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¡Quiero insights, no datos!

Análisis de datos • Autor: Diego Lis

 

En el mundo actual, saturado de información, la capacidad de tomar decisiones informadas y ágiles es lo que distingue a las empresas exitosas de las demás. La aparición de cargos como el Chief Data Officer (CDO) y el auge de disciplinas como Data Science son testimonio de la creciente importancia de los datos en la estrategia empresarial. Sin embargo, en esta carrera por acumular datos, es crucial hacer una distinción fundamental: lo que realmente necesitamos son insights, no solo datos.

¿Qué es un Insight?

Un insight se podría definir como una revelación clara y profunda, un descubrimiento que permite tomar decisiones. No es simplemente un dato más; es una comprensión que guía la acción.

Imaginemos por un momento que necesitamos una cierta cantidad de hojas de papel. Una forma de conseguirlo sería comprar un bosque entero, el cual contiene, en potencia, todo el papel que podemos llegar a necesitar. Sin embargo, nadie en su sano juicio compraría un bosque para obtener una resma de papel. Adquirir el bosque implica un costo significativo y un proceso complejo para convertir esos árboles en el papel que necesitamos. Este proceso requiere especialización y tiempo, recursos que podrían invertirse mejor en otras áreas. Mucho más fácil y práctico es comprar directamente la resma.

En esta imagen, el bosque representa los datos crudos: abundantes pero sin procesar. La resma de papel, en cambio, simboliza el insight, listo para ser utilizado.

Los Desafíos de los Insights

Obtener insights valiosos no es una tarea trivial. Para que un insight sea considerado como tal, debe cumplir con varias características clave:

  • Relevante: se alinea con las necesidades específicas y el contexto del negocio o desafío en cuestión.
  • Accionable: ofrece una dirección clara para la toma de decisiones o acciones estratégicas.
  • Oportuno: proporciona información valiosa en el momento adecuado
  • Singular: ofrece una perspectiva única, destacando patrones, tendencias o conexiones que no son obvias para todos. 
  • Claro: se comunica de manera clara y concisa

En resumen, la complejidad de los datos subyacentes se debe traducir en una comprensión nueva de la realidad que sirva para la toma de decisiones.

Algunos ejemplos

La Media Data es un territorio estupendo para encontrar insights relevantes para las decisiones empresariales. En dicho territorio podemos encontrar tanto datos sobre los contenidos que se publican en todo tipo de medios, como las publicidades empujadas por las propias marcas.

En el primer grupo (contenidos), un insight podría ser el siguiente: Un análisis de las tendencias en las cuentas de redes sociales y portales, puede proporcionar a las marcas una ventaja competitiva. Por ejemplo, un aumento en la discusión sobre la sostenibilidad y el medio ambiente puede indicar una oportunidad de adaptar tu mensaje en línea con dicho interés.

En el segundo grupo (publicidades), un análisis del rendimiento de las campañas publicitarias en diferentes canales (televisión, radio, online), permite identificar cuál es el media mix que ofrece el mejor retorno de la inversión en cada momento. Por ejemplo, si tu principal competidor hizo una apuesta fuerte en las radios, puede ser una oportunidad ideal para tener una mayor presencia en los formatos que no está utilizando tu competencia.

Conclusión

En la era de la información, la verdadera ventaja competitiva no reside en acumular la mayor cantidad de datos, sino en la capacidad de destilar esos datos en insights claros y accionables. En Seenka, estamos comprometidos con esa misión: transformar datos de calidad en insights que necesitas para tomar decisiones informadas y estratégicas.

No te quedes con los datos; busca los insights.

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Diego Lis

CTO Seenka Media Data Soy un apasionado de la tecnología y el análisis de datos con más de 20 años de experiencia en el sector. Profesor en la Universidad Nacional de Córdoba y dirigente de la Fundación Logosófica Argentina, busco liderar cambios e inspirar a superarse de manera integral.