El valor de los datos en una empresa

Los datos son uno de los activos más valiosos y estratégicos para las empresas en la era digital. Los datos son información que se puede procesar, analizar y transformar en conocimiento e inteligencia para mejorar la toma de decisiones, la satisfacción de los clientes, la rentabilidad y la innovación. Pero, ¿cómo se puede medir y maximizar el valor de los datos en una empresa? En este artículo te explicaré algunos conceptos y ejemplos sobre el valor de los datos en una empresa.

¿Qué es el valor de los datos?

El valor de los datos se puede definir como el impacto financiero neto que se obtiene al aplicar los datos a las actividades de negocio de una empresa. Es decir, el valor de los datos es la diferencia entre los beneficios que se generan al usar los datos y los costes que se incurren al obtener, almacenar, procesar y analizar los datos.

El valor de los datos depende de varios factores, como la calidad, la cantidad, la relevancia, la oportunidad, la accesibilidad y la seguridad de los datos. También depende del uso que se les dé a los datos, es decir, de las soluciones y los casos de uso que se implementen con los datos para resolver problemas, optimizar procesos, crear productos o servicios, o generar nuevos modelos de negocio.

¿Cómo se puede medir el valor de los datos?

Para medir el valor de los datos, se puede utilizar el método del retorno de la inversión (ROI), que consiste en calcular la relación entre los beneficios y los costes de una inversión. En el caso de los datos, la inversión se refiere a los recursos que se destinan a la gestión y el análisis de los datos, y los beneficios se refieren al impacto que se logra al aplicar los datos a las actividades de negocio.

El ROI de los datos se puede expresar como:

ROI de los datos=Costes de los datosBeneficios de los datos−Costes de los datos×100%

Los beneficios de los datos se pueden clasificar en tres categorías:

Beneficios por reducción de costes: son los ahorros que se consiguen al usar los datos para mejorar la eficiencia, la productividad, la calidad o la seguridad de los procesos internos de una empresa. Por ejemplo, al usar los datos para predecir y prevenir fallos, averías o accidentes, se reduce el coste de mantenimiento, reparación o indemnización.
Beneficios por aumento de ingresos: son los ingresos adicionales que se obtienen al usar los datos para mejorar el rendimiento, la competitividad, la fidelización o la satisfacción de los clientes. Por ejemplo, al usar los datos para segmentar, personalizar, recomendar o promocionar productos o servicios, se aumenta la conversión, la retención o el valor de vida de los clientes.
Beneficios por creación de ingresos: son los ingresos nuevos que se generan al usar los datos para crear o habilitar productos, servicios o modelos de negocio que no existían antes. Por ejemplo, al usar los datos para ofrecer soluciones basadas en el análisis, la predicción, la prescripción o la automatización de procesos o decisiones, se crea valor añadido para los clientes.

Los costes de los datos se pueden clasificar en cuatro categorías:

Costes de adquisición: son los costes asociados a la obtención de los datos, ya sea mediante la captura, la compra, la integración o la limpieza de los datos. Por ejemplo, el coste de los sensores, las fuentes externas, las plataformas de integración o las herramientas de calidad de datos.
Costes de almacenamiento: son los costes asociados al almacenamiento de los datos, ya sea en sistemas locales o en la nube. Por ejemplo, el coste de los servidores, las bases de datos, los discos duros o los servicios de almacenamiento en la nube.
Costes de procesamiento: son los costes asociados al procesamiento de los datos, ya sea mediante la transformación, la agregación, la enriquecimiento o la visualización de los datos. Por ejemplo, el coste de los procesadores, las redes, los sistemas operativos o las herramientas de análisis y visualización de datos.
Costes de seguridad: son los costes asociados a la seguridad de los datos, ya sea mediante la protección, la encriptación, la anonimización o la gestión de los accesos y los permisos de los datos. Por ejemplo, el coste de los antivirus, los cortafuegos, las claves o los sistemas de autenticación y autorización de datos.

¿Cómo se puede maximizar el valor de los datos?

Para maximizar el valor de los datos, se pueden seguir algunas buenas prácticas, como:

Definir una estrategia de datos: se trata de establecer los objetivos, las prioridades, las métricas y los planes de acción para el uso de los datos en la empresa, alineados con la visión, la misión y los valores de la empresa.
Crear una cultura de datos: se trata de fomentar el conocimiento, la confianza, la colaboración y la innovación con los datos en la empresa, involucrando a todos los niveles y áreas de la organización.
Desarrollar una arquitectura de datos: se trata de diseñar e implementar una infraestructura, unas herramientas y unos procesos que permitan la gestión y el análisis de los datos de forma eficiente, escalable y segura.
Identificar y priorizar los casos de uso de datos: se trata de detectar y evaluar las oportunidades y los problemas que se pueden resolver o mejorar con los datos, teniendo en cuenta el valor potencial, el esfuerzo requerido y el riesgo asociado.
Implementar y monitorizar los proyectos de datos: se trata de ejecutar y controlar los proyectos de datos, siguiendo una metodología ágil y basada en datos, que permita validar las hipótesis, iterar las soluciones y medir los resultados.

Ejemplos de valor de los datos en una empresa

A continuación, se presentan algunos ejemplos de empresas que han logrado crear valor con los datos en diferentes sectores y ámbitos:

Netflix: la plataforma de streaming de vídeo usa los datos para personalizar las recomendaciones, los contenidos y la interfaz de usuario para cada cliente, lo que le permite aumentar la satisfacción, la retención y el valor de vida de los clientes. También usa los datos para optimizar la producción, la distribución y el marketing de sus contenidos originales, lo que le permite reducir los costes y aumentar los ingresos.
Starbucks: la cadena de cafeterías usa los datos para mejorar la experiencia de los clientes, ofreciendo una aplicación móvil que permite pedir, pagar y recoger los productos de forma rápida y cómoda, así como un programa de fidelización que ofrece recompensas personalizadas y gamificadas. También usa los datos para optimizar la gestión de sus tiendas, ajustando la oferta, el inventario, el personal y el diseño de cada tienda según la demanda, la ubicación y el contexto.
Airbnb: la plataforma de alojamiento turístico usa los datos para crear un modelo de negocio basado en la confianza, la transparencia y la calidad, ofreciendo un sistema de verificación, valoración y revisión de los anfitriones y los huéspedes, así como un servicio de atención al cliente y un seguro de protección. También usa los datos para mejorar el precio, la ocupación y la rentabilidad de los alojamientos, ofreciendo herramientas de análisis, predicción y sugerencia de precios para los anfitriones.

Conclusión

Los datos son un activo clave para las empresas en la era digital, ya que les permiten crear valor al mejorar la toma de decisiones, la satisfacción de los clientes, la rentabilidad y la innovación. Para medir y maximizar el valor de los datos, las empresas deben definir una estrategia, crear una cultura, desarrollar una arquitectura, identificar y priorizar los casos de uso e implementar y monitorizar los proyectos de datos. Así, podrán aprovechar todo el potencial de los datos para diferenciarse y competir en el mercado.