El desarrollo y la adopción de la tecnología digital están cambiando la forma en que las empresas operan y revisan su rendimiento. La analítica de datos, o el uso y la comprensión de los big data, se ha convertido en algo esencial para mejorar el rendimiento empresarial, el servicio al cliente, la experiencia del cliente y la reducción de la pérdida de clientes, especialmente en el caso de las telecos. Pero el aumento de los datos conlleva una mayor complejidad, así como un incremento del número de variables a analizar y de los tipos de análisis necesarios. Esto ha llevado a varias tendencias clave de análisis de datos y de tecnología analítica a la vanguardia.
¿Cómo está afectando la analítica de datos al sector de las telecomunicaciones?
El paso a lo digital ha tenido un impacto significativo en el número de usuarios de teléfonos móviles. GSMA predijo que el número de abonados únicos a la telefonía móvil aumentó de 4.660 millones en 2015 a 5.590 millones en 2019. También se predijo que el 72% de la población mundial estaría suscrita a un servicio móvil en 2020. Esto ha creado una oportunidad única para que las telecos construyan y hagan crecer su negocio, pero con este crecimiento viene una mayor competencia en el mercado.
Muchas telecos han recurrido al aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (AI) la analítica avanzada y las herramientas de inteligencia empresarial, el despliegue de la nube y el internet de las cosas (IoT) para darles una ventaja competitiva en el mercado. Se calcula que el sector de las telecomunicaciones invertirá 36.700 millones de dólares anuales en software, hardware y servicios relacionados con la IA para 2025.
Estas herramientas y capacidades analíticas permiten a las telecos procesar y analizar datos relacionados con la experiencia del cliente, la automatización de la red, la automatización de los procesos empresariales, los nuevos servicios digitales y el mantenimiento de la infraestructura. Al comprender los datos asociados a cada uno de ellos, las telecos pueden mejorar la experiencia del cliente, personalizar los servicios, ofrecer servicios que respondan a las necesidades de los clientes, identificar problemas u oportunidades de mejora, reducir la pérdida de clientes y aumentar los ingresos.
5 tendencias clave de la analítica de datos
Como se ha mencionado anteriormente, el uso de la analítica de datos está teniendo un impacto significativo en las empresas en su conjunto, desde los procesos relacionados con el flujo de trabajo, la infraestructura y más. Cada vez son más las empresas que avanzan hacia una cultura orientada a los datos y esto se debe principalmente al papel fundamental que desempeñan los datos en la toma de decisiones empresariales fundamentadas. El análisis de datos se utiliza en todos los aspectos de la empresa para mejorar la eficiencia y optimizar los procesos y las operaciones.
El aumento de la dependencia y la utilización de los datos ha dado lugar a varias tendencias clave de análisis de datos identificadas por Gartner. A continuación examinamos cinco de estas tendencias de análisis de datos y su impacto previsto en las empresas.
1. Análisis aumentados
La tendencia de la analítica aumentada se refiere a cómo la analítica y el acceso a datos relevantes, importantes y fiables pueden utilizarse para optimizar y mejorar las prácticas, los sistemas y las operaciones empresariales. La analítica, a través de la implementación de la IA y el aprendizaje automático, se está utilizando para automatizar tareas analíticas esenciales, de forma más rápida y eficiente. El efecto secundario es que un mayor número de personas dentro de la empresa pueden obtener información sin tener los conocimientos técnicos de los gestores de datos. La IA y el ML comerciales están haciendo posible que más empleados comprendan e interpreten grandes cantidades de datos empresariales esenciales y los utilicen para mejorar las operaciones.
En última instancia, esto reduce la brecha de habilidades y mejora la productividad dentro de la empresa. Por ejemplo, los casos de uso incluyen: detección de fraudes, simulaciones de desarrollo de productos, campañas de marketing, gestión del tiempo de vida de los clientes y retención.
2. Gestión de datos aumentada
La gestión de datos está cambiando. Los gestores de datos están ampliando sus funciones para incluir el aprovechamiento de la información para tomar decisiones estratégicas, operativas y tácticas con el fin de aumentar los ingresos, la experiencia del cliente y mejorar la eficiencia operativa. Pero la calidad de los datos también desempeña un papel importante en esto. Si la calidad de los datos necesarios para tomar estas decisiones no se almacena, gestiona, obtiene o accede correctamente, la información y los conocimientos derivados de los datos pueden verse comprometidos. Muchos gestores de datos están recurriendo a sólidas herramientas de gestión de datos, aplicaciones y sistemas de IA para garantizar que la calidad de los datos se mantiene, se rige por las políticas correctas y está disponible en tiempo real. Esto facilita la toma de decisiones eficientes e informadas en la empresa.
3. Inteligencia continua
La Inteligencia Continua se refiere a la necesidad de incorporar la analítica en tiempo real a las operaciones y sistemas empresariales de las telecos. Este sistema de datos puede computar y procesar grandes volúmenes de datos, tanto actuales como históricos, para proporcionar información que permita mejorar y optimizar la toma de decisiones.
El uso de sistemas de Inteligencia Continua puede, mediante el uso de algoritmos específicos, hacer esto a un ritmo mucho más rápido de lo que cualquier humano sería capaz en la misma cantidad de tiempo. El objetivo de la Inteligencia Continua es garantizar que usted disponga de todos los datos y conocimientos necesarios para tomar las mejores y más adecuadas decisiones posibles para su negocio.
4. Tejido de datos
Un enfoque de tejido de datos le permite acceder sin problemas a los datos desde múltiples fuentes de datos, tipos de infraestructura y ubicaciones. Este ecosistema de datos utiliza el almacenamiento de datos heterogéneos para facilitar el acceso a los datos y su integración sin fisuras, lo que permite mejorar la agilidad de los datos, así como una mayor rapidez en la elaboración de análisis e informes. En los próximos dos años, se espera que esta tendencia se adapte y rediseñe para crear enfoques más dinámicos. Esto ya se está viendo a través de la implantación de redes de malla de datos.
5. Los datos impulsan la CX
La experiencia del cliente puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Dado que el servicio y la experiencia de los consumidores son un elemento diferenciador tan importante en el mercado, muchas empresas están recurriendo a los datos para obtener información sobre lo que quieren y necesitan los clientes y los usuarios finales. Esta tendencia utiliza los datos para ofrecer experiencias específicas a los clientes que, en última instancia, repercutirán en su fidelidad y reducirán la pérdida de clientes. Si se ofrece a los clientes una experiencia adaptada a sus necesidades, ¿por qué iban a recurrir a otro proveedor? La respuesta a esta personalización está en los datos, la información y los conocimientos.
Conclusión:
A partir de las tendencias de la analítica de datos identificadas anteriormente, está claro que la necesidad de generar, gestionar, interpretar y comprender los datos seguirá estando en el centro del crecimiento y el éxito empresarial. En el caso de las empresas de telecomunicaciones, las innovaciones analíticas y la ciencia de los datos mencionadas anteriormente seguirán desempeñando un papel importante a la hora de proporcionar información que permita adaptar las operaciones, los modelos de negocio y las soluciones tecnológicas. Este conocimiento ofrecerá formas de mejorar la experiencia del cliente, mejorar la personalización de los servicios y las ofertas que hablan de las necesidades del cliente, la identificación de problemas u oportunidades de mejora, la reducción de la pérdida de clientes y el aumento de los ingresos y el éxito del negocio.
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Jefe de Soluciones Insight en Adapt IT. Transformación de datos que puede mejorar los procesos, las operaciones y las ofertas de las empresas.
