Todas las empresas generan datos. Todos los clientes generamos datos. Todas nuestras actividades generan datos.
Con el aumento de la población y la facilidad de acceso a Internet, nuestra “huella digital” en Internet se ha acelerado. Se cree que cada día se crean más de 2,5 trillones de bytes (2,5 e + 9 GB) de datos, y este número crece diariamente. Curiosamente, se dice que más del 90% de estos datos se recopilaron en los últimos 5 años.
Ocultos en todos estos datos, hay información que puede convertirse en conocimientos significativos (insights) que las empresas pueden utilizar para mejorar sus negocios. Según un estudio de Harvard Business School, un aumento de una estrella en la calificación de las reseñas (Facebook, Google My Business, Trip Advisor, Open Table, etc.), conduce a un aumento del 5% al 9% en los ingresos. Una investigación del International Data Corporation dice que el 80% de los datos generados no están estructurados, es decir, datos que no tienen un diseño predefinido. Aquí es donde entra en juego el campo de la ciencia de datos y da contexto a grandes cantidades de datos no estructurados que brindan información significativa.
Los “datos” se han denominado como el nuevo petróleo del siglo XXI. Las principales empresas del mundo, como Google, Facebook, Amazon obtienen miles de millones de ingresos al recopilar datos y convertirlos en información procesable. Podemos esperar tendencias como el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje predictivo en los próximos años. Por lo tanto, la ciencia de datos juega un papel muy importante en el proceso de recopilación de datos sin procesar y convertirlos en una decisión.
Las empresas y los datos
En el mundo globalizado, resulta cada vez más arriesgado tomar decisiones sin ponderar todos los factores que involucren la decisión final. La crisis de salud que vivimos actualmente ha mostrado al mundo la complejidad de tomar una decisión en el momento adecuado, no solo para los países y su bienestar, en cuanto a la salud de cada individuo esta toma de decisiones puede resultar en un tratamiento exitoso o con fatales consecuencias.
De igual forma con esta situación nos dimos cuenta de que nos enfrentamos a un problema para el cual sólo teníamos referencias aproximadas y son los analistas y expertos en manejo de información quienes han llevado a los países a tomar las decisiones adecuadas en un problema sin una solución escrita.
En el ámbito industrial ocurre lo mismo, las características que deberá tener nuestro producto, el lugar donde deberíamos colocar a nuestra empresa, los mercados que deberemos abordar, la materia prima más adecuada, son cuestiones que el análisis de datos puede ayudarnos a resolver con el menor riesgo posible.
Las decisiones solo basadas en la experiencia o las recomendaciones ya no son válidas actualmente, los modelos matemáticos y computacionales que existen pueden aplicarse a casi cualquier situación empresarial y llevarnos a un camino más certero, que la lógica empírica. Además, nos permite analizar diferentes escenarios sin tener que invertir nada en ellos, solamente construyendo el análisis matemático y su interpretación. Y obviamente, teniendo un buen sistema de análisis de datos.
Cuando las empresas tienen un mejor acceso a los datos, terminan tomando mejores decisiones.
Muy pocas empresas de todos los sectores tienen la costumbre de recopilar datos históricos y comerciales relevantes para hacer proyecciones y pronosticar el futuro desconocido. Estas empresas están recopilando estos datos a tal escala que el “big data” se ha convertido en una tecnología de moda. Las empresas queremos muchos datos porque queremos una ventaja donde sea que podamos obtenerla, ¿quién no quisiera tener una ventaja sobre su competencia?.
Las empresas que actualmente lo hacen, están felices de tener más datos sobre sus operaciones, clientes y los resultados de la implementaciones de las estrategias. El único problema es que, una vez que las empresas tienen los datos, es posible que no sepan exactamente qué hacer con toda esa información.
No saber cuál es la mejor manera de leer, comprender y aplicar los datos en realidad puede estar costando mucho dinero. Esos costos podrían tomar la forma de oportunidades hacia: perdidas, menor eficiencia y productividad, problemas de calidad y mas. Por ejemplo, Forrester (una empresa de consultoría) informa que entre el 60 y el 73 por ciento de todos los datos dentro de una empresa no se utilizan para análisis. Y eso a pesar del hecho de que más empresas están hablando de “big data”, utilizan la tecnología para capturar más datos y reconocen el valor de esta información.
¿Qué tanto estamos perdiendo?
