Veeral Desai

Tim Fountaine

Kayvaun Rowshankish

<article-ideainbrief class="article-ideainbrief">
 <h4 class="ideainbrief-title">La idea en breve</h4>
 <div class="ideainbrief-contents">
  <h5>El problema</h5>
  <p>Aunque los datos ofrecen enormes oportunidades, las estrategias de la mayoría de las empresas para aprovecharlas son ineficaces.</p>
  <h5>Por qué ocurre</h5>
  <p>Con demasiada frecuencia, los esfuerzos de las empresas en materia de datos no logran sentar las bases para futuros usos de los datos. Los equipos individuales crean una canalización de datos personalizada para cada aplicación que no puede reutilizarse fácilmente.</p>
  <h5>La solución</h5>
  <p>Cree productos de datos estándar que puedan adaptarse a las necesidades de varios tipos de usuarios y muchas aplicaciones. Los productos pueden ser gestionados por equipos dedicados dentro de las unidades de negocio, apoyados por una función central que coordine y estandarice el diseño.</p>
 </div>
</article-ideainbrief><p>Aunque todas las empresas reconocen el <a href="https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/the-data-driven-enterprise-of-2025" target="_blank" rel="noopener noreferrer">poder de los datos</a>, la mayoría lucha por liberar todo su potencial. El problema es que las inversiones en datos deben aportar valor a corto plazo y, al mismo tiempo, sentar las bases para el rápido desarrollo de usos futuros, mientras las tecnologías de datos evolucionan de forma impredecible, surgen nuevos tipos de datos y el volumen de éstos sigue aumentando.</p>

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<p>Most companies struggle to capture the enormous potential of their data. Typically, they launch massive programs that try to meet the needs of every data end user or have individual application-development teams set up customized data pipelines that can&#8217;t easily be repurposed. Firms instead need to figure out how to craft data strategies that deliver value in the near term and at the same time lay the foundations for future data use.</p>
<p>Successful companies do this by treating data like a commercial product. When a business develops a product, it tries to maximize sales by addressing the needs of as many kinds of customers as possible with it&#8212;often by creating a standard offering that can be tailored for different users. A data product works similarly. It delivers a high-quality, easy-to-use set of data that people across an organization can apply to various business challenges. It might, say, provide 360-degree views of customers, of employees, or of a channel.</p>
<p>Because they have many applications, data products can generate impressive returns. The customer data product at one large bank, for instance, has nearly 60 use cases, and those applications generate $60 million in incremental revenue and eliminate $40 million in losses annually.</p>

A Better Way to Put Your Data to Work

<p>La mayoría de las empresas luchan por aprovechar el enorme potencial de sus datos. Normalmente, lanzan programas masivos que intentan satisfacer las necesidades de cada usuario final de datos o hacen que los equipos de desarrollo de aplicaciones individuales establezcan canalizaciones de datos personalizadas que no pueden reutilizarse fácilmente. En su lugar, las empresas tienen que averiguar cómo elaborar estrategias de datos que aporten valor a corto plazo y, al mismo tiempo, sienten las bases para el uso futuro de los datos.</p>
<p>Las empresas de éxito hacen esto tratando los datos como un producto comercial. Cuando una empresa desarrolla un producto, intenta maximizar las ventas satisfaciendo con él las necesidades del mayor número posible de tipos de clientes, a menudo creando una oferta estándar que pueda adaptarse a diferentes usuarios. Un producto de datos funciona de forma similar. Ofrece un conjunto de datos de alta calidad y fáciles de usar que las personas de toda una organización pueden aplicar a diversos retos empresariales. Puede, por ejemplo, proporcionar una visión de 360 grados de los clientes, de los empleados o de un canal.</p>
<p>Como tienen muchas aplicaciones, los productos de datos pueden generar rendimientos impresionantes. El producto de datos de clientes de un gran banco, por ejemplo, tiene casi 60 casos de uso, y esas aplicaciones generan 60 millones de dólares en ingresos incrementales y eliminan 40 millones de dólares en pérdidas al año.</p>

Una forma mejor de poner sus datos a trabajar

Most companies struggle to capture the enormous potential of their data. Typically, they launch massive programs that try to meet the needs of every data end user or have individual application-development teams set up customized data pipelines that can’t easily be repurposed. Firms instead need to figure out how to craft data strategies that deliver value in the near term and at the same time lay the foundations for future data use. Successful companies do this by treating data like a commercial product. When a business develops a product, it tries to maximize sales by addressing the needs of as many kinds of customers as possible with it—often by creating a standard offering that can be tailored for different users. A data product works similarly. It delivers a high-quality, easy-to-use set of data that people across an organization can apply to various business challenges. It might, say, provide 360-degree views of customers, of employees, or of a channel. Because they have many applications, data products can generate impressive returns. The customer data product at one large bank, for instance, has nearly 60 use cases, and those applications generate $60 million in incremental revenue and eliminate $40 million in losses annually.

Una forma mejor de poner sus datos a trabajar

Resumen.

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