Comenzamos un nuevo año gestionando diversos proyectos basados en Data Science & Big Data para clientes de todas las industrias y la región. Con esta experiencia acumulada, desde 7Puentes queremos contarles por qué es importante que cada empresa u organización pueda fomentar una cultura de datos que abarque a la empresa en su conjunto, potenciar el negocio con una gestión inteligente basada en insights de valor y liderar la estrategia de datos. Y cómo encarar semejante transformación y acelerar el cambio cultural siguiendo nuestras recomendaciones.
A la hora de hablar de estrategias de datos es necesario detenerse primero en dos cuestiones fundamentales: la primera tiene que ver con el valor agregado de los datos en una organización para la toma de decisiones informadas (una empresa sin datos es casi como timonear el barco completamente a ciegas). Contar con datos permite obtener métricas de valor de la organización, sus clientes, su competencia o el sector al que pertenece la industria. Esto nos recuerda además la verdad de perogrullo que se transformó en una axioma empresarial: “lo que no se puede medir no se puede gestionar”. Por tal motivo, los datos ayudan a medir la performance de la organización.
La segunda cuestión radica en “pensar en datos”, ¿qué implica realmente esto? Una transformación importante, sobre todo para aquellas organizaciones que aún no tienen tan desarrollada una cultura data-driven, por lo que todas las capacitaciones y el desarrollo de habilidades deberán ir orientadas en función de este enfoque, transversalmente a la organización.
Por qué es importante una estrategia de datos
Una estrategia de datos consiste en un plan a largo plazo que define las personas, la tecnología, los procesos y casos de uso para administrar los activos de información de una organización. Hoy en día, empresas de todo tipo recopilan grandes cantidades de datos sin procesar. Sin embargo, necesitan un plan de gestión y análisis de datos debidamente concebido si aspiran a utilizar esta información para tomar decisiones fundamentadas y crear modelos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Definir y desarrollar una estrategia de datos es esencial para que las organizaciones sean sustentables, competitivas e innovadoras en medio de un entorno caracterizado por el cambio constante. Todo ello contribuirá a tomar decisiones más rápidas y eficientes, mejorar la experiencia del cliente y su fidelidad, optimizar procesos y costos, reducir fraudes, mejorar la eficiencia operativa así como también crear modelos y aplicaciones de IA preparadas para el futuro.
Cómo desarrollar una cultura y habilidades basadas en datos
En este aspecto las primeras preguntas a responder serían si nuestro equipo cuenta con las habilidades necesarias para llevar adelante los proyectos de datos, si la infraestructura de datos es la adecuada para desarrollar los proyectos de forma escalable y automatizada y, también, qué problemas de negocio se pueden resolver implementando Machine Learning, incluyendo los casos de éxito de la industria.
En un momento de incertidumbre empresarial como en el que nos encontramos, una cultura de datos permite a los equipos acceder a la información que necesitan para basarse en datos tangibles y superar los retos empresariales más complejos.
¿Qué acciones se pueden realizar? Algunas de las acciones recomendadas para fomentar a una cultura de datos que abarque a toda la empresa son: A) Identificar brechas en la cultura de datos (áreas que estén más aisladas y la nueva dinámica necesaria para integrar a la organización); B) Realizar cambios en la mentalidad (compartir conocimientos, benchmarking y aprendizajes transversales); C) Lograr que los ejecutivos se involucren y sean evangelizadores de los datos (que usen datos en sus comunicaciones y decisiones diarias); D) Seleccionar nuevas métricas para medir la mejora (tales como experiencias de clientes o empleados; diferenciación de productos, ofertas o promociones; ya que no todas las mejoras se pueden medir en términos financieros).
Al mismo tiempo, resulta importante que la organización cuente con un CDO o Director de Datos, capaz de gestionar esta estrategia y cultura, y fomentar las capacitaciones necesarias para asegurarse que se desarrollen estas habilidades y competencias transversales.
Por último, resulta interesante mencionar el estudio IDC-Tableau, que sostiene que un 83% de los CEO quiere una organización basada en los datos, un 87% de los CXO dice que convertirse en una empresa inteligente es su máxima prioridad y un 74% exige datos en la toma de decisiones (en este caso fueron consultadas 1100 personas en puestos ejecutivos y gerenciales en 10 países).
