2020: el año del dato y su impacto en la relación con el cliente

Aumento de la informática in-memory 

La informática en memoria (In-memory computing) usa un software middleware que permite a las empresas guardar datos en RAM. Estos datos pueden ser procesados al mismo tiempo en varios ordenadores. En 2019, la tecnología de in-memory computing se convirtió en una solución mayoritaria que se espera que sea aún más popular en el 2020.

Aunque se trata de una inversión costosa, ofrece a las empresas una potente memoria masiva para ayudar en las tareas complejas y de alto rendimiento. Con la informática in-memory, las empresas pueden aumentar el rendimiento, analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real a una velocidad récord, y tomar decisiones más rápidas y precisas. A su vez, esto sirve para mejorar la experiencia de usuario y la satisfacción del cliente.

El momento de los ciudadanos científicos de datos

Aunque los ciudadanos científicos de datos analizan la información para crear modelos de datos y de negocio para las empresas, no tienen por qué ser expertos en ciencia de datos ni en inteligencia empresarial. Gartner predice que a finales de 2020 más del 40 % de las tareas relacionadas con la ciencia de datos se habrán automatizado, lo que sin duda aumentará la productividad pero también requerirá un incremento del número de personas que desempeñan este papel.

El rápido aumento de esta demanda se puede atribuir a dos factores principales: es difícil encontrar a científicos de datos, y además estos suelen trabajar con información fuera del contexto empresarial. Aquí es donde interviene la figura del ciudadano científico de datos, que sirve de enlace entre los servicios de analítica de datos tradicionales utilizados por las empresas y los expertos de análisis de datos profesionales. Como resultado, se espera que en 2020 las empresas intenten simplificar sus productos de ciencia de datos para facilitar el acceso a los ciudadanos científicos de datos.

Analítica aumentada y gestión de datos

La analítica aumentada combina el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para mejorar las analíticas, el intercambio de datos y la inteligencia de negocio. Esta tecnología está ganando gran popularidad debido a una tendencia cada vez más extendida que hace uso de los datos de los clientes para ilustrar e informar las decisiones empresariales. Además, se puede aplicar en sectores muy diferentes: desde las finanzas hasta el transporte o la defensa.

Igualmente, Rita Sallam, vicepresidenta y analista de Gartner, afirma que para el 2022 las tareas manuales de gestión de datos se habrán reducido en un 45 % gracias a la introducción de tecnologías de aprendizaje automático y gestión automatizada a nivel de servicio. La gestión de datos aumentados automatizará tareas de datos complejas, liberando al personal técnico altamente cualificado para centrar sus esfuerzos en tareas de más valor.

 

Posibilidades ilimitadas

A lo largo de 2020, la analítica de datos seguirá transformando y afectando drásticamente a la industria empresarial. Si quieren retener a los clientes y mantener una ventaja competitiva, las empresas tendrán que estar al tanto de los últimos avances en esta área. Esto requiere eficiencia en la planificación y realización de test, visión de futuro y una actitud abierta al cambio.

 

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