3 prácticas de gestión de datos en el mundo empresarial

A medida que las empresas y los particulares de todo el mundo recopilan, transfieren y divulgan datos personales cada día, esta información debe gestionarse eficazmente para evitar que sea robada y utilizada con fines delictivos. Por esta razón, las organizaciones que manejan la información personal de los clientes deben asegurarse de que se adhieren a una estrategia de gestión de datos que les permita realizar un seguimiento de toda la información en su poder en un momento dado, mientras que al mismo tiempo utilizan estos datos para servir a sus respectivos clientes. Dicho esto, aunque hay varias formas en que una empresa puede gestionar sus datos personales, tres de las técnicas más destacadas que se utilizan actualmente en el mundo empresarial son los sistemas de almacenamiento de datos, los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) y la arquitectura y modelización de datos.

Gestión de las relaciones con los clientes

Los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) son quizás la práctica de gestión de datos más común con la que tanto los consumidores como las empresas estarán más familiarizados. Debido al gran número de clientes que muchas grandes empresas atienden a diario, los sistemas CRM ofrecen a las empresas la posibilidad de responder a las necesidades individuales de sus clientes. Además, las empresas también pueden utilizar los datos personales de sus sistemas CRM para obtener información adicional sobre las decisiones de compra de sus clientes, con el objetivo de ofrecerles mejores productos y servicios siempre que sea posible.

Para ilustrar mejor este punto, una de las características más destacadas de muchos sistemas CRM es la asistencia al cliente en tiempo real. Mientras que en el pasado los clientes que querían comprar un producto de una empresa concreta tenían que entrar físicamente en la empresa para obtener más información sobre sus productos y servicios, o leer sobre estos productos y servicios en un periódico o revista, la asistencia al cliente en tiempo real significa que los consumidores pueden llamar a un número de teléfono o visitar un sitio web y recibir información inmediatamente. Además, muchas empresas también han implementado chatbots de IA y funciones automatizadas de atención al cliente que permiten a los clientes recibir respuestas a sus preguntas 24 horas al día, 7 días a la semana.

Almacenamiento de datos

Por otro lado, el data warehousing es otra práctica de gestión de datos muy utilizada en el entorno empresarial actual. Para ello, un almacén de datos proporciona a una empresa un repositorio central de información que puede analizarse en función de multitud de procesos o resultados empresariales diferentes. Por ejemplo, una empresa podría utilizar un almacén de datos para identificar por qué ha estado perdiendo clientes durante un periodo de tiempo determinado, o analizar cuáles de sus productos se venden mejor durante una temporada específica dentro de un ejercicio fiscal, entre otras cosas.

Además, los almacenes de datos son también una de las formas más eficaces que tiene una empresa de proteger la información personal de sus clientes. Por ejemplo, muchas empresas multinacionales se han enfrentado a la inevitable realidad de cumplir con leyes de privacidad como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE, debido en gran parte a la interconexión de los negocios en todo el mundo hoy en día. En consecuencia, una empresa que preste servicios a clientes dentro de muchos estados-nación de la UE deberá realizar un seguimiento de estos datos en todo momento, o se enfrentará a fuertes multas y sanciones monetarias.

Arquitectura y modelización de datos

Por último, la arquitectura y el modelado de datos son otras dos formas de gestión de datos que se han generalizado en la actualidad en todo el mundo. Asimismo, aunque los términos arquitectura de datos y modelado de datos se utilizan indistintamente, en realidad denotan dos enfoques diferentes de la gestión de datos. Al decir esto, la arquitectura de datos se refiere a las herramientas y técnicas que se utilizan para almacenar y analizar datos, mientras que el modelado de datos se centra en la representación de los datos que contiene esta arquitectura. Por ejemplo, una empresa puede optar por almacenar sus datos personales en un sistema de almacenamiento en la nube y, a continuación, crear un gráfico basado en estos datos para representar mejor la información.

Debido a la cohesión inherente entre la arquitectura de datos y el modelado, estas técnicas de gestión de datos ofrecen a las empresas la posibilidad de crear una hoja de ruta antes de desarrollar una aplicación de software, desplegar una herramienta automatizada, crear un nuevo producto o servicio, etc. Además, esta hoja de ruta también puede ayudar a las empresas a ahorrar tiempo y recursos valiosos, ya que los conocimientos que se pueden obtener mediante la utilización de la arquitectura de datos y las estructuras de modelado serían muy costosos y requerirían mucho tiempo para ponerlos en práctica utilizando otros métodos similares.

Aunque existen diversas estrategias de gestión de datos a disposición de las empresas y organizaciones de todos los sectores de la industria, los sistemas CRM, los almacenes de datos y los sistemas de arquitectura y modelado de datos son, sin duda, las técnicas más populares que se utilizan actualmente en el panorama empresarial. No obstante, cualquier empresa que desee implantar cualquier tipo de estrategia de gestión de datos estará proporcionando a sus clientes un nivel de servicio mejorado, ya que la recopilación y el procesamiento de información no dejarán de aumentar en los próximos años.