Ahora bien, no es que las empresas estén haciendo un mal uso intencional de sus datos. Simplemente estas están tratando de entender qué es lo que tienen, lo cual es comprensible considerando los altos volúmenes de datos complejos que están generando sus equipos, clientes y operaciones. Determinar qué problemas específicos están teniendo las empresas es el primer desafío a superar y, a partir de ahí, necesitarán saber dónde buscar dentro de los datos que generan.
Según una estimación de IBM, Estados Unidos de América perdió 3,1 billones de dólares durante el 2020 debido al uso de datos incorrectos. Este factor alucinante es la razón por la cual la mala visualización de datos y la mejora de la calidad de los datos deben ser la principal preocupación de todas las empresas. Naturalmente, los datos incorrectos se mezclan con los datos útiles. Por lo tanto, ¡hay que asegurarnos de gastar dinero en la generación de buenos datos!
No toda la información es útil y algunas incluso perjudican a las empresas. Los datos incorrectos desperdician tiempo, recursos y, lo más importante, ¡dinero!. Los buenos datos, como el aceite, deben pasar por varios procesos de purificación para que se consideren útiles.
La limpieza de datos puede parecer un gran juego de negocios. Sin embargo, todas las empresas pierden ingresos debido a datos incorrectos.
La información de buena calidad es difícil de extraer y retener. Sin embargo, este aspecto de negocio es demasiado crítico para ignorarlo. Por lo tanto, debemos considerar seriamente invertir en buenos procesos de datos.
¿Qué debemos de hacer para aprovechar los datos?
Invertir en herramientas, empleados y/o proveedores que recopilan y analizan datos comerciales, mejora los resultados. Las empresas que se sienten más cómodas con los datos, son las mismas que crean roles dedicados a poseerlos. También invierten en consultoría, software y otras herramientas de ciencia de datos para que las utilicen y apoyen a sus empleados.
Dicho esto, es igualmente importante que las empresas descentralicen sus datos. Esto implica otorgar a cada líder de equipo la autonomía para usar datos dentro de su dominio. Ya sea que administre un equipo de ventas o un hospital, los líderes de todas las líneas de negocio deben estar capacitados para impulsar los resultados de sus equipos utilizando datos.
Eso es lo que significa ser un científico de datos: usar funciones del software de inteligencia de negocio (si no lo tienes, deberías de estar contratando uno o contratando a una empresa para que lo haga), como dashboards (modelos de arrastrar y soltar; en donde puedes ver el resumen de la información obtenida), para explicar la relevancia de los datos para tu equipo y la empresa.
Vale la pena repetir esto, ya no es suficiente que un empleado sea el dueño de todas las decisiones basadas en datos, o que tu empresa evite invertir en las herramientas, la capacitación y los empleados que pueden llevar su uso de datos al siguiente nivel.
Si deseas tomar mejores decisiones en tu negocio, deberás aplicar análisis y alguna forma de inteligencia de negocio. Si ese es tu compromiso de cara al 2021, aquí hay varios pasos que debes de seguir:
1. Escribe una misión específica de tu estrategia de datos.
Aclara cómo los datos hacen crecer tu negocio en una o dos frases escritas. Cuanto más específico puedas ser, mejor.
No es suficiente decir:
“Nuestra empresa brindará a todos los equipos las herramientas y la capacitación que necesitan para tomar decisiones basadas en datos”.
En su lugar, intenta algo como esto:
“Nuestro equipo de sistemas y tecnología (o nuestro Director de TI) permitirá que todos los líderes del equipo accedan a los datos dentro del [software de análisis de negocio/análisis de su elección]. Esto permitirá a todos lograr nuestro objetivo comercial compartido de aumentar los puntajes de satisfacción del cliente en un 10% en 2021”
No te presiones por mantener estática esta declaración de misión. Puedes revisarla y actualizarla a medida que evolucionen los roles y las necesidades comerciales.
La clave es mantenerla siempre enfocado en los resultados comerciales deseados. Conectar el análisis de datos con el panorama general capacitará a todos para que lo utilicen de manera más cuidadosa.
2. Crea una hoja de ruta para tu estrategia de datos.
Para utilizar correctamente los datos, deberás conectar los tipos y cantidades correctos de datos a los problemas comerciales que pueda resolver con ellos. Por lo tanto, debes basar tu estrategia en prácticas de análisis y gestión de datos que respalden objetivos comerciales específicos.
Una vez que hayas escrito tu declaración de misión de datos, comienza a construir una hoja de ruta para realizar un seguimiento de su progreso hacia tu meta. Esta hoja de ruta mostrará las iniciativas que tomarás para lograr tu declaración de misión y tu plan para ejecutar ese trabajo. También te permitirá comparar nuevas solicitudes de uso de datos con tu plan comercial u operacional actual.
