar la data de todos los eventos y el comportamiento de los usuarios.


Una vez recolectados los datos, es importante entender dónde están ubicadas las fuentes de información, esto para crear futuras interacciones. Una vez generadas y almacenadas las bases de datos, se debe dar la estructura en lenguajes de programación que permitan automatizar procesos para luego escalar la transformación de datos de manera masiva y automática. Es importante considerar que hoy en día existen máquinas virtuales que analizan la información de los usuarios, capaces de generar un buen procesamiento y absorber todos los picos de demanda computacional, y además, se trabajan desde la nube, bajo un sistema de renta, generando a las empresas una reducción en los costos de infraestructura tecnológica. Luego de la explotación, se genera la información basada en esos datos. Se estructuran herramientas y algoritmos de data science, así como su visualización, lo que permite entender o predecir en tiempo real qué está pasando respecto al comportamiento de los usuarios y, empezar a generar actualizaciones para tomar decisiones basadas en datos. El último paso es accionar una estrategia de explotación de datos que esté alineada con el objetivo del negocio.

Este proceso permiten la toma de decisiones basada en datos, sin embargo, para aprovechar adecuadamente la información de los almacenes y lagos de datos, es necesario crear una conver

gencia de tecnologías como: la analítica en tiempo real, los motores de consulta, los ETL, las bibliotecas de aprendizaje automático o la Inteligencia Artificial, para generar rápida y fácilmente conocimientos e impulsar la transformación digital de las organizaciones.

Si la compañía es capaz de tomar decisiones a partir de ese análisis de datos, de entender a sus audiencias y las necesidades del consumidor, es ahí cuando se da la transformación digital en la toma de decisiones basadas en datos.

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