La evolución del modelo de madurez

Resumen

La madurez en el manejo de datos en las empresas españolas ha evolucionado significativamente, especialmente en el contexto digital post-pandemia. En este episodio, los expertos Eduardo Sánchez y su co-presentador discuten cómo las empresas han pasado de una gestión reactiva de datos a una cultura basada en datos, donde el dato se considera un activo estratégico esencial para la toma de decisiones.

Evolución de la Madurez en Datos

• La madurez en datos ha cambiado drásticamente desde 2013, cuando se empezó a evaluar cómo las empresas enfrentaban la cultura de datos.
• Antes, los datos eran reactivos y se utilizaban principalmente para informes tardíos.
• Hoy, las empresas cuentan con equipos dedicados a la explotación de datos en tiempo real.
• "El dato es un activo y se explota a diario", lo que refleja un cambio en la mentalidad empresarial.
• La pandemia aceleró la necesidad de una estrategia de datos más robusta.

Importancia de la Estrategia de Datos

• Las empresas ahora buscan entender el impacto de sus inversiones en marketing y comunicación.
• "El conocimiento debe quedar en la empresa y no tanto en una consultora de datos".
• La estrategia de datos se ha vuelto esencial para la toma de decisiones informadas.
• Se ha pasado de un enfoque silo a una integración de datos de diversas fuentes.
• La madurez en datos permite a las empresas optimizar sus inversiones y mejorar su rendimiento.

Integración de Datos

• La integración de datos digitales y no digitales es clave para una visión completa del negocio.
• "El dato debe servir para tomar decisiones de negocio", independientemente del tamaño de la empresa.
• Se están creando data lakes para combinar datos de diferentes plataformas.
• La calidad de los datos es fundamental para su explotación efectiva.
• La gobernanza de datos se ha vuelto imprescindible en la analítica digital.

Ejemplos de Aplicación de Datos

• Se han implementado KPIs para medir la transformación digital en empresas grandes.
• Proyectos han vinculado datos de clientes con indicadores de riesgo, mejorando la toma de decisiones.
• Se han realizado pruebas de phishing para medir la conciencia de seguridad en empleados.
• La analítica avanzada se utiliza para optimizar procesos y reducir costos.
• La capacidad de medir el impacto de las acciones de marketing ha mejorado significativamente.

Futuro de la Analítica de Datos

• La tendencia es hacia una plataforma de recolección y tratamiento de datos en tiempo real.
• "El dato digital es solo una pequeña fuente más", se busca integrar todas las fuentes de datos.
• La unión de la parte técnica y la explotación de datos es esencial para el éxito empresarial.
• Las empresas que no se adapten a esta nueva realidad corren el riesgo de quedarse atrás.
• La analítica de datos se está democratizando, permitiendo a más empresas acceder a insights valiosos.

Conclusión

La evolución de la madurez en el manejo de datos en las empresas españolas es un reflejo de la creciente importancia de la analítica en la toma de decisiones. La integración de datos digitales y no digitales, junto con una estrategia clara, permite a las empresas optimizar sus operaciones y mantenerse competitivas en un entorno en constante cambio. La capacidad de medir y analizar datos en tiempo real se ha convertido en un factor clave para el éxito empresarial.

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