Los datos alternativos se refieren a fuentes de datos no convencionales, no estructurados y no tradicionales que brindan información estratégica a las empresas. A diferencia de las fuentes tradicionales, este tipo de datos permiten descubrir tendencias y patrones ocultos que a menudo pasan desapercibidos en el análisis de datos estándar.
En este artículo abordaremos los siguientes temas:
- La evolución de los datos alternativos
- ¿Cuál es la diferencia entre los data tradicional y la alternativa?
- El rol de los proveedores y analistas de datos alternativos
- Los beneficios y el impacto del análisis de datos alternativos en todas las industrias
- Uso de datos alternativos en la industria retail
- El rol de los Datos Alternativos en Bienes Raíces
- Datos alternativos en el sector logístico
- ¿Qué esperar de este tipo de datos en el futuro?
La evolución de los datos alternativos
Históricamente, las empresas de inversión, financieras y bancos eran los rubros que buscaban información más allá de los datos internos que recolectaban y de las fuentes oficiales que podían acceder (como informes gubernamentales). Por ejemplo, los inversionistas se dieron cuenta que podían tomar mejores decisiones entre más información obtenían del mercado, los consumidores y la economía.
Sin embargo, la última década ha visto un cambio emocionante hacia este tipo de información. Empresas en distintas industrias se han dado cuenta que tener información única, oportuna y granular proporciona una ventaja competitiva significativa en un mercado en rápida evolución.
¿Sabía qué? El gasto realizado en datos alternativos por parte de firmas alrededor del mundo fue de $1.1 millones en 2019 (Forbes).
¿Cuál es la diferencia entre los data tradicional y la alternativa?
Los conjuntos de datos alternativos provienen de distintas fuentes. Algunos ejemplos de este tipo de datos son:
- Tráfico web.
- Comportamiento web.
- Calificaciones y comentarios de clientes sobre una marca.
- Transacciones bancarias.
- Información recolectada de sensores en los vehículos.
- Datos GPS para medir la afluencia vehicular o peatonal en un lugar específico.
- Datos recolectados de aparatos que utilizan IoT.
- Uso de aplicaciones móviles.
- Imágenes satelitales.
- Información climatológica.
Es importante recordar que este tipo de información no es data estructurada. ¿A qué nos referimos con esto? Los datos internos (Como registros de facturación) o los datos externos «tradicionales» (como los censos poblacionales u otra información oficial) han sido recolectados para un propósito específico. Por lo tanto, este tipo de información suele ser (hasta cierto punto) ordenada y más fácil de analizar.
Por el contrario, los datos alternativos pueden utilizarse para varios propósitos, por lo que requieren mayor esfuerzo para ordenar y analizar. Por ejemplo, los datos recolectados de sensores de los vehículos sirven para entender el rendimiento del automóvil, pero también se puede utilizar para entender cuáles son los patrones de movilidad vehicular en una ciudad.
Importante: La data no tradicional no pretende reemplazar otro tipo de datos. Al contrario, ésta complementa los datos estándar que ya se tienen. El resultado es una visión más holística y completa del panorama del mercado y los comportamientos de los consumidores.
El rol de los proveedores y analistas de datos alternativos
Sacar el máximo partido a este tipo de datos no es tarea fácil. Para la mayoría de las empresas será necesario contar con un equipo externo de expertos en datos. ¿Por qué? Aquí hay algunas razones:
Complejidad de los datos. Como ya explicamos, los datos no tradicionales a menudo no están estructurados y provienen de varias fuentes. Por ello, se requiere de habilidades especializadas para limpiar, almacenar, procesar y analizar este tipo de datos.
Conocimientos técnicos. Trabajar con este tipo de datos requiere una sólida comprensión de las herramientas y técnicas avanzadas de análisis de datos. Esto incluye saber sobre Big Data, Machine Learning, algoritmos de IA, minería de datos y análisis predictivos.
Teniendo en cuenta todos estos requisitos, solo un equipo con experiencia en ciencia de datos puede aportar la formación técnica necesaria.
Cumplimiento de privacidad y ética. Asegurar el uso ético de los datos y mantener el cumplimiento de las leyes de privacidad de datos es una consideración clave. Especialmente cuando se trabaja con datos alternativos.
Por ello, un buen científico de datos debe comprender el panorama legal para no incurrir en ningún riesgo hacia la privacidad de los clientes y los usuarios.
Integración de datos. Para obtener lo mejor de los datos alternativos, es necesario integrarlos de manera efectiva con fuentes de datos tradicionales e internas. Un equipo con experiencia en gestión de información puede combinar varias fuentes, proporcionando una visión más integral a las empresas.
Perspectivas «accionables». El objetivo final de usar datos no tradicionales es obtener información única y procesable que impulse las decisiones comerciales. Los expertos en datos pueden interpretar conjuntos de datos complejos y traducirlos en información estratégica comprensible y utilizable.