Hacia la implementación de un enfoque Data Driven Business
Para implementar una gestión data driven en una organización, existen cinco pasos esenciales:
1. Relevamiento e identificación de fuentes
Actualmente los datos muestran una absoluta heterogeneidad y variedad, por lo que es fundamental relevar e identificar las fuentes más adecuadas para, finalmente, extraer esos datos a analizar. Por un lado, los datos pueden estar estructurados en bases de datos o bien no estructurados, entre los que se encuentran textos, datos de sensores, imágenes, videos, audios, publicaciones en redes sociales, artículos de un blog o cualquier registro en la web. Por otro lado, existen diferentes tipos de fuentes a identificar, entre las que pueden destacarse fuentes de datos biométricos, de Internet de las Cosas (sensorización máquina a máquina), datos de transacciones, datos generados por los humanos, como así también de la web y los medios sociales.
2. Recopilación de los datos
La base de una buena estrategia Data Driven reside en la recopilación de datos. Sin embargo, no se puede andar recopilando toda la información existente, por lo que cada negocio necesita los datos correctos que sean relevantes para tu propósito. La parte de identificar cuáles de los datos son adecuados para responder la pregunta de negocio, es fundamental.
Los datos deben ser claros, imparciales y fiables, y eso lleva tiempo. Es común que los analistas de datos dediquen alrededor del 80% de su tiempo de trabajo total a obtener y “limpiar” los datos y solo el 20% a construir modelos estratégicos a partir de ellos. También es importante señalar que sólo recopilar toda esta información, sin importar cuán buena pueda ser, no es suficiente para hacer que una empresa esté basada en datos. Lo más valioso es lo que se hará con ellos.
3. Acceso a los datos
Los datos recopilados deben ser accesibles y de fácil consulta. La información relevante debe agregarse fácilmente con otros datos de la empresa cuando sea necesario, y el software o ciertas plataformas pueden contribuir con esta tarea. Por lo que incorporar tecnología intensiva y sumarse al proceso de transformación digital, resulta una de las claves para la empresa.
Compartir también debe ser prioritario: cuando todo el equipo puede consultar el historial de datos, la toma de decisiones se vuelve más sofisticada y precisa. Además, la empresa debe ser capaz de extraer estos datos correctamente, generando el filtrado adecuado para obtener resultados que realmente importen.
4. Informes
Al preparar informes, solo los datos puros, como la tasa de crecimiento, no dicen mucho. Es necesario informar el contexto para que la información tenga más sentido. Esto significa, comunicar sobre campañas de marketing o publicidad relevantes en la organización, cambios en el mercado, en la cadena de valor y otros cambios en los procesos. También es necesario contar con alertas que muestren en tiempo real qué está pasando y qué se debe mejorar en la estrategia.
5. Análisis de datos
Los informes proporcionan resúmenes que ayudan a monitorear el desempeño de la empresa. Pero es necesario ir más allá y transformar estos datos en insights competitivos que impulsen las decisiones de la empresa a través de procesos, personas y tecnologías. Mientras el informe comunica, el análisis propone acciones y qué se puede hacer a partir de lo recabado. Todo ello forma parte de la estrategia de inteligencia del negocio (business intelligence), que tiene como objetivo tomar decisiones estratégicas basadas en conocimientos concretos.
7Puentes: tu socio en la definición de la estrategia de datos
Desde 7Puentes contamos con la expertise necesaria para encarar problemas complejos asociados a cualquier estrategia de datos de una compañía, ya sea grande, mediana o pequeña.
Contamos con una trayectoria de más de 15 años brindando soluciones para diferentes tipos de industrias, incluyendo Retail, Fintech, Startups, Telcos, Medios y Entretenimiento. A través de nuestro set de soluciones de machine learning & web data extraction, potenciamos el negocio de las organizaciones, logrando que a cada empresa le resulte cada vez más sencillo y viable implementar un enfoque data driven.
Nuestro equipo basado en metodologías ágiles, reúne todos los diferentes requisitos y perfiles específicos en ciencia de datos (requisitos usualmente difíciles de reunir para una misma empresa), pudiendo abordar cada proyecto de ciencia de datos, inicialmente de forma simple y en una interacción dinámica con el cliente y, luego, agregando complejidad gradualmente.
Somos el partner que su empresa necesita para obtener el mejor asesoramiento y las soluciones óptimas que contribuyan a liderar su estrategia de datos.
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