Desafíos a los que se enfrentan las empresas respecto al manejo de datos

Primer desafío – Obtener respuestas con los datos existentes:

Existen dos cuestiones que abundan en las empresas: Datos y preguntas por resolver. Veamos:

• Datos

Cada día la cantidad de datos que se generan producto de las transacciones e interacciones de los clientes y del mercado, hacen que este asunto se vea incrementado día tras día. Una cifra para tener de referencia, en el año 2018 se generó 16,5 veces más información que hace nueve años.

• Preguntas sin resolver 

Las áreas de negocio tienen preguntas que desean resolver, tanto desde como mejorar la propuesta de valor, los cambios en el mercado y como utilizar las nuevas tecnologías para tomar mejores decisiones

Segundo desafío – Alta cantidad de datos geo-referenciados

En línea con el primer desafío, se estima que el 80% de la información relevante para el desarrollo de una empresa tiene una connotación espacial. 

A consecuencia de esta situación se hace necesario:

• Obtención de esos datos y su tratamiento por procesos de Calidad del Dato que aseguren normalizar y geolocalizar correctamente.
• Almacenamiento en entornos adaptados a análisis de información geo.
• Personas que cuenten con conocimientos básicos de GIS, geomarketing y Location Intelligence.
• Análisis de negocio usando herramientas/plataformas que aporten un Data Lake que permita que los datos de la empresa puedan contrastarse con los datos del mercado.

Si estás realizando un proyecto de Location Intelligence, te recomiendo que leas este artículo de cómo gestionar un proyecto de Location Intelligence

Enfoque de la visualización de datos

La visualización de datos considera la entrada de datos que serán usados en entornos y procesos de visualización de datos con el fin de obtener “insights” de negocio. 

A continuación, podrás ver el diagrama resumido

Lo que aporta Calidad del Dato en la visualización de datos

Los procesos de Data Quality están orientados a:

• Normalizar (estandarizar):
  • Nombres
  • Direcciones
• Validar:
  • Emails
  • Móviles
• Enriquecer con métricas:
  • Empresas
  • Autónomos
  • Particulares

El principal aporte de Calidad del Dato es el enriquecimiento

Usar el Data Lake de un proveedor de referencia (Axesor cuenta con Omina) permite que se asegure la fiabilidad y la precisión en las métricas utilizadas, y se puede aplicar directamente a:

• Mejorar el ADN de Particulares 

A partir de la dirección de un cliente, el Data Lake debería aportar métricas como: nivel de renta, precio de la vivienda del particular, tipo de familia, estimación del gasto y un largo etcétera

• Mejorar el ADN de Puntos de Venta

Como puntos de venta nos referimos a tiendas, oficinas o cualquier emplazamiento donde una empresa ofrece sus productos y servicios.   

A partir de la dirección de un punto de venta, un Data Lake podría aportar métricas como: presencia de competidores en el área de influencia, tipos de competidores, nivel de presión de competencia en las bolsas de clientes, puntos de atracción (en el caso de ópticas podría ser centros de salud, hospitales, etc.)

Si sabes más de tus clientes y de tus puntos de venta, podrás competir mejor”

Si mejoramos la información de clientes y de los puntos de ventas, estaremos en condiciones de analizar y establecer un diagnóstico riguroso de cara a plantear estrategias comerciales adhoc para grupos de tiendas o zonas en función de la demanda (cualificación de clientes y clientes potenciales ) y la oferta (tipos de competidores, propuesta de valor de la competencia a la que accede esa demanda).

Es habitual clusterizar tiendas como tiendas «UVI» (Unidad de Vigilancia Intensiva) para aquellas tiendas que tienen un performance comercial por debajo de la media y donde se deben de realizar acciones comerciales y de marketing para poner en relevancia su propuesta de valor.

Ventajas de Location Intelligence en proyectos de visualización de datos

De forma resumida, una herramienta de Location Intelligence permite analizar la demanda y la oferta que podemos tener en una zona geográfica. 

Conclusión

En los proyectos que participas ¿qué otros beneficios crees que aporta la calidad del dato? ¿Qué ventajas adicionales aporta una plataforma de Location Intelligence? y … algo que creo que podría ser muy práctico ¿echas en falta algún ejemplo o caso práctico para que pueda simularlo usando una plataforma de Location Intelligence?