Business intelligence ¿Cómo puedo agregar valor a mi organización a través de los datos?
La etapa donde las empresas hacían foco en el almacenamiento y la analítica de datos basada en sistemas de Business Intelligence (BI) ha terminado. Actualmente, las organizaciones están evolucionando sus estrategias de data intelligence.
Una planteamiento estratégico integral debe incluir desde el primer momento, entre otros, los objetivos cuantificables que la empresa quiere alcanzar:
Indicadores de Negocio
Satisfacción y Experiencia de Cliente / Consumidor
Ratios de Rotación de Empleados
KPIs de Productividad
Indicadores de Innovación
En definitiva, una estrategia de Data Intelligence debe incorporar a todas las Bases de Datos y Sistemas de BI, ERP, CRM, Data Mining, Big Data, Open Data, Smart Data, Analítica Web y Social Listening que gestionan y procesan conjuntos de datos clave para la compañía (de negocio y de recursos humanos).
¿Qué ámbitos debería considerar mi estrategia de data intelligence?
- ¿Cómo convertir datos en insights? Es decir como utilizar el conocimiento real sobre el consumidor digital y las relaciones con este.
- Ecosistema de analítica digital donde predominen los activos digitales propios que permitan a la compañía innovar en los modelos de relación con el cliente, favoreciendo la personalización, la “omnicanalidad” y el real time.
- Potenciar el Social CRM de forma integrada con la Analítica y el BI para explotar al máximo el conocimiento del consumidor.
- Herramientas que ayuden a automatizar los dashboards globales de la marca para obtener en tiempo real el grado de consecución de los KPI’s marcados y facilite la visualización de resultados y el análisis de conclusiones e insights.
- Definición de los “Big Data Foundations” a nivel corporativo, con un modelo conceptual objetivo y detallado a nivel de arquitectura.
- Modelo de implantación y gestión de Data Centers y modelos de Data as a Service (DaaS).
- Asegurar la convivencia de las soluciones y modelos de BI tradicionales con las nuevas plataformas y proyectos Big & Smart Data.
- Implantación de unidades Data Innovation Lab, orientadas a la implementación de proyectos piloto y a establecer las metodologías necesarias.
- HR Analytics. Asegurar la correcta utilización de los datos internos para la toma de decisiones respecto a los empleados y el talento interno, tomando como referencia su Employee Journey Map.
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Tendencias sobre Big Data Analytics y su impacto económico en las empresas.
La utilización de Big Data a través de un ecosistema analítico, incluyendo almacenamiento de datos – junto con la tecnología de código abierto ofrece la integración de múltiples sistemas que mejoran aún más la ventaja competitiva. En la industria del retail, los resultados de su uso demuestran el valor que tiene el análisis del Big Data como eje clave de la estrategia.
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