¿Qué es el data management y cómo evaluarlo en tu empresa?

La gestión de datos o data management le permite a las empresas acceder a insights valiosos para comprender mejor a su mercado y para tomar mejores decisiones de negocio. Desgraciadamente, aún en el contexto de la industria 4.0, en donde la automatización y la inteligencia artificial han tomado el timón de la competitividad, muchas compañías siguen retrasando o desestimando la importancia de contar con un sistema confiable y robusto para recabar y analizar información. 

¿Qué es el data management?

Es el proceso mediante el cual las empresas recopilan, protegen, acceden, analizan y aprovechan al máximo la información disponible, y engloba tanto las metodologías como las herramientas tecnológicas utilizadas. 

La gestión de datos es necesaria para tener éxito porque nos ayuda a movernos y reaccionar con “sentidos arácnidos” en los panoramas VUCA (es decir, volátiles, inciertos, complejos y ambiguos) típicos de los nuevos mercados, y, de hecho, hoy en día el nivel de data management de una empresa es un indicador bastante confiable de su competitividad en el futuro inmediato. 

¿Cómo evalúas el nivel de data management de tu compañía?

Los siguientes son los siete niveles clave del manejo de datos en las empresas. Como puedes ver, el objetivo último es contar con una infraestructura de información lo bastante sofisticada no sólo para automatizar varias tareas administrativas o de marketing, también para que el sistema pueda adaptarse a la información y tomar decisiones inteligentes en tiempo real.

Actualmente, la mayoría de las empresas no pasan del cuarto nivel, o tienen varios niveles parcialmente habilitados, pero no integrados los unos con los otros. 

1.- Disponibilidad

Se refiere, por un lado, a que toda la data o información valiosa que se genera en cada punto de contacto con el cliente o prospecto, se está almacenando con la finalidad de crear perfiles o generar insights, es decir, no queda desaprovechada. Por otro lado, también significa que cualquier colaborador o departamento que necesite acceder a determinados datos puede hacerlo de manera sencilla y rápida ya que se encuentran centralizados, sin que existan “silos” de información. 

2.- Homologación

La información puede homologarse de manera sencilla, y preferentemente automática, en un formato que permita analizar y comparar datos de diversas fuentes. La homologación es imprescindible especialmente para aquellas empresas que tienen una comunicación omnicanal con su público y también a nivel interno. 

3.- Análisis

El sistema de data management cuenta con funcionalidades, opciones personalizables y paneles de control que permiten obtener insights valiosos y útiles para tomar mejores decisiones de negocio y para retroalimentar sistemas de comunicación con los clientes y los colaboradores. 

4.- Seguridad

El sistema cuenta con “candados” y mecanismos confiables de protección y respaldo frente a ataques cibernéticos y/o error humano. 

5.- Bidireccionalidad omnicanal

Así como el sistema de gestión de datos puede recibir información desde distintas fuentes, también puede retroalimentar otros sistemas con data homologada. 

6.- Automatización 

Muchas de las funciones de retroalimentación, respaldo y análisis del sistema de data management se pueden automatizar, e incluso el sistema cuenta con funcionalidades directas y automatizadas que se conectan con otros sistemas, por ejemplo, una plataforma de marketing o mailing. 

7.- Inteligencia artificial

Finalmente, esto significa que la gestión de datos es lo suficientemente sofisticada como para usar inteligencia artificial y machine learning capaces de tomar decisiones críticas en tiempo real. 

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