Con una realidad cada vez más cambiante y desafiante, las compañías buscan tomar decisiones en menor tiempo y con mejores resultados. El mundo de los datos ofrece una oportunidad gigante a la hora de procesar y analizar enormes volúmenes de datos.
El data management busca sacar el máximo partido a los datos logrando lo que ya se ha denominado ventaja analítica. Sin embargo, en la práctica la ciencia de los datos se topa con obstáculos que van más allá de los tecnológicos propiamente dichos o de la escasez de talento analítico. Y es que, como es bien sabido, hay una tendencia en guiarse por la intuición, los pálpitos, los rumores, el radio pasillo...
¿Pero, cuál es el camino correcto? ¿Realmente la intuición es menos efectiva que las decisiones basadas en datos confiables? Dar respuesta a preguntas como éstas fue lo que se propuso Simone Gressel cuando decidió iniciar una ambiciosa investigación para su tesis doctoral en el que se adentro en el mundo del Big Data y analytics en los procesos de toma de decisiones.
Su objetivo era averiguar si el uso de los grandes datos permite obtener mejores decisiones a la empresas o si, por el contrario, dejarse llevar por la experiencia y la intuición podía resultar igualmente satisfactorio. "Big Data es tendencia en este momento y hay un despliegue publicitario increíble y ello me suscitó la duda sobre la confiabilidad de basar las decisiones en los datos", explica.
Dirigido a las empresas que basan sus decisiones estratégicas en grandes volúmenes de datos, finalmente, el estudio de Gressel concluyó que la reducción del papel del juicio humano a la hora de tomar decisiones estratégicas y su sustitución por decisiones basadas en datos arroja mejores resultados.
Hasta el momento el estudio ha demostrado que confiar en los datos por lo general es la mejor opción. En muchas ocasiones, el estudio constató que los datos contradijeron lo que recomendaba hacer el instinto.
Aunque en sus observaciones los datos "no siempre tenían la razón", Gressel afirma que, por lo general, la falta de fiabilidad obedecía a datos de mala calidad o inadecuados, a menudo proporcionados por fuentes externas. También identificó situaciones en las que los data scientists realizaron un trabajo ineficiente por distintas razones, como por ejemplo realizar un mal planteamiento del problema por falta de una correcta comprensión.
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Las organizaciones altamente basadas en datos tienen 3X más probabilidades Fuente: PWC |
De esto último se desprende la importancia de, una vez reconocido el valor que tienen los datos para las empresas, velar por su calidad, disponibilidad y gestión para que los datos tengan coherencia y sean confiables a la hora tomar decisiones data-driven.
Y ni que hablar si a esto se le suma la capacidad de análisis y procesamiento que brindan la inteligencia artificial y el machine learning que potencian habilidades y minimizan errores.
Hoy las empresas ya no tienen la opción de ignorar esta oportunidad de procesar y analizar los datos para la toma de decisiones, sino que es el camino a seguir y la llave del éxito para salir de esta crisis y anticiparse a las futuras.
¿Cómo toman las decisiones en tu empresa?