Gestión de datos: ¿Cómo convertir datos en inteligencia?

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?

Al ser la materia prima con la que trabajan los algoritmos de inteligencia artificial, los datos son un activo esencial para las empresas en la actualidad. Pero para que aporten valor hay que encarar un proceso de optimización de datos, que implica poder almacenarlos, depurarlos y transformarlos de modo tal de pasar de los grandes datos (big data) a los datos inteligentes que aportan valor real (smart data). Esto es clave, ya que la calidad (data quality) y el modo en que se procesen los datos definirá la capacidad de las empresas para aprovechar el potencial de las tecnologías disruptivas, tanto a nivel de la innovación como de las mejoras operativas. Adoptar y administrar con éxito los datos en todas sus formas es un requisito previo esencial. 

Según Forrester Research, las organizaciones realmente impulsadas por el conocimiento están creciendo a un promedio de más del 30% anual. Estas organizaciones data driven dominan sus sectores y crean nuevos mercados mediante la generación de ideas accionables a través de la recopilación de datos y el análisis. En efecto: una organización data driven pone los datos y los desarrollos de analytics al frente y en el centro de su estrategia de negocio.

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Piedras en el camino

Un estudio reveló recientemente que el avance hacia estos objetivos viene más lento de lo esperable, y que incluso las corporaciones líderes parecen estar fallando en sus esfuerzos por convertirse en empresas basadas en datos. Esta encuesta encontró que aún cuando el 92% está acelerando sus inversiones en big data, analytics e inteligencia artificial, el porcentaje de empresas que se identifican a sí mismas como basadas en datos es de apenas 31%. 

Otro dato interesante surgido de esta investigación es que los principales obstáculos no parecen ser los tecnológicos (ya que solo el 7,5% mencionó a la tecnología como el desafío central), sino el cultural: el 93% de los encuestados identificó a las personas y los procesos como los principales obstáculos para convertirse en una organización data-driven. 

Los datos al poder

Ante tal panorama, ¿cómo hacer que los datos sean realmente de valor para el negocio?

√ El primer paso inevitable es construir una cultura de datos al interior de la organización, cosa que debe ir desde arriba hacia abajo y penetrar en el negocio. 

√ Para hacer que la optimización basada en datos sea parte de sus operaciones diarias, es imprescindible construir una estrategia de datos. No se trata simplemente de instalar las herramientas y aplicaciones adecuadas, sino de hacer que los datos y el análisis estén en la base de todas las decisiones comerciales y sean adoptados por todos los niveles.

√ Mejorar la alfabetización de la fuerza laboral en datos es vital para que se despliegue el potencial creativo y avanzar hacia un uso innovador de los mismos.

√ Para tomar mejores decisiones es fundamental que los datos estén disponibles para todos dentro la organización y que también se cuente con las herramientas para analizarlos. Al permitir que los empleados de distintas áreas utilicen los datos correctos en el momento adecuado, los datos pueden enriquecer y mejorar la toma de decisiones y aportar ventajas competitivas sustanciales. 

√ Obviamente, lo primero es empezar por  usar los datos con que ya cuentan. Deben saber cuáles son las fuentes de datos disponibles -tanto estructurados (es decir, datos debidamente parametrizados) como no estructurados (comentarios en foros o redes sociales, grabaciones de llamados, etc.). Luego, también se pueden construir colaboraciones significativas con otras organizaciones para aprovechar datos externos.

√ Lo más común es que las empresas padezcan cierta falta de integridad de los datos. Por ello es clave avanzar hacia una mejor gestión de datos y gobernanza.

√ Tener en cuenta que la analítica de datos ya no será una instancia separada de la operación diaria: estará embebida, tanto en el plano operacional como comercial. Y, para obtener la ventaja analítica que buscan hoy todas las compañías, hará falta construir tableros de comando bien diseñados. 

A medida que la era digital siga avanzando, la necesidad de las organizaciones de orientar sus operaciones y decisiones a partir de los datos, se irá tornando cada vez más imperiosa. En tal sentido, invertir solamente en tecnología es insuficiente. Como vimos, el proceso de transformarse en una organización data-driven con capacidad para convertir los datos en inteligencia para la toma de decisiones es todo un desafío y debe abordarse con profundidad y de manera estratégica.

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