Eficiencia de tiempo y recursos. Recopilar, limpiar y analizar datos puede llevar mucho tiempo y recursos. Un equipo dedicado en datos puede realizar estas tareas de manera más eficiente, lo que permite que la empresa se concentre en sus funciones principales.
Ventaja competitiva. La razón más convincente es la ventaja competitiva que puede proporcionar un equipo de datos capacitado. La capacidad que tiene un científico de datos para extraer conocimientos profundos a partir de información alternativa datos puede traducirse en estrategias que se diferencian de la competencia.
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¿Cómo elegir el proveedor adecuado?
Elegir un buen proveedor de datos alternativos es clave. Es por ello que se debe tener en cuenta la precisión, la relevancia y la calidad de los datos que se planea utilizar. Además, se debe considerar el cumplimiento de las normas éticas y las leyes de privacidad.
Tome en cuenta: La empresa que elija debe ofrecer soluciones personalizadas que se alineen con sus requisitos únicos.
Los beneficios y el impacto del análisis de datos alternativos en todas las industrias
Sin importar la industria, el crecimiento, fortalecimiento y transformación de una empresa va muy de la mano con su capacidad para hacer uso de los datos.
A grandes rasgos la data alternativa ofrece los siguientes beneficios:
- Información más «fresca y relevante».
- Mejor entendimiento del mercado y las personas (consumidores, clientes y usuarios).
- Ventaja competitiva.
Datos alternativos para servicios financieros, banca y fintech
El auge de los datos alternativos permite a bancos e instituciones financieras navegar a través de escenarios complejos de manera más efectiva. Este fenómeno ha proporcionado nuevos métodos para entender a sus clientes y mercados, permitiendo la toma de decisiones de inversión más informadas.
Análisis más profundo sobre las relaciones existentes con los clientes: Los datos tradicionales pueden mostrar qué adquieren los clientes, pero raramente explican el porqué de sus compras. Los datos alternativos permiten a las instituciones financieras desglosar esta información, proporcionando una comprensión más integral de sus clientes.
Por ejemplo, utilizando información alternativa se puede identificar aumento en los ingresos de un cliente, cambios en su estado civil o un incremento en su participación comunitaria. Toda esta información es útil al momento de ofrecer ofertas bancarias personalizadas a cada usuario.
Identificación de los prospectos adecuados: Aunque los datos tradicionales proporcionan un entendimiento básico del prospecto, los datos no tradicionales (como el historial de direcciones y registros legales) ofrecen una perspectiva más completa y personalizada con el fin de encontrar clientes con alto potencial de ser redituables.
Evaluación de riesgos para carteras de pequeñas empresas: Las pequeñas empresas representan un cúmulo de oportunidades para las instituciones financieras. Sin embargo, a menudo carecen del historial de endeudamiento requerido para la evaluación de riesgos tradicional. Los datos alternativos pueden cubrir este vacío, ofreciendo una visión detallada del rendimiento y el potencial del negocio, independientemente de su historial bancario.
Descubrimiento de nuevas oportunidades de clientes: Los exámenes de crédito tradicionales suelen pasar por alto a las personas con un historial crediticio limitado. Mediante datos alternativos, los bancos pueden entender patrones que se relacionan con el día a día de un individuo con el fin de entender si representa una oportunidad.
Uso de datos alternativos en la industria retail
Dado el creciente volumen de puntos de contacto digitales, los retailers están recurriendo a datos alternativos para obtener un conocimiento más profundo de los consumidores y así mejorar sus procesos de toma de decisiones.
Predicción del comportamiento del cliente: La información relacionada con comportamientos en redes sociales, reseñas en línea y el historial de navegación web, proporcionan información valiosa sobre las preferencias y hábitos de compra de los clientes.
Los minoristas pueden utilizar estos datos para prever futuras conductas de compra. De esta manera pueden personalizar sus estrategias de marketing para maximizar la interacción del cliente y las ventas.
Por ejemplo, mediante el análisis de datos alternativos, un minorista puede identificar un creciente interés en productos sostenibles y, en consecuencia, intensificar la promoción de su línea ecológica.
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Adquisición de nuevos consumidores: Los minoristas pueden identificar nuevos consumidores potenciales a través de fuentes de datos alternativos. Este enfoque puede mejorar significativamente la adquisición de clientes al permitir que las empresas dirijan sus campañas de marketing hacia aquellos individuos que tienen más probabilidades de convertirse en clientes.
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Optimización de tiendas: Las marcas retail pueden usar datos geoespaciales, como el tráfico peatonal y la demografía de una zona específica, para determinar las ubicaciones óptimas para sus tiendas.
