La implementación de una estrategia data-driven puede ser compleja y muchas empresas cometen errores comunes en el proceso. En este artículo, examinaremos los errores comunes que cometen las empresas al implementar una estrategia data-driven y cómo pueden evitarlos.
Uno de los errores más comunes que cometen las empresas al implementar una estrategia data-driven es no definir claramente sus objetivos. Las empresas necesitan tener una idea clara de lo que quieren lograr con sus iniciativas de datos. Esto puede incluir aumentar las ventas, mejorar la experiencia del cliente, reducir costos, entre otros objetivos empresariales. Las empresas deben establecer objetivos específicos y medibles para su estrategia data-driven para garantizar que puedan medir su éxito.
Según un estudio de Forrester Research, el 60% de las empresas que utilizan una estrategia data-driven no han definido claramente sus objetivos. Este error puede conducir a la recopilación de datos innecesarios o irrelevantes, lo que aumenta los costos y la complejidad del análisis de datos.
Otro error común que cometen las empresas al implementar una estrategia data-driven es no contar con el personal adecuado para realizar el análisis de datos. Muchas empresas creen que pueden implementar una estrategia data-driven sin tener personal especializado en análisis de datos. Sin embargo, esto puede ser un error costoso. La implementación de una estrategia de datos requiere personal con habilidades técnicas y de análisis de datos.
Un estudio reveló que el 77% de las empresas encuestadas citaron la falta de habilidades internas como una barrera importante para implementar una estrategia data-driven. Para evitar este error, las empresas pueden contratar personal capacitado en análisis de datos o capacitar a su personal existente en habilidades de análisis de datos.
Otro error común que cometen las empresas al implementar una estrategia data-driven es no utilizar los datos adecuados. Las empresas pueden recopilar grandes cantidades de datos, pero no todos son útiles para su estrategia empresarial. Las empresas necesitan identificar los datos que son relevantes para su estrategia empresarial y centrarse en ellos.
Un ejemplo de esto es el uso de datos de redes sociales. Muchas empresas recopilan datos de redes sociales, pero no todos los datos son relevantes para sus objetivos empresariales. Las empresas deben identificar qué datos son importantes para sus objetivos empresariales y centrarse en ellos para garantizar que puedan tomar decisiones empresariales informadas.
Otro error común que cometen las empresas al implementar una estrategia data-driven es tener una infraestructura de datos inadecuada. Las empresas necesitan una infraestructura sólida de datos para recopilar, almacenar y analizar datos. Una infraestructura deficiente puede ralentizar el análisis de datos y aumentar los costos.
Según un informe de McKinsey & Company, el 30% de las empresas que utilizan una estrategia data-driven no tienen una infraestructura adecuada para manejar grandes cantidades de datos. Las empresas pueden evitar este error invirtiendo en una infraestructura sólida de datos para garantizar que puedan analizar grandes cantidades de datos.
