El valor de la gestión de datos

¿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?

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.

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%.

No son pocos los analistas que plantean que, a diferencia de lo que indicaría el sentido común, los períodos de recesión son los mejores para invertir. Uno de los argumentos más importantes es que luego de la tormenta, si maximizamos el tiempo y los recursos para prepararnos, estaremos mejor parados que la competencia o al menos no habremos quedado rezagados. Y si pensamos que hoy en día el mayor activo de que dispone una empresa son sus datos, invertir en ellos —administración, cleaning, análisis de los datos— es la mejor estrategia que podemos valorar a mediano y largo plazo. ¿Por qué?

Durante la crisis global del coronavirus, el Big Data ha sido una de las herramientas más utilizadas para paliar los efectos de la pandemia. China la utilizó para identificar pacientes infectados en tiempo real y contener la propagación de COVID-19, aunque el caso del gigante asiático presenta matices polémicos por cuestiones de vigilancia y control social.

También Corea del Sur usó técnicas de Big Data y análisis de datos para evitar la propagación. Y lo propio están haciendo ahora distintas naciones de Occidente. 

La aparición del Coronavirus a nivel mundial, además de ser un gran problema tanto a nivel de salud pública como económica, implica un desafío para aquellas empresas que comenzaron su transformación digital, pero no la concluyeron.

¿Por qué? ¿Es la transformación digital la solución para proveer servicios de salud a distancia, rápidos y efectivos, en tiempos complejos como estos?

Para cualquier empresa, la organización y la constancia son dos aspectos de gran importancia, pero nada de esto puede lograrse si no existe un orden establecido dentro de la compañía. Por este motivo, para conseguir alcanzar dicho orden debemos realizar la gestión por procesos. Se trata de una función que llevan a cabo la gran mayoría de empresas y que resulta muy efectiva, puesto que nos va a ayudar a definir el rol que debe tomar cada empleado. Con ella, podremos cubrir de forma más satisfactoria tanto las necesidades de los clientes como de nuestros propios trabajadores, así como conocer sus expectativas.