Las empresas tienen el reto de convertir la información y la analítica en activos para generar valor y lograr una diferencia competitiva en el mercado.
La digitalización de todas nuestras acciones genera registros digitales que pueden utilizarse para personalizar contenidos y experiencias, diseñar productos y servicios innovadores, mejorar ofertas y relaciones, incrementar la lealtad, así como atraer y capturar nuevos clientes o usuarios. Esta sigue siendo la promesa básica del poder de los datos: analítica y el big data.
La mayoría de las empresas no obtienen el valor deseado en función de lo que invierten en dicho terreno1. No usan la información para mejorar su eficiencia y posición competitiva. Tampoco cuentan con las capacidades técnicas para integrar, analizar y utilizar eficientemente los macrodatos, o carecen de una estrategia clara y sólida para apalancarse en ellos como ventaja competitiva.
Quienes lo han conseguido, logran innovar con mayor velocidad y contundencia, agilizan sus procesos de negocio, incrementan utilidades de forma sostenible y reducen riesgos operativos y financieros de manera confiable. Las organizaciones que entienden el poder de los datos como activos estratégicos buscan sistemáticamente utilizar información y análisis para optimizar sus decisiones y el aprendizaje continuo, dentro de una cultura centrada en la producción de insights.
Adoptar una estrategia centrada en datos, información e inteligencia aplicada, requiere enfrentar tres grandes retos:
- Ausencia de una estrategia empresarial integral, que reconozca el poder de la analítica para la diferenciación y competitividad: no hay una idea clara, con compromiso efectivo del liderazgo y apuestas concretas para forjar una cultura basada en data analytics para tomar decisiones.
- Falta de acceso a datos confiables: si la energía de la organización se dedica a integrar, limpiar y habilitar datos que deberían pensarse como un activo valioso desde su origen y resguardarse en todos los procesos; entonces no solamente no habrá confianza en las decisiones basadas en los datos disponibles, sino tampoco análisis que pueda aportar valor diferencial al negocio.
- Complejidad y lentitud en el acceso a fuentes dispersas y fragmentadas: es común encontrar obstáculos al administrar bases de datos internas y externas que crecen de manera exponencial. Con frecuencia, la dependencia en plataformas tecnológicas rígidas y paradigmas de gestión de sistemas que no están pensados para una analítica ágil y flexible, encarece y complica las aspiraciones de las empresas.
Enfrentar estos desafíos y lograr una transformación centrada en data analytics implica enfocarse en cuatro pilares fundamentales.
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Construir cimientos sólidos
Primero, es necesario pensar en una plataforma creada a partir de un mapa completo de las fuentes, características, usos y particularidades de los datos, tal como estos aportan al negocio. Bajo esta premisa, se debe establecer una “cadena de suministro” ágil, que provea información adecuada de calidad y en el momento apropiado para apoyar una decisión o acción de valor para la empresa.
Además de conocer el flujo de datos y análisis necesario, también se requiere construirlo y automatizarlo en un ambiente tecnológico abierto, flexible y escalable.
Posteriormente se debe pensar en una arquitectura de datos. Si se cuenta con una plataforma que integra procesos de generación de información y análisis adecuados a las necesidades del negocio, es porque entendemos y hemos diseñado modelos para identificarlos, interpretarlos, combinarlos, transformarlos y reutilizarlos en diferentes contextos, ampliando casos de uso potenciales. Además, se garantiza la estandarización, confiabilidad y solidez tanto para los ingenieros y científicos de datos, como para los usuarios finales que deben aplicarlos en sus decisiones de negocio. Asegurar la calidad y confiabilidad de la información, así como la capacidad de las organizaciones de construir insights para generar valor de negocio en múltiples contextos, requiere de partir de un adecuado modelo operativo maestro (personas, procesos y tecnología), alineado a la generación y mantenimiento de la calidad e integridad de la información en todos los procesos donde un dato determinado se origina, modifica, complementa, utiliza y desecha.
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Proteger, alimentar y crecer el valor estratégico de las analíticas
Las empresas requieren de una apuesta formal para lograr una gobernanza de información al crear y mantener una cultura, funciones, procesos y reglas que permitan ejecutar, controlar y gestionarla. De igual manera, se requieren estándares de metadatos para propiciar su entendimiento mediante una documentación técnica y de negocio robusta y extendida, aplicable a datos estructurados y no estructurados, aspectos fundamentales para la confianza y agilidad. La consideración sistemática de los riesgos y el contexto permite asegurar la veracidad y validez, reflejándose en un incremento de su valor como activo estratégico.
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Convertir datos en insights
Crear una estrategia analítica requiere establecer una visión y fijar objetivos claros para orientar el análisis a la generación de valor y dotar a la organización de un modelo operativo que vincule a los expertos en analítica con los usuarios de negocio, y estos a su vez con los recursos de tecnología que habilitan el acceso a los datos y la construcción de los activos para explotarlos.
Por supuesto deben de aprovecharse las técnicas y aplicaciones disponibles para el análisis avanzado, construcción de algoritmos y procesos apalancados en machine learning e inteligencia artificial para todo tipo de casos de uso. Sin embargo, la primacía del negocio y la generación de valor deben estar siempre presentes, donde la capa de visualización de los insights y el consumo de los datos e información estén alineados a las expectativas y hábitos de los usuarios de negocio, buscando siempre interpretar tendencias, patrones y predicciones dentro del contexto de la industria.
Dicha integración no se logra sin un empoderamiento y amplificación de las capacidades humanas, donde el equilibrio correcto entre el poder predictivo y prescriptivo de los algoritmos, así como la capacidad de interpretación de las personas, habilita sostener y escalar las soluciones basadas en analíticas que aporten al negocio y su gente.
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Crear valor a través de la información
Considerar una estrategia de monetización de datos (directa, al venderlos como un producto a un tercero, o indirecta al usarlos como insights para mejorar la oferta o eficiencia del negocio) abre oportunidades disruptivas en todas las industrias.
El concepto de “alto desempeño” en realidad no puede entenderse fuera de un contexto de toma de decisiones basadas en datos.
Por supuesto, la cultura de las organizaciones que aspiran a ello es abierta a la información y las decisiones se basan en evidencias cuantitativas, a las que los colaboradores tienen acceso para amplificar los resultados de su trabajo cotidiano.
Las empresas que cuentan con ventajas competitivas basadas en datos son aquellas que: diseñan objetivos medibles y comprobables, generan métricas específicas, tienen la disciplina para obtener información que asegure la máxima captura de valor de las iniciativas y decisiones del negocio, aspecto clave de la organización. De igual manera, descubren de forma oportuna nuevas oportunidades o reconocen desviaciones en los planes trazados.
Basarse genuinamente en datos lleva a las organizaciones a lograr diferenciarse al mantener capacidades sustentables. Por diseño, son “inteligentes” (usan las analíticas para tomar mejores decisiones), al convertir la información en activos que eleven su competitividad tanto a nivel interno como externo.
Referencias: 1Accenture
