Ya hemos hablado de la importancia de la recolección de datos y de las alternativas que están surgiendo a las cookies de terceros, como el contextual targeting. Las técnicas de data science y la toma de decisiones basada en sus resultados serán imprescindibles a medio o corto plazo en el mundo del marketing online. La colaboración y las data clean rooms se presentan como una opción esperanzadora, pero, para ello, las compañías deberán recopilar sus propios datos, y adoptar un enfoque data driven permitirá mantener una estructura propia y diseñar estrategias en función de los análisis.

¿Qué es la cultura data driven?

Data driven es una cultura de negocio basada en la recopilación y la analítica de datos y, por tanto, podemos hablar de aquellas compañías que aplican técnicas del mundo big data para tomar sus decisiones como compañías data driven. Se vuelven aquí esenciales los procesos de digitalización, almacenamiento y estudio de la información con algoritmos avanzados, de manera que tanto los datos como las conclusiones sacadas a partir de ellos sean de calidad.

Sin embargo, el enfoque data driven va más allá de todo eso: todas las estrategias y el estado actual de los objetivos tienen que contrastarse y justificarse con los resultados de los análisis de la información recopilada por la propia compañía y por soluciones como las data clean rooms.

Resultados de una analítica de datos en una compañía data driven

¿Cómo adoptan las compañías un enfoque data driven?

Implantar este método en una organización no es sencillo, y requiere no sólo perfiles profesionales especializados, sino también una serie de nuevos procesos y una tecnología apropiada que cambiarán el funcionamiento de la compañía.

1. Perfiles profesionales especializados en la analítica de datos

Para adoptar una cultura data driven se necesitan profesionales especializados en ciencia de datos e inteligencia artificial. Dentro de estos campos nos encontramos con un amplio abanico de perfiles, más o menos mixtos, y más o menos técnicos, pero los fundamentales son los siguientes:

  • Arquitecto de datos o data architect: almacena y organiza los datos diseñando y manteniendo toda la infraestructura para que los ingenieros de datos puedan procesar correctamente la información.
  • Ingeniero de datos o data engineer: limpia y prepara la información con la que trabajará el científico de datos. Su trabajo se centra en automatizar los procesos de extracción, transformación y carga de datos.
  • Científico de datos o data scientist: tiene un perfil más estadístico que técnico, y se encarga de aplicar las técnicas de data science a la información procesada por los ingenieros. Gracias a su formación estadística, conoce las herramientas que deben utilizarse ante cada problema.
  • Analista de datos o business data analyst: es el perfil de negocio que, a partir de las conclusiones y el estudio de los científicos de datos, define las estrategias de mercado ideales.
  • Ingeniero IA: colabora con el científico de datos para analizar la información. Su manejo de técnicas IA como machine learning o deep learning le permite desarrollar algoritmos específicos para solventar los desafíos más complejos.

2. Nuevos procesos dentro de la organización

Para convertir una empresa en data driven es necesario incluir una serie de procesos con la ayuda de los perfiles profesionales ya mencionados.

  1. En primer lugar, el Modelo de Relación con el Cliente ayudará a definir qué es la compañía y quiénes son sus clientes. El modo de extracción y análisis de datos varía en función de los objetivos.
  2. Resulta fundamental entender en qué fase se encuentra la empresa para construir u optimizar su ecosistema digital. ¿Ya se recolectan datos? ¿Se procesan? ¿Se analizan? Este tipo de preguntas marcarán el punto desde el que partir para diseñar la nueva infraestructura digital.
  3. Tan importante es comprender el estado actual del negocio como recolectar los datos. El tercer paso para convertirse en una compañía data driven es configurar una infraestructura de recolección y gestión de datos con ayuda de los data architects.
  4. Además de almacenar de forma correcta la información, se deben establecer políticas de seguridad que garanticen el acceso necesario a los datos, manteniendo al mismo tiempo la privacidad de estos. Si no, los perfiles especializados en datos no podrán trabajar correctamente.
  5. Los ingenieros, científicos y analistas de datos trabajarán sobre la infraestructura una vez se implemente en los sistemas la tecnología para automatizar el tratamiento de la información y aplicar los algoritmos para crear modelos predictivos y analíticos.
  6. Los informes y los análisis de datos deben estar a la orden del día, pero también será necesario adoptar la mentalidad basada en la información procesada. Esto quiere decir quelas decisiones tienen que sustentarse con las conclusiones de los estudios de los datos.
Servidores para almacenar datos en una compañía data driven

3. Tecnologías para una compañía data driven

Ya hemos avanzado que la tecnología será clave en el proceso de transformación. Principalmente las empresas deben centrarse en tres puntos clave: almacenamiento, gestión y análisis de los datos.

  • Para el almacenamiento de datos, se puede optar por servidores propios que requerirán un mantenimiento especializado o por servidores en la nube, ofrecidos por numerosas empresas, entre las que se encuentran los gigantes tecnológicos. Así, serán necesarias plataformas para migrar la información, como Microsoft Azure, Amazon Web Services o Google Cloud Platform.
  • Para la gestión de la información, las bases de datos, relacionales y no relaciones, como SQL y NoSQL, pueden considerarse el pilar central, pues con su tecnología se administrarán los datos almacenados en los servidores, sean o no propios. Otras soluciones, como las CDP, permiten integrar varias herramientas orientadas a la gestión y el análisis de la información, y también resultan interesantes para transformar una compañía en data driven.
  • Por último, los algoritmos analíticos y predictivos, y las herramientas de visualización se utilizarán para el estudio de los datos y la muestra de los resultados.

Adoptar un enfoque data driven implica el uso de nueva tecnología, cambios en la empresa a todos los niveles y el trabajo de profesionales especializados en técnicas de data science. Si quieres mejorar tus estrategias de marketing online y prepararte para el fin de las cookies de terceros, puedes ponerte en contacto con nosotros. Aplicaremos las soluciones adecuadas para recorrer juntos el camino hacia la implantación de una cultura data driven.

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