Transformación Digital: Cambio Cultural y Estratégico para Mejorar la Experiencia del Cliente

TRANSFORMACIÓN DIGITAL: cambio cultural y estratégico por el que las empresas se orientan a mejorar la experiencia de sus clientes y a la creación de nuevos modelos de negocios, a través de la incorporación de tecnologías digitales, para ofrecer soluciones más eficaces, innovadoras, rápidas y rentables. Supone la digitalización de los negocios. Trans digit VS digitaliz: la digitalización es la conversión de información al formato no físico, mientras que la transformación digital supone la implementación de procesos que actualizan las herramientas y los objetivos de la empresa a un mundo de por sí digitalizado. La digitalización es un proceso que suele tomar un periodo corto, mientras que la transformación digital requiere de perspectiva estratégica. La digitalización conduce al negocio digital. Es el proceso de presionar los medios analógicos en bits y bytes (0 y 1). Tipos: – Contenidos – Procesos – Automatización – Negocios digitales.

Dimensiones de la Transformación Digital:

Liderazgo hacia lo digital: se identifica un líder de primer nivel en la organización con las capacidades de impulsar, coordinar y movilizar a la organización hacia un proceso de Transformación Digital Significativa. Funciones CEO para lograr transformación digital: – Roles y comportamiento – Transformación significativa. – Equipo comprometido – Impacto. Visión y estrategia de digitalización: con el apoyo de la tecnología, las empresas cuentan con un enfoque estratégico claro en su proceso de Transformación Digital. Digitalización de procesos y toma de decisiones: La empresa cuenta con procesos estructurados, eficientes y digitalizados, y con reglas de negocios claras que permiten una toma automatizada de decisiones. Formas de trabajo, personas y cultura digital: Las empresas cuentan con organizaciones flexibles y ágiles, que trabajan de forma colaborativa tanto internamente como con «partners» externos. Cultura de trabajo en empresa en proyectos de digitalización o Transformación Digital: – Cultura Colaborativa con Clientes y Colaboradores Externos – Cultura Colaborativa solo Interna – Cultura Colaborativa solo por proyecto – Cultura de Trabajo aislada.

Ecosistema digital:

Ecosistema digital: sistema socio-técnico inspirado en ecosistemas naturales. Proceso adecuado para posicionar una idea, dar inicio a una campaña o promocionar algún producto. Sirve para ganar visibilidad en el mundo del internet y atraer diferentes clientes potenciales, nos sirve para descubrir, analizar y entender a: Empresas, Competidores, Sectores y Clientes. Ventajas: ayuda a posicionar la empresa de manera más efectiva, las campañas de marketing y publicidad se vuelven más eficientes, mayor eficiencia en el tiempo a la hora de invertir para comercializar un producto. Los elementos que forman un ecosistema digital son: – Página web/Blog – Marca – SEO y SEM – RRSS – Analítica. Data Driven Marketing: conjunto de conocimientos y decisiones que emergen del análisis de datos provenientes de fuentes internas y externas, acerca de los consumidores. Se trata de convertir el dato en conocimiento y el conocimiento en rentabilidad. Hay una gran diferencia entre simplemente recolectar datos del cliente y ejecutar de manera inteligente una estrategia de data driven marketing. Las necesidades que han incitado el despegue del DDM son: 1. La búsqueda continua por maximizar el retorno de la inversión. 2. Conseguir una mayor visibilidad. 3. El poder alinear los objetivos de la empresa con las necesidades reales del público digital. 4. Aumentar el volumen de datos que podemos obtener de los canales online. 5. Girar definitivamente hacia una visión customer-centric.

