Maxim Kharchenko Colaborador
Maxim Kharchenko es el director de productos fintech en Rakuten Viber y es experto en liderazgo de productos en el sector de tecnología financiera.
Los datos son el activo más poderoso de una empresa. Sin embargo, muchas empresas canibalizan este valioso activo vendiéndolo a terceros cuando deberían usarlo para hacer que sus negocios sean más fuertes y sostenibles.
Casi todas las empresas digitales recopilan algún tipo de datos de sus usuarios, por lo que ha habido una creciente preocupación por parte de los grupos de derechos de privacidad sobre cómo se utilizan esos datos. Sin embargo, la recopilación de datos no es incorrecta en sí misma. Es el por qué, cómo y qué se hace con él lo que más importa cuando se trata de construir un negocio rentable y sostenible que al mismo tiempo respete la privacidad de sus usuarios.
En la mayoría de los casos, no hay ningún hombre infame detrás de la cortina recopilando datos para el mal. La mayoría de las empresas recopilan la mayor cantidad de datos posible bajo el supuesto de que nunca se sabe cuándo y cómo los datos pueden ser útiles en algún momento.
Afortunadamente, esto está comenzando a cambiar, y los científicos de datos de las empresas basadas en datos están liderando el cambio. La recopilación de datos basada en un escenario hipotético vago indica una falta de comprensión intuitiva de qué tipos de datos son realmente importantes para los usuarios, pero las empresas inteligentes solicitan correctamente solo los datos que se necesitan para proporcionar productos y servicios a los usuarios finales.
Invadir la privacidad de los usuarios mediante la recopilación de datos solo para venderlos es una pérdida de tiempo e inteligencia comercial poco imaginativa.
Hacer que los datos trabajen para usted a través de IA y una estructura de datos
En lugar de vender datos de usuarios para ganar dinero, las empresas basadas en datos han optado por analizar estos datos para comprender cómo obtener los conocimientos más útiles. Las iniciativas Know Your Customer (KYC) dependen de los datos, utilizando inteligencia artificial (IA) para analizar la información y descubrir preferencias de las que los usuarios podrían no estar hablando en las reseñas en línea.
Empresas como Pepsi está liderando el camino en el uso de IA para fines de desarrollo de productos de consumo, y las empresas digitales pueden y deben hacer lo mismo. Las plataformas en línea que quieran seguir este camino deberían reforzar sus capacidades internas contratando más científicos de datos y expertos en IA.
Además de ayudar a mejorar la experiencia del cliente al permitir una mejor personalización y opciones de personalización, la IA puede ayudar a que el proceso de incorporación sea más fluido y fluido para productos y servicios.
A medida que los datos se vuelven más complejos, las empresas intentan hacer un uso más eficiente de sus tesoros de datos mediante la implementación de una estructura de datos: una capa interconectada de datos y procesos que admite análisis y datos compuestos, así como sus diversos componentes.
Una estructura de datos permite a las empresas reutilizar y combinar diferentes estilos de ciencia de datos, lo que les permite reducir el tiempo de diseño de integración hasta en un 30 %, la implementación hasta en un 30 % y el soporte hasta en un 70 %. Además, una estructura de datos permite a las empresas utilizar las habilidades y tecnologías existentes de centros de datos, lagos de datos y almacenes de datos, así como introducir nuevos enfoques y herramientas para el futuro.
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