Las empresas, hoy más que nunca, hacen frente a los singulares desafíos que se presentan a raíz del surgimiento y explotación de innumerables fuentes de información. De entre todos los retos, destaca el aprovechamiento de los datos, y su valor comercial, para la toma de decisiones relativas a la gestión del cambio y la omnicanalidad. En este sentido Sweetspot, por medio de Alexa, el asistente de voz de Amazon, lleva la verbalización del Big Data a otro nivel para optimizar la toma de decisiones en el entorno digital.

“La visualización del dato se ha convertido en una opción del pasado, en estos momentos, la verbalización del Big Data se configura como la mejor opción para la toma de decisiones en las empresas”, asegura Sergio Maldonado, CEO de Sweetspot. “Al conectarse a la app móvil de Sweetspot, Alexa da voz a la información registrada y ofrece una conclusión elaborada, vinculada a los KPIs y ofreciendo los principales titulares y conclusiones en torno a las métricas establecidas en cada organización”, concluye.

En este sentido, la combinación de Alexa y Sweetspot supone un nuevo impulso para las organizaciones, que tratan de buscar soluciones que optimicen la toma de decisiones en el entorno digital gracias al análisis de todos los datos que gestiona.

Los 4 procesos fundamentales en la estrategia de toma de decisiones en el entorno digital

El Big Data se ha configurado como el epicentro de todas las estrategias del mundo empresarial, y más aun teniendo en cuenta las cifras: cada 24 horas se crean 2,3 billones de gigabytes de información, el equivalente a la información que hay en una biblioteca de tamaño medio. Por tanto, antes de llegar a la fase final en la toma de decisiones, Sweetspot tiene en cuenta cuatro pasos previos:

1. Recolección de datos: toda información digital es medible y calificable. Sin embargo, ¿cuándo, cómo y de qué manera se debe proceder en el almacenamiento de datos? En las últimas décadas se ha producido un cambio de paradigma con respecto a la situación actual. Sin internet, los datos eran estructurados y recabados obligatoriamente en el curso de transacciones rutinarias (ventas reales, clientes reales), resultando una ingente cantidad de información desestructurada, o semi-estructurada y representando el grueso de lo que llamamos Big Data.

2. Procesamiento de datos: comprende los procesos de transformación, integración, blending, filtrado, etc. Ya sea de manera automática o manual, se refiere al momento en que los datos están disponibles en el formato crudo en que se recogen y el momento en el que se ponen a disposición de las capas de análisis o distribución.

3. Análisis: habitualmente, el análisis es una tarea generalmente desarrollada por expertos en estadística o exploración visual en búsqueda de respuestas, nuevos parámetros, hipótesis susceptibles de evaluación, o una fórmula para traducir el estado de las métricas a lenguaje humano.

4. Distribución de información: se refiere al momento en que aquellos a cargo de la toma de decisiones en el curso de la operativa diaria reciben finalmente una combinación de actualizaciones de KPI y recomendaciones relevantes.

“Nuestra app se encarga de medir si se están cumpliendo los objetivos marcados. Además, dado su carácter predictivo, es capaz de ayudar en la toma de decisiones adelantándose a posibles acontecimientos”, advierte Maldonado. “La actualidad, hoy más que nunca, manda, por lo que al añadir datos recientes sobre temas que afectan a la empresa (ciberataques que interrumpen la actividad, etc.), Sweetspot les permite analizarlo de inmediato para determinar la mejor estrategia posible”, concluye.