Paradigma del dato:

Paradigma del dato: Big data (transformar el dato en conocimiento). Diferencias entre datos estructurados y no estructurados: Los datos estructurados están altamente organizados y formateados de tal manera que se pueden buscar fácilmente en bases de datos relacionales. Los datos no estructurados no tienen un formato u organización predefinidos, lo que hace que sea mucho más difícil de recopilar, procesar y analizar. Time value data: La navegación de un usuario tiene importancia en el momento (cuanto más pegado al ahora, más relevancia tiene el dato). BIG DATA: conjunto de datos cuyo tamaño excede las capacidades de las actuales aplicaciones de bases de datos para capturar, almacenar, gestionar y analizar los mismos. Está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. A nivel técnico, el big data ha de seguir una estructura de procesos que pasa por la Recogida, almacenaje y análisis de los datos. Dark data challenge: activos desestructurados producidos por las tareas repetitivas realizadas, que acumula la empresa de forma inútil. El contenido suele ser difícil de analizar. 3 VS BIG DATA: volumen, velocidad y variedad. Pirámide del dato: Monetización del dato (casos de uso); data science (analítica); data engineering (big data management and processing); big data infrastructure.

Business Intelligence:

Business Intelligence: solución para tomar decisiones rápidas y correctas es el análisis empresarial. Técnica para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de manera que se pueda mejorar el proceso de toma de decisiones en los negocios. Comprende un conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que ayudan a recolectar, refinar y convertir datos de sistemas transaccionales e información no estructurada (interna y externa a la empresa) en información organizada, para uso directo o para su análisis y transformación en conocimiento, de esta manera apoyando la toma de decisiones. Los principales productos de BI: • El Cuadro de Mando Integral (CMI) – Es un modelo de gestión que traduce la estrategia en objetivos interrelacionados, medidos a través de indicadores y vinculados a planes de acción que permiten alinear el comportamiento de los miembros de la organización con la estrategia de la empresa. • Sistema de soporte de decisiones (DSS) – Los datos históricos de la empresa se utilizan para resolver problemas como la organización de la producción y la planificación de tareas. • Sistema de información ejecutiva – Basado en el DSS, se personaliza para las necesidades específicas de los gerentes y ejecutivos de las organizaciones. RESUMEN PROCESO BI: recolectar datos, transformar datos en información, obtener insights, tomar decisiones, medir resultados según métricas predeterminadas y aprender de lecciones.

Niveles de uso de datos:

Nivel operativo: Los sistemas de información se utilizan para monitorear las actividades y transacciones básicas de la organización. Nivel administración: Se realizan tareas de administrador de nivel intermedio, apoyando las actividades de análisis, seguimiento, control y toma de decisiones, consultando la información almacenada en el sistema, brindando informes y facilitando el manejo de la información por parte de los niveles intermedios. Nivel conocimiento: En este nivel podemos encontrar empleados que busquen conocimiento y datos, englobando el núcleo de las operaciones tradicionales de captura masiva de datos y servicios básicos de procesamiento de datos, con tareas ya definidas. Nivel estratégico: Su finalidad es realizar actividades de planificación a largo plazo, tanto a nivel de gestión como en función de los objetivos de la empresa. Relación del Business Intelligence con la tecnología: • ETL son herramientas de Extracción, Transformación y Carga (Load). • Son el software que se encarga de extraer todos los datos de las diferentes fuentes, luego depurarlos, modificarlos e insertarlos en el almacén de datos. ETAPAS: 1. Extracción (extraer datos de las fuentes de información). 2. Transformación (funciones se aplican a datos obtenidos para pasarlos a datos que se pueden cargar). 3. Cargar datos al sistema. 4. Limpieza: Comprueba la calidad de datos. 5. Integración. 6. Actualizaciones.

BI y la tecnología: Data Warehouse: Es el lugar donde se almacenan los datos y está controlado por dos conceptos centrales: • La integración y combinación de diferentes tipos de datos que se utilizan en diferentes áreas y espacios de la organización. • La división y selección de esa misma información según las necesidades específicas de cada usuario o sección de la empresa. ERP (Enterprise Resource Planning): es un único sistema de gestión y datos, donde converge toda la información de una empresa. El objetivo principal de un software de estas características es ayudar a gestionar empresas de cualquier tipo, automatizando todos sus procesos. La naturaleza de un sistema de gestión empresarial es modular (dividido en partes independientes), ya que trata de organizar y estructurar todos los departamentos de una empresa.