• 91.6 por ciento de las marcas confirman que están incrementando su inversión en Big Data

  • Casi nueve de cada diez datos en las bases de las marcas es ignorada en sus procesos

  • En 2019, se espera un gasto global de 187 mil millones de dólares en análisis

Hay varias formas en las que las empresas puede considerar los datos. Cuando se trata de preocupaciones de privacidad y seguridad, pueden ser un verdadero dolor de cabeza hasta para las plataformas más influyentes. Algunos reguladores creen que este recurso puede ser la razón detrás de las millonarias adquisiciones de Google, Facebook y otras marcas. Asimismo, puede ser un incentivo para invertir en los procesos de ciberseguridad y protección digital.


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Pero lo cierto es que, cuando se habla de inteligencia y toma de decisiones, pueden ser el activo más importante de las marcas. De acuerdo con BBN Times, los datos permiten a las compañías aumentar la satisfacción de los clientes y el retorno de inversión de las empresas. MaximizerCRM apunta que habilitar a tener un conocimiento más profundo del público. Por su parte, IntelliPaat dice que hace que los negocios puedan reaccionar más rápido a su entorno.

Los retos de los datos en México

Si bien estos recursos son muy útiles para las compañías, no dejan de existir ciertas barreras para su uso. De acuerdo con HIT Consultant, la falta de personal preparado para las tareas de análisis de información y pocos recursos son retos constantes. Mastercard añade que muchas marcas no comunican adecuadamente los resultados a otras unidades. En México, según Claudio Flores Thomas, socio vicepresidente de Lexia Insights & Solutions, hay otros puntos.

Un asunto crucial es la brecha digital en México. Tenemos un gran número de mexicanos que están desconectados y que hay que integrarlos para que nos proporcionen datos relevantes. Asimismo, aún hay varias oportunidades de comunicación, como la hiperpersonalización, la memetización y hasta el uso de stickers. Asimismo, tenemos que abordar el problema de recuperar la dimensión del individuo frente a masas de información, para complementar.

Un asunto pendiente, donde todos creen estar al frente

Debido a la dimensión del Big Data, la recolección, análisis e interpretación de datos es una prioridad para muchas compañías. Según eMarketer, se trata de un tema prioritario para seis de cada diez agencias, así como poco más de la mitad de las marcas. De acuerdo con Leftronic, casi 60 por ciento de las marcas dicen usar estas técnicas con cierto éxito. Pero según Flores Thomas, la mayor parte de las empresas no saben sacarle provecho adecuado.

La ciencia de datos, dicen por ahí, es como el sexo adolescente. Todo el mundo dice que ya lo hace y lo domina, pero la realidad dista mucho de esa afirmación. ¿Qué quiere decir? Aún seguimos batallando para entender los alcances y los beneficios del Data Science y el Big Data. Pero creo que estamos condenados, no nos queda de otra, que recordar la dimensión humana. Porque lo peor que podemos hacer es tomar decisiones usando solo información fría.

Tres nuevos paradigmas en el análisis de datos

En este sentido, el experto de Lexia Insights & Solutions propone tres nuevos modelos de recolección, análisis y uso de datos:

  • Street Data: Tiene que ver con observar con el comportamiento de las audiencias en los espacios físicos y los espacios virtuales. Esto, tanto a nivel individual y observar cuáles hábitos se pueden llevar a complementar las hipótesis que se plantean en el Big Data o Data Science.
  • Dig Data: Implica a buscar hipótesis seleccionando casos individuales de las grandes bases de datos. Estos se estudian en profundidad para encontrar características claves que pueden extrapolarse, o no, a la generalidad de la audiencia que está registrada frente a la compañía.
  • Small Data: Por último, esta estrategia tiene que ver con entrevistar de nuevo a las personas que conforman la base de datos de la empresa. Así se pueden identificar pequeños datos y pistas que, con el proceso adecuado, pueda llevar a las compañías a identificar tendencias.

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