En el ecosistema del comercio digital, las empresas dependen de datos provenientes de múltiples fuentes: sistemas de checkout, ERPs, plataformas de marketing y redes de pago. Sin embargo, en lugar de convertirse en una ventaja competitiva, los datos dispersos y no estructurados generan ineficiencias, imprecisiones y pérdidas de oportunidades.
Las consecuencias son críticas: el 80% del tiempo de los equipos de data se destina a la limpieza y conciliación de información fragmentada, dejando poco margen para el análisis estratégico. La preparación manual de la data incrementa el riesgo de errores, ralentiza la toma de decisiones y crea cuellos de botella operativos. Como resultado, las empresas enfrentan dificultades para obtener una visión unificada y en tiempo real de sus operaciones, limitando su capacidad de escalabilidad y competitividad.
Para sobreponerse a este desafío, las organizaciones deben adoptar procesos automatizados de ingestión, estandarización y procesamiento de datos aprovechando el poder de la IA. Al establecer una infraestructura de datos estructurada, las empresas pueden mejorar la precisión, agilizar la toma de decisiones y maximizar el valor estratégico de su información.
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