Los objetivos clave de tu hoja de ruta de datos son generar consenso en toda la empresa para:
- Cómo utilizar los datos.
- Confirmar qué objetivos comerciales lograrás con los datos, junto con los tipos de datos y las herramientas necesarias para lograr cada objetivo, ofreciendo un marco para toda tu empresa con la finalidad de ver cómo se utilizan los datos ahora y en el futuro.
- Al igual que tu declaración de misión, esta hoja de ruta no es estática: evolucionará junto con tus necesidades comerciales y el uso de datos. La clave es utilizarlo como “guía” para comprender cómo tu empresa toma decisiones basadas en datos. Si tú y tus colegas conocen el valor que brindan los datos, puedes usarlos para encontrar información más eficaz.
3. Crea un comité directivo de datos
Une a todos los líderes de tu organización creando un comité directivo para el uso de datos. Los líderes del negocio general, la estrategia tecnológica y las líneas de negocio específicas (ventas, operación, finanzas, marketing, etc.) deben tener asientos en este comité. Este comité establecerá prioridades para el uso de datos, aprobará la financiación de nuevas herramientas e iniciativas de análisis de negocio, resolverá conflictos de recursos y encontrará nuevas oportunidades para utilizar datos en el negocio.
Una persona (como el Director de Tecnología o, idealmente, un Director de Datos/Digital) debe actuar como Presidente del comité. Al hacerlo, deberán considerar el tamaño de este comité en relación con el tamaño de la empresa.
Un comité más pequeño podrá programar reuniones más rápido y con mayor frecuencia, además de resolver problemas mas rápidamente. Pero si el comité excluye a los líderes de las unidades comerciales clave, correrá el riesgo de perder la aceptación en toda su organización.
Para aliviar esto, comprométanse a tener un líder por línea de negocio en el comité. Esto incluye a la persona que supervisa la arquitectura del sistema de la empresa y los responsables de los sistemas de origen que alimentan el entorno de análisis.
Planea reunirte al menos una vez por trimestre. El objetivo del comité no es crear más trabajo para cada líder, incluido tú mismo. Más bien, querrás mostrar a cada miembro del comité lo valiosos que son los datos para su trabajo y cómo este comité mejorará todos sus resultados.
En todas las áreas de las empresas hay información sumamente valiosa que puedes usar a tu favor para poder monitorear, analizar y predecir comportamientos de tu negocio. Algunos de los ejemplos más claros son:
- Comercial: Ventas, horarios, espacios, mercado, etc.
- Recursos Humanos: Eficiencia, rotación del personal, reclutamiento, etc.
- Operación: Tiempos de producción, rotación de inventarios, trazabilidad, suministro, etc.
- Administración y Finanzas: Deuda, liquidez, compras, etc.
Entre algunos otros, estos son algunas de las áreas que se ven beneficiadas con la administración, gestión y análisis de datos.
La cantidad de datos creados, junto con el crecimiento del software de análisis y análisis de negocios, significa que las viejas formas de análisis no serán suficientes. Las herramientas como Excel, aunque potentes y útiles, no se crearon para manejar el gran volumen de datos disponibles en la actualidad. Y la relevancia de los datos para todas las líneas de negocio significa que ya no pueden estar en el dominio de un líder Directivo.
El problema es que él camino para convertirse en una “organización basada en datos” es largo y complicado. Desde invertir en la herramienta de BI (análisis de datos) incorrecta hasta no saber qué puntos de datos se utilizan para resolver cada problema, puede parecer que los riesgos de utilizar datos son demasiado altos. La verdad es que no puedes permitirse el lujo de no usar datos, y sentar las bases alivia muchos puntos débiles.
Al escribir una declaración de misión, crear una hoja de ruta y generar un consenso multifuncional, tu propia empresa puede evitar la mayoría de las dificultades y utilizar los datos para seguir creciendo.
NOTA: Yo recomiendo la vía de la “estructuración” del área de datos, siempre y cuándo ya sepas qué tienes una buena cantidad de información y sepas cómo la puedes usar. SI NO ESTÁS SEGURO DE CÓMO USAR LA INFORMACIÓN, YO TE RECOMIENDO QUE CONTRATES A UNA EMPRESA PARA QUE TE AYUDE A RECOPILAR LA INFORMACIÓN Y A ESTRUCTURAR TU ÁREA.
