Datos: una nueva economía está emergiendo

La gestión de datos se ha convertido en un tema estratégico para las organizaciones, llevando a una nueva etapa, es decir, una nueva economía está emergiendo. Un fenómeno acentuado por los rápidos avances de Big Data y la Internet de las cosas. Nicolas Glady, vicepresidente ejecutivo de ESSEC Business School y doctor of Econometrics evalúa esta nueva economía de datos y los desafíos que surgen de ella.

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Una nueva economía de datos está emergiendo

Nicolas Glady indicó que. «Este término abarca el uso de datos por parte de compañías con dos propósitos principales. En primer lugar, los usos de la oficina, como las recomendaciones de los clientes para diseñar nuevos productos y servicios. En segundo lugar, el back office utiliza, por ejemplo, la optimización de procesos en una cadena de suministro. La economía de los datos también nace de “jugadores puros”, como los gigantes de la web de GAFA que construyeron con éxito su modelo de negocio a través de la monetización de los datos de actividad».

Por el lado de las herramientas, la adopción de las tecnologías de Big Data y la Internet de las cosas está abriendo nuevos segmentos de mercado. Un ejemplo típico? Autos inteligentes y componentes de fabricación dentro de motores para ahorrar energía.

Una perspectiva de una nueva economía

¿Cómo es la gestión de datos una prioridad estratégica para las organizaciones?

N.G. En pocas palabras, en primer lugar, permite a las empresas apuntar mejor a los consumidores, al ofrecer una ventaja distintiva sobre un competidor: enviar el mensaje correcto o la oferta correcta en el canal correcto, en el formato correcto y en el momento adecuado. Es entonces una palanca importante para analizar la actividad de la empresa con el fin de reducir sus costos operativos.

Los datos en sí tienen un valor comercial. Es un activo real para una empresa cuando se vende a terceros. A diferencia del petróleo, cuando usamos, o compartimos, datos, no se «agotan». Pero cuidado; Si todos terminan teniendo los mismos datos (especialmente los competidores), perderá su valor diferenciador y su ventaja competitiva. Y hoy nos enfrentamos a otro problema: es difícil estimar el valor de una base de datos, porque no conocemos la calidad de los datos antes de comprarlos. Actualmente se están realizando investigaciones, por ejemplo en la ESSEC, para producir modelos de valoración de datos más precisos.

El contenido es la clave

Entonces, ¿los datos en circulación tienen valores muy diferentes?
N. G . Todo depende del tipo de empresa que explota los datos, el público objetivo, etc. Los datos no son objetiva y globalmente cuantificables. Los datos muy finos cuando se trata del género de un segmento pueden ser muy relevantes para un minorista de moda, y menos para vender un videojuego.

Una cosa es segura: es importante prestar mucha atención a los datos generados por los usuarios (contenido generado por el usuario) a través de las redes sociales, comentarios, etc. Aquí la fuente ya no es la empresa, sino los propios usuarios. Textos, fotos, videos, etc … un volumen de datos sin precedentes está disponible que refleja el comportamiento del cliente. Esto plantea ciertos desafíos técnicos, a saber, cómo estructurarlo, que requiere tecnología de reconocimiento de imagen, etc. Aprovechar al máximo Big Data significa incluir este contenido generado por el usuario y asociarlo con datos ya estructurados masivamente que provienen de los viajes de los clientes, por ejemplo.

La economía de los datos también trae nuevos jugadores dedicados a la analítica…
N. G . El análisis de datos se ha convertido en una preocupación generalizada. Muchas empresas diferentes apoyan a sus clientes sobre sus datos: grandes fabricantes, firmas consultoras y, por supuesto, nuevas empresas. De hecho, trabajamos con Digital & Ethics en nuestros modelos de negocios de explotación de datos. Lo mismo se aplica a los datos como a cualquier actividad comercial: si se trata de la actividad principal de una empresa, internalizará sus recursos. Para todos los demás, la solución preferida es recurrir a expertos para optimizar una función de soporte o una actividad complementaria.