Generalmente escuchamos que los datos son activos en las compañías y no pretendo con este artículo entrar en polémica sobre el sentido estricto de esta afirmación, pero sí pregúntese:
- ¿Qué está haciendo hoy su empresa frente a la importancia de los datos de calidad en la toma de decisiones?
- ¿Están los datos de calidad en la deuda tecnológica que arrastra la compañía, es decir es un tema aún pendiente?
- ¿Se toman decisiones basadas en analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva, prescriptiva o Cognitiva, es decir aún se es reactivo o ya inicia a jugar en el escenario proactivo?
- ¿Se tiene un modelo común de datos en la compañía (dominios de información), con los cuales podemos habilitar los nuevos negocios, que ayude a reducir el time to market y que además podamos escalar?
- ¿En general existen iniciativas de gobierno de datos?
Preguntas
como las anteriores son relevantes a la hora de establecer el grado de madurez
de las compañías referente a la administración de los datos, convirtiéndose en
un referente para visualizar qué tan lejos se está de ser Data-Driven, datos
listos y dispuestos para ser usados en los tiempos cuando se requieren, es el
verdadero valor de los datos.
Saber
qué dicen o cuentan los datos en el justo momento es de gran importancia para
que sean realmente activos, es decir rápidamente poderlos volver cash o
disponible (efectivo) y que apalanquen lo plasmado en un caso de negocio,
dejarlos en un gran repositorio de información sin ningún uso o beneficio
inmediato o en el peor de los casos nunca usarlos sería un costo de
almacenamiento a pagar entre otras.
Los
datos deben brillar por sí solos, es parte del gran trabajo a realizar, estos
deben soportar la ventaja analítica que se busca tener en las organizaciones,
democratizando el uso de esta capacidad en las empresas es factor importante
para imprimir ese impulso (ventaja competitiva) requerido para una mejor toma
de decisiones. Debemos revisar y apoyar el cambio cultural que se debe dar en
las organizaciones, ya que es un factor importante y el uso de la analítica una
capacidad a desarrollar.
Además
del personal con las habilidades para estos nuevos retos y de las tecnologías
que nos facilitan la ingesta, almacenamiento, procesamiento, análisis etc, antes
debemos tener una estrategia clara de gobierno de datos, una arquitectura de
datos que soporte las iniciativas y que sea un habilitador para el negocio.
Es un
reto mantener el ecosistema de la operación actual, es decir lo que ya tenemos
en datos y lo nuevo que viene, para esto existen estrategias de flexibilización
que ayudan a soportar los dos mundos, la innovación no puede estar sujeta a
restricciones de los modelos ya existentes, pero tampoco podemos parar de manera abrupta y sentir la inercia para
ajustar lo que hoy ya produce.
Los
clientes buscan experiencias cada vez más satisfactorias, de qué manera desde
los datos podemos ayudar a crear esas experiencias, conocer más al cliente y
realizar la co-creación conjunta de lo que espera, es llegar a una verdadera
vista 360 y sería una visión anhelada, lo anterior es una buena estrategia para
las compañías, desde muchos puntos poder analizar al cliente(entidad en
análisis) o a un prospecto, un ejemplo como se ve en la figura siguiente:
Ilustración 1
El
volumen de datos que se puede procesar hoy no es un problema con las nuevas
tecnologías de Big Data, no es solo recopilar un gran volumen datos no estructurados,
semi estructurados y estructurados, hay que tener una estrategia clara de lo
que se quiere, ojalá sean varias iniciativas por lo beneficios intrínsecos de
arrancar no una sino varias.
No
tener un mapa de ruta claro, sería solo invertir por invertir una moda, casos
de estos son claros en la historia de TI, por ejemplo, cuando SOA llegó,
algunos pensaron que era solo colocar un BUS, nunca aprovecharon los beneficios
o la promesa de valor que traía ese estilo de arquitectura, todavía hay algunas
empresas que están enredadas en este tema.
Gran beneficio
nos trajo Big Data y como potenciador de la analítica hoy en día es una
habilidad ya adquirida por las empresas, bueno unas más que otras, su grado de
madurez ha llevado a algunas compañías a sacar productos o servicios que han
sido de mucho éxito o que han logrado posicionar nuevos jugadores.
No nos
debemos quedar en solo el ejercicio de capturar grandes volúmenes de información
para más tarde mirar que INSIGHT podemos extraer, los datos se pueden analizar
en el proceso de su captura y entregarlos enriquecidos (por ejemplo, inserción
automática de metadata de procesamiento para el linaje), debemos entrar a
navegar en el concepto de Smart Data.
Si
entregamos mejores datos, por ejemplo, a algoritmos de IA imaginen que FORESIGHT
nos espera, retemos hasta donde podemos llegar y no nos quedemos en el grupo de
los que solo lo intentaron, vayamos gradual y no nos desesperemos, pero eso sí incorporando cada vez mejoras al proceso.
También
debemos alinearnos al marco ético, que hoy rigen o direccionan las revelaciones
y las decisiones que se soportan en los datos, por ejemplo, a través de
algoritmos de IA que decisiones se van a soportar, las cuales debemos revisar
si pueden llegar a tener un impacto social, se debe pasar por una fase de
validación donde podamos medir antes ese impacto, lo anterior será discusión de
una próxima entrega.
Finalmente, las estadísticas actuales de cuántas empresas están siendo impulsadas y apoyadas por el conocimiento, es cada vez mayor, este indicador mejora cada día, pero para no desfallecer en el intento por lo menos se debe:
- Establecer o refinar una arquitectura de datos que soporte los nuevos retos.
- Organizar el gobierno de datos en las empresas.
- Desarrollar una cultura analítica que se soporte en un proceso iterativo, donde cada iteración incluya una mejora.
La
construcción de valor de negocio debemos buscarle un origen desde los datos,
que este valor sí sea un activo real, para que finalmente conduzca a las
organizaciones a ser DATA-DRIVEN.
Existen
hoy marcos de referencia por ejemplo DAMA, IBM DataOps que brindan principios
rectores, métricas, funciones, roles y vocabulario común, que dan las mejores prácticas
para la gestión de los datos. Permitiendo orquestar a las personas, los
procesos y tecnología, con datos confiables que estén listos para su
utilización, ¿Hace uso su organización de esto?.
Referencias:
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