Del Caos al Control: La Evolución de la Gestión de Datos en Empresas Medianas

En el entorno empresarial actual, la gestión de datos se ha convertido en un pilar fundamental para el éxito de cualquier organización. Las empresas medianas, en particular, enfrentan el desafío de manejar grandes volúmenes de información mientras buscan mantener la eficiencia y fomentar la innovación.

Tradicionalmente, herramientas como Excel han sido la opción preferida para la contabilidad y el análisis financiero. Sin embargo, a medida que las necesidades empresariales evolucionan, las limitaciones de las hojas de cálculo tradicionales se hacen cada vez más evidentes.

Una de las principales desventajas de las hojas de cálculo es su falta de integración con otros sistemas. En muchas empresas, los datos financieros y operativos se encuentran dispersos en diferentes plataformas, lo que dificulta su actualización y análisis en tiempo real.

Esta separación puede llevar a errores y a una toma de decisiones menos informada. Además, las versiones anteriores de Excel no permiten una colaboración eficiente, ya que no facilitan el trabajo simultáneo de varios usuarios en un mismo documento. Esto puede ralentizar los procesos y aumentar el riesgo de errores humanos.

Una Fuente de Verdad

Para abordar estas limitaciones, muchas empresas medianas están adoptando herramientas modernas de gestión de datos basadas en la nube. Plataformas como Anaplan, Workiva, Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics, Dremio y Adaptive Insights, ofrecen soluciones integradas que permiten una colaboración en tiempo real.

Estas herramientas no solo facilitan que varios usuarios trabajen juntos, sino que también se integran fácilmente con sistemas de contabilidad y ERP existentes. Esto proporciona una "fuente de verdad" unificada que mejora la precisión y la eficiencia en el análisis de datos.

Por ejemplo, Blume, una marca de productos para el cuidado de la piel y el bienestar, enfrentaba desafíos con datos fragmentados provenientes de sus sistemas de comercio electrónico, marketing y CRM. Para resolver este problema, adoptaron Glew's Commerce Data Cloud, una solución que les permitió unificar todos sus datos en una "fuente de verdad" centralizada. Esta integración proporcionó a la empresa información en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes y las operaciones del negocio.

Análisis de Grandes Volúmenes de Datos

Además, estas plataformas avanzadas permiten el análisis de grandes volúmenes de datos de manera más rápida y precisa. Esto es crucial para las empresas que buscan tomar decisiones informadas basadas en datos actualizados y precisos.

Esto fue un gran desafío para JetBlue la aerolínea estadounidense de bajo costo. JetBlue modernizó su infraestructura de datos migrando desde una base de datos local a Snowflake, lo que les permitió integrar una mayor cantidad de conjuntos de datos en su ecosistema. Esta migración eliminó cuellos de botella y les dio soporte para más de 3,400 tablas y vistas orientadas a analistas, con un volumen total de 5 petabytes de datos.

JetBlue logró optimizar sus informes internos y analíticas, garantizando la precisión y fiabilidad de los datos en todas sus operaciones. También incorporaron la plataforma de observabilidad de datos Monte Carlo, que trabaja en conjunto con Snowflake para monitorear y alertar automáticamente sobre temas como el deterioro de modelos y la frescura de los datos. Estas herramientas refuerzan la confianza en sus datos y mejoran la exactitud de sus modelos predictivos.

JetBlue también integró herramientas modernas como Databricks para estrategias de IA, Fivetran para integración de datos, dbt para transformaciones de datos y Tableau para visualización. Este conjunto de herramientas les permite tomar decisiones basadas en datos que mejoran la experiencia del cliente y agilizan las operaciones.

Spotify, la reconocida plataforma de streaming musical, utiliza Google BigQuery para procesar enormes volúmenes de datos generados por sus más de 456 millones de usuarios en todo el mundo. Gracias a BigQuery, Spotify analiza en tiempo real las preferencias de canciones, listas de reproducción y hábitos de escucha. Esto les permite personalizar recomendaciones, optimizar playlists y aumentar la interacción con los usuarios.

La escalabilidad y velocidad de BigQuery permiten a Spotify gestionar petabytes de datos de manera eficiente, garantizando una experiencia fluida para sus usuarios y fortaleciendo su liderazgo en la industria musical.

En otro ejemplo, App8, una plataforma de pagos diseñada específicamente para restaurantes, utilizó AWS para integrar aprendizaje automático y mejorar la previsión de demanda de los clientes. Este enfoque permitió a los restaurantes optimizar su inventario, reducir el desperdicio de alimentos y, al mismo tiempo, disminuir costos gracias a soluciones escalables de almacenamiento en la nube.

Al adoptar estas tecnologías, las empresas medianas no solo mejoran su eficiencia operativa, sino que también se posicionan mejor para el crecimiento futuro.

En Braddan BPO, reconocemos la importancia de adoptar herramientas que no solo satisfagan las necesidades actuales, sino que también preparen a las empresas para los desafíos futuros.

Al dejar atrás las limitaciones de las hojas de cálculo tradicionales, las empresas pueden centrarse en interpretar los datos de manera efectiva para impulsar el éxito empresarial. La transición hacia herramientas modernas de gestión de datos es un paso crucial para cualquier empresa que busque mantenerse competitiva en el mercado actual.