EL VALOR DE LOS DATOS. Para 9 de cada 10 ejecutivos, explotar los datos es una necesidad si se quiere alcanzar el éxito en el futuro cercano. El 76% considera que la organización con más datos ganará.
LA DINÁMICA DE LOS DATOS. Cada minuto se generan nuevos datos. Los mercados y los clientes cambian. La teconología avanza. Quedarse atrás es perder valor y perder ventaja frente a competidores.
DATOS OCULTOS. Las organizaciones no conocen o no utilizan más de la mitad de sus datos. Las dos principales razones son el gran volumen de datos que existe y la falta de entrenamiento.
CALIDAD DE LOS DATOS. Uno de cada 3 ejecutivos considera que los datos existentes son de baja calidad (datos desactualizados, que no se han integrado en una sola base, no tienen nombre o código, o tienen errores).
Fuentes: Splunk, Deloitte, Trifacta, PwC
El objetivo de BIX Datalabs es ayudar a las organizaciones a descubrir cómo sus datos generan utilidad.
BIX Datalabs es un laboratorio que integra distintas ciencias y herramientas para el análisis y aprovechamiento de datos.
Por ejemplo, BIX Datalabs puede ayudar a:
· Incrementar ventas (diseñar y poner a prueba distintas estrategias).
· Reducir costos y gastos de operación (identificar ineficiencias).
· Modificar conductas de clientes (recaudo, fidelidad) y empleados (rotación, compromiso).
· Facilitar planificación y presupuestación (riesgos, proyecciones).
BIX Datalabs conecta los datos que pueda tener la organización con sus objetivos específicos, y presenta evidencia de manera fácil y amigable para apoyar propuestas y decisiones.
Según los objetivos y necesidades específicos de cada organización, es posible profundizar en uno o más de los siguientes productos.
I. DIAGNÓSITCO
The BIX Data Scale. Estado actual de los datos (suficiencia, arquitectura, accesibilidad, calidad, etc.).
Recomendaciones. Posibles soluciones a limitaciones que impidan aprovechar los datos.
Menú de métricas. Listado de indicadores de gestión relevantes (KPIs).
Mapa de opciones. Metas logrables para datos actuales o por obtener.
II. ANÁLISIS
Indicadores priorizados. Vizualización interactiva de métricas que la organización y nuestros análisis identifican como prioritarias (de alto impacto).
Series y proyecciones. Gráficos históricos y predicciones sobre escenarios probables (riesgos, machine learning).
Relaciones. Ilustraciones de conexiones entre indicadores (qué explica qué).
Interpretaciones. Textos cortos y sencillos describiendo los resultados obtenidos.
III. EXPERIMENTACIÓN
Factores de impacto. Listado de acciones de bajo costo que probablemente logren cambiar conductas de clientes o empleados.
Pilotos y ampliaciones. Diseño e implementación de experimentos controlados a pequeña y gran escala.
Resultados y recomendaciones. Medición del impacto de los experimentos y recomendaciones sobre posibles pasos a seguir.