¿Qué es données connectées?

qué son los datos conectados

données connectées ofrece una forma de establecer relaciones entre las fuentes de datos para proporcionar contexto y aumentar el valor de los datos existentes para una empresa. Los silos de datos ofrecen poco valor a una empresa. Al conectar diferentes puntos de datos sobre un tema, como un cliente, se puede pintar un cuadro para enriquecer las interacciones con el contexto adicional. Cuantos más puntos de datos haya sobre una entidad, mayor será el valor potencial de la relación.

données connectées Ejemplos

A continuación figuran algunos ejemplos en los que données connectées pueden mejorar una función empresarial:

Ventas

El equipo de ventas debe estar bien informado cuando interactúa con clientes potenciales y clientes. Para los clientes potenciales, es ventajoso conocer los cambios en una empresa, ya que los cambios suelen desencadenar una compra. Por ejemplo, si un cliente recibe una nueva inversión para expandirse en un área específica, las ofertas de empleo y las noticias del mercado resultantes pueden descubrir nuevos proyectos. En el caso de las relaciones con clientes existentes, es útil que el departamento de ventas conozca los problemas técnicos pendientes o las solicitudes de mejora del cliente.

Marketing

La función de marketing se basa en gran medida en los datos, utilizando métricas internas para medir el éxito y datos externos para comprender la dinámica del mercado y de los clientes. Cada recorrido del cliente contiene hitos que siguen un camino hacia un cliente potencial cualificado que se puede entregar a ventas. Cada punto de datos de ese recorrido, como las páginas de destino visitadas, las descargas de activos, las palabras clave buscadas o los clics en anuncios, dispara su puntuación de cliente potencial como candidato para que el departamento de ventas lo desarrolle. La acumulación de puntos de données connectées crea una comprensión de los intereses del cliente antes de que se produzca la primera conversación significativa.

Servicio de asistencia

Las organizaciones de soporte utilizan données connectées para comprender el contexto de cada llamada o correo electrónico entrante. El analista de servicios debe comprender el entorno en el que opera su producto, el nivel de servicio esperado, la criticidad del negocio, las escaladas anteriores y otros casos abiertos para resolver correctamente una incidencia. Al examinar todos los casos para ver problemas similares, el sistema de gestión de problemas puede automatizar el análisis de la causa raíz para garantizar que no se repita un problema.

Gestión de cuentas

Un gestor de cuentas puede hacer un mejor trabajo si observa las tendencias históricas de la relación, supervisa las redes sociales para hacerse una idea de las sensibilidades que pueda tener su cliente y acude a la reunión armado con la información adecuada para demostrar su competencia.

Ingeniería y desarrollo

Durante la fase de desarrollo, una empresa sólo puede realizar pruebas con un subconjunto de casos de uso en comparación con un déploiement del mundo real. Recopilar y conectar datos sobre el uso en producción ayuda a reducir los errores y permite un mantenimiento proactivo. Los sensores IoT pueden proporcionar grandes cantidades de datos que deben analizarse de forma holística para comprender, con contexto, cómo funciona un sistema en la naturaleza.

Fabricación

données connectées permite a los fabricantes tomar decisiones basadas en datos y optimizar la gestión de la cadena de suministro, lo que se traduce en una mayor eficiencia y ahorro de costes. A medida que más fabricantes adopten las tecnologías données connectées , seguirán avantage de la mejora de la productividad, la calidad y la rentabilidad.

Gestión de productos

Los jefes de producto interactúan regularmente con los usuarios de su producto o servicio para conocer sus puntos fuertes e identificar áreas de mejora en futuras revisiones. Los datos de uso ayudan a localizar áreas que pueden retirarse o refactorizarse como opciones. Cuantos más puntos de datos sobre el producto reúna el gestor de producto, más contexto obtendrá sobre hacia dónde llevar la hoja de ruta para obtener el máximo beneficio para el vendedor y el cliente.

Actian facilita el análisis

Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.

PREGUNTAS FRECUENTES

Los datos conectados son un enfoque en el que los datos procedentes de múltiples sistemas, aplicaciones y fuentes se vinculan mediante relaciones, metadatos y semántica para crear una visión unificada y rica en contexto en toda la organización.

Los datos conectados rompen los silos, mejoran la capacidad de descubrimiento de datos, apoyan el análisis preciso, refuerzan la gobernanza y permiten a los sistemas de IA comprender cómo se relacionan los conjuntos de datos entre sí en todas las funciones empresariales.

Al vincular los activos de datos a través de entidades, linajes y metadatos compartidos, los datos conectados proporcionan a los modelos de IA y a los motores de análisis un contexto que mejora la precisión, la relevancia y la explicabilidad de las ideas y las predicciones.

Las tecnologías clave incluyen grafos de conocimiento, plataformas de gestión de metadatos, catálogos de datos, gestión de datos maestros (MDM), herramientas de linaje de datos, modelos semánticos y marcos de integración que mapean las relaciones entre sistemas.

Entre los casos de uso más comunes se encuentran las vistas 360 de clientes, la visibilidad de la cadena de suministro, la detección de fraudes, el cumplimiento de normativas, la gobernanza de datos, la búsqueda empresarial y los modelos de generación de recuperación aumentada (RAG) que se basan en relaciones de datos contextuales.

Los retos incluyen la integración de sistemas dispares, la alineación de esquemas, el mantenimiento de metadatos coherentes, el establecimiento de normas de gobernanza, la asignación de linajes a través de canalizaciones complejas y la garantía de la exactitud de las relaciones a lo largo del tiempo.