Estos datos permiten a los tomadores de decisiones identificar dónde abrir una nueva tienda con el fin de conseguir un mayor ROI.
Predicción de ventas: Con la ayuda de los datos alternativos, la predicción de ventas nunca ha sido tan precisa. Las empresas de retail pueden emplear datos históricos de ventas en combinación con factores externos, como la estacionalidad, festividades y los indicadores económicos, para pronosticar de manera precisa ventas futuras por producto, punto de venta o región.
Esta información es crucial en la gestión de inventarios, minimizando la probabilidad de desabastecimiento o sobreabastecimiento.
Mejora de la distribución: La optimización de la cadena de suministro es otra área donde los datos alternativos pueden hacer una diferencia significativa. Los minoristas pueden perfeccionar las rutas de entrega, reducir costos de transporte y garantizar una entrega puntual. Todo esto es posible mediante el análisis de conjuntos de datos provenientes de dispositivos IoT en almacenes, previsiones meteorológicas, patrones de tráfico, entre otros.
El rol de los Datos Alternativos en Bienes Raíces
Los datos alternativos impulsan a la industria inmobiliaria al proporcionar información detallada y específica del mercado, favoreciendo la toma de decisiones y las proyecciones de inversión.
Las herramientas especializadas en bienes raíces pueden utilizar múltiples puntos de datos para comprender la dinámica local, afinar los modelos de proyección tradicionales y generar diversos escenarios de resultados.
Igualmente están emergiendo usos innovadores de datos alternativos, como la optimización de los aspectos operativos de las inversiones inmobiliarias, lo cual permite que incluso los gestores de inversiones más pequeños puedan escalar de manera eficiente.
Ventajas del uso de datos alternativos en bienes raíces:
- Aportan información específica del mercado en lugar de promedios generales.
- Permiten un mejor entendimiento de la dinámica local, incluyendo percepciones de seguridad, calidad de la educación, crecimiento del empleo regional y patrones de consumo.
- Ofrecen análisis más matizados de las influencias macroeconómicas.
- Mediante técnicas de Machine Learning y Big Data, mejoran los modelos de pronóstico tradicionales y generan múltiples resultados potenciales.
- Contribuyen en agilizar los aspectos operativos de las inversiones inmobiliarias, reduciendo los costos.
- Fomentan la toma de decisiones basada en datos, aspecto crucial en el entorno fluctuante del mercado de capitales.
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Datos alternativos en el sector logístico
El sector logístico está recurriendo cada vez más a los datos alternativos para mantener la robustez y la agilidad de la cadena de suministro, especialmente a la luz de interrupciones significativas como lo fue la pandemia de COVID-19.
Los modelos tradicionales de gestión «just in time» y «lean», aunque eficientes, pueden ser vulnerables a eventos inesperados. Por lo tanto, las organizaciones están buscando estrategias más sólidas.
En este contexto, el uso de datos alternativos se vuelve benéfico por varias razones:
Relevancia: Las fuentes de datos tradicionales a menudo presentan un retraso de 30 a 90 días. En un entorno empresarial acelerado, este retraso puede ser perjudicial. Sin embargo, los datos alternativos pueden brindar información basada en los datos más recientes.
Consideraciones macroeconómicas: Los datos alternativos pueden ayudar a las empresas a tener en cuenta factores macroeconómicos más amplios que podrían afectar sus operaciones.
Desafío a supuestos: El uso de datos alternativos alienta a las empresas a cuestionar los supuestos tradicionales y considerar enfoques diferentes.
Pronóstico: Al igual que los gerentes financieros usan datos alternativos para predecir las tendencias del mercado, las empresas de logística pueden aprovechar los datos alternativos para hacer pronósticos en ruteo y eficiencia de transporte.
¿Qué esperar de este tipo de datos en el futuro?
Se espera que el tamaño del mercado global de datos alternativos experimente una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 56% para 2027 (Liderado predominantemente por Estados Unidos). Igualmente se espera una mayor integración de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning) con este tipo de datos.
Debido a su diversidad y capacidad para ofrecer insights de alto valor, la data alternativa lleva tiempo demostrando su utilidad en diferentes mercados. Dependiendo del sector, las empresas pueden predecir el comportamiento del consumidor, optimizar las ubicaciones de sus negocios, mejorar la atención a los pacientes o fortalecer la cadena de suministro.
El valor de los datos alternativos radica en su capacidad para proporcionar información oportuna, detallada y a menudo única. A medida que la tecnología avanza y mejora la recopilación de información alternativa, las empresas incrementarán su ventaja competitiva.
Frente a la creciente volatilidad del mercado y los cambios rápidos en el comportamiento de los consumidores, el uso de datos alternativos no es solo una ventaja, sino que se está convirtiendo en un requisito comercial imprescindible.
