El valor de la gestión de datos

El interés por entender qué es y cómo lograr una ventaja analítica crece más y más en las empresas. Pero ¿y la ventaja competitiva?

Cada vez son más los que sostienen que ya no hace falta enfocarse en la competencia y en cómo diferenciarse, sino en los datos, su gestión y análisis; poniendo al cliente en el centro y personalizando su experiencia, de tal forma que ya no tenga sentido la competencia.

¿Habrá llegado el momento de dejar de competir para empezar a medir? 

La gestión de datos no siempre ha sido valorada por los científicos de datos, que muchas veces lo ven como un obstáculo para obtener información. Sin embargo, la experiencia de clientes de diversas industrias demuestra que una buena gestión de datos favorece el éxito de los proyectos de analitica, mejorando la productividad empresarial. 

La información, tanto estructurada como no estructurada es la base para mejorar la productividad empresarial, ya que permite tomar mejores decisiones, adelantarse a los riesgos y encontrar áreas de mejoras en los procesos, entre muchos otros beneficios.

Los CIOs y CEOs ya no cuestionan la importancia del Big Data y cada vez más lo entienden como indispensable para no quedarse atrás en el mercado y lograr lo que ya se denomina "ventaja analítica".

¿De qué se trata?

¿Quieres confirmar o descubrir? ¿Conoces la diferencia entre una verificación y un hallazgo? ¿Cuál beneficia más a tu negocio?

La minería de datos y los modelos predictivos son la base del conocimiento empresarial. Su fin es buscar patrones en grandes volúmenes de datos que aporten valor a la organización y a su estrategia. Ahora bien, ¿qué aspectos debemos tener en cuenta?

El auge del Big Data y el machine learning abrió oportunidades únicas para que la analítica de datos se consolidara como actividad clave en el ambiente de los negocios. Las empresas hoy se esfuerzan por obtener una ventaja analítica que las coloque por delante de la competencia a la hora brindar sus servicios a los clientes y usuarios.

¿Qué les permite alcanzar esta ventaja? Por un lado, personalizar mejor sus propuestas y ofrecer experiencias más satisfactorias a su clientela; y, por el otro, optimizar sus propios procesos operativos y comerciales. De hecho, estos son los grandes motivos que llevan a muchas compañías a tratar de convertirse en una organización data-driven. 

Ahora bien, las tecnologías disruptivas que le brindan soporte a las tareas de analytics son muy atractivas y suman mucho valor, pero lo que realmente constituye la materia prima clave para todos estos procesos –esto es, el oro en bruto-, son los datos. Y, para efectuar análisis predictivos, es necesario prepararlos: esta instancia es clave para obtener resultados valiosos en términos de recomendaciones, insights o predicciones.

¿Cómo se lleva a cabo esta tarea con éxito?

Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y Big Data son los grandes catalizadores del cambio en estos tiempos. Cuán profundas y provechosas sean esas transformaciones dependerá de cuánto nos animemos a innovar y a subirnos a una ola que, de lo contrario, simplemente seguirá.

¿Por qué Big Data?

En la medida en que las empresas se enfocan en generar experiencias diferenciales para sus clientes, los modelos de negocios están experimentando profundas transformaciones. La inteligencia artificial (IA), el big data, la analítica predictiva, prescriptiva y aumentada y otras tecnologías emergentes (como los sistemas cognitivos) habilitan a generar cambios disruptivos y a innovar, ya no solamente a nivel de los servicios y productos, sino directamente en los modos en que se estructura y planifica la actividad de las compañías.

De todas formas, no hay que confundirse: lo que está en la base de esta revolución no son las tecnologías en sí mismas, sino los datos. Y lo que realmente hace la diferencia es la capacidad de poder convertir los datos en inteligencia –esto es, en información valiosa para la toma de decisiones-.

¿Cómo lograrlo?

El machine learning -o aprendizaje automático- es la rama de la inteligencia artificial que trabaja con algoritmos que se van mejorando a través de la experiencia, es decir, aprenden iterativamente a partir de los datos.

Los sistemas de machine learning se utilizan para crear modelos predictivos basados en aportación continua que se utiliza para poder anticipar, predecir y tomar decisiones.

Mucho se ha trabajado para que las empresas de cualquier tamaño adoptaran la nube. Hubo que sortear innumerables obstáculos tecnológicos y financieros pero, sobre todo, culturales. Y, si bien se ha progresado mucho, todavía falta que las empresas comprendan el pleno valor de la nube. Justo cuando éstas estaban empezando a sentirse más o menos cómodas en cloud computing, llegó la consigna: basta de servidores.

¿Cómo sería un futuro “serverless”? ¿Deberán los CIOs repensar sus estrategias?

En un mundo cada vez más interconectado y digital, la relevancia de los datos es incuestionable, pero para que además sean funcionales a nuestro negocio, debemos prestar especial atención a su calidad.

Y si vamos a trabajar en proyectos que fomenten la calidad de datos es importante dar relevancia al data profiling, uno de los pasos más críticos del proceso. El Data profiling o perfilado de datos es un proceso que consiste en revisar la fuente del dato, entender su estructura, contenido y relaciones y así identificar el potencial que tiene para los diferentes proyectos de negocios.

¿Cuáles son las mejores prácticas que se pueden aplicar para que el data profiling se resuelva con mayor éxito?

En estos días, los datos se presentan como uno de los activos más valiosos con los que cuentan las empresas. La gestion de los datos, su correcta lectura y utilización, genera importantes ventajas para las decisiones de negocios y de operaciones.

De hecho, según Forbes, la capacidad de capitalizar la información y el análisis de datos “puede hacer o quebrar una empresa; y es por ello que el big data, la inteligencia artificial y el análisis predictivo hacen que las organizaciones estén hoy luchando por una ventaja, o temiendo una disrupción”.

Tener ventaja analítica resulta esencial. Y las empresas van en búsqueda de ella. Los resultados de un estudio revelan cuál es la motivación de base: el 58% de las compañías líderes en análisis vieron una correlación directa entre las iniciativas de analítica de datos y una "mejora significativa" en sus posiciones competitivas. De hecho, el 60% de estas organizaciones informó un crecimiento de los ingresos superior al 7%, mientras que más de una cuarta parte de la élite analítica registró un aumento de los ingresos superior al 15%. Por el contrario, un 18% de las empresas llamadas "followers" registró incrementos de ingresos por debajo del 5%.