Desde tiempos remotos, las organizaciones han recurrido al uso de datos para mejorar su eficiencia, tomar decisiones informadas e impulsar la innovación. Esto llevó a que, a principios del siglo XX, aparecieran técnicas de gestión para estos recursos.
Sin embargo, en la última década irrumpieron nuevas herramientas tecnológicas, como el big data y la inteligencia artificial. Estas convirtieron a la información en uno de los activos más importantes para el crecimiento eficiente de los negocios.
Como resultado, se produjo un cambio de paradigma desde una cultura basada en el instinto a una fundamentada en la evidencia. El data-driven se presenta como una forma de tomar decisiones en base al análisis y la interpretación de datos reales.
Instinto vs. evidencia
La cultura del instinto se basa en la intuición, la experiencia personal y las creencias individuales de las personas que intervienen en los procesos. Esto puede llevar a decisiones más rápidas, pero no por eso más efectivas. Es muy útil en situaciones donde la información es limitada o los riesgos son bajos.
En contraposición, quienes se basan en la evidencia toman en cuenta datos reales, pruebas y análisis. Esto lleva a adoptar decisiones más acertadas y fundamentadas. También impacta positivamente en la productividad, la eficiencia y la innovación de las organizaciones. Para ello, es clave capacitar a los empleados en el manejo de datos y el pensamiento analítico.
¿Qué es el data-driven?
El data-driven es una metodología que tienen las empresas para tomar decisiones basadas en el análisis y la interpretación de datos reales. Estos se obtienen a partir de las distintas áreas del negocio. Ya no se trata sólo de recopilar información, sino de poder sacar conclusiones a partir de ella.
La clave está en saber analizar la enorme cantidad de datos que se puede obtener en la actualidad. Esto permite entender en qué punto se encuentra un negocio y diseñar estrategias que mejoren las perspectivas a futuro.
El data-driven también aprovecha la información para tomar conocimiento de los clientes y del mercado en el que habitan.
La clave está en los datos
Para implementar una cultura basada en datos, es crucial que la organización cuente con un equipo con las habilidades necesarias. Hay que hacer de ella un tema habitual, planificar la implementación y utilizar las herramientas existentes.
El data-driven ofrece como consecuencia una serie de beneficios.
- Decisiones más precisas, ya que reduce los errores al contar con un procedimiento más informado y confiable.
- Estrategias más ágiles, porque incrementa la productividad y la eficiencia.
- Una visión más completa de la organización, dado a la incorporación de indicadores claves de rendimiento y de la medición con métricas.
- Mejor experiencia de usuario, al disponer de mayor información sobre sus gustos y tendencias de consumo.
- Un lenguaje común, facilitando que todos los equipos de la empresa trabajen utilizando un mismo idioma y compartan información con mayor facilidad.
- Menos barreras entre las distintas fases de un proceso o proyecto, permitiendo que todos los equipos conozcan al cliente y le ofrezcan soluciones personalizadas.
- Más creatividad en las soluciones de negocio, ya que los colaboradores aprovechan las conclusiones de sus compañeros para avanzar en su ámbito particular.
¿Cómo construir una cultura basada en evidencia?
Para convertirse en una organización data-driven, las empresas deben cumplir con un proceso de tres pasos.
- Crear una estrategia de recopilación: determinar cuáles van a ser las fuentes de las que van a proceder los datos, que pueden ser la página web, formularios, investigaciones, estudios externos o bases internas. Hay que esmerarse en que sean relevantes, fiables e imparciales.
- Procesar la información: hay que limpiar las bases de datos de elementos innecesarios o duplicados, así como estandarizarlas para que todos los equipos de la empresa puedan trabajar con ellas.
- Analizar los datos: una vez obtenida y organizada la información, es momento de darle sentido y valor. De ese análisis nacerán los informes que servirán de evidencia para tomar decisiones estratégicas.
Para que esta estrategia sea efectiva, es fundamental formar a los colaboradores en el ámbito de los datos. Esta capacitación no sólo debería afectar a los perfiles más técnicos, sino también a todos aquellos para quienes la información sea una herramienta útil para resolver los retos que se presentan en su área de negocio.
Las barreras del cambio de paradigma
Abandonar el instinto y adoptar la evidencia como fuente de consulta supone una serie de retos a los que las empresas deben enfrentarse.
Uno de ellos es la calidad de los datos. Además de recopilar información relevante, fiable e imparcial, es fundamental mantenerla actualizada. ¡Cuidado con la sobreacumulación! También es un desafío procesar demasiados recursos, que pueden no ser tan relevantes como parece.
Otro reto es la brecha entre la experiencia y las habilidades. Los profesionales con más antigüedad en un negocio son los apropiados para tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, es esencial que estos formados en este ámbito para extraer conclusiones relevantes.
Finalmente, la recopilación y el análisis de información deben ir ligados a la preservación de la privacidad. Las empresas data-driven deben asegurarse de que tienen los permisos y los consentimientos necesarios para utilizar esos recursos.
A pesar de estos desafíos, la posibilidad de tomar mejores decisiones estratégicas supone un gran beneficio para las organizaciones data-driven. Un conocimiento más profundo del mercado en el que actúan, así como de sus clientes, es clave para mantenerse a la vanguardia.
Un especialista en datos
SaviaTech es una firma que ofrece servicios de visualización, ciencia y machine learning, arquitectura, ingeniería y gobierno de datos. Se trata de una empresa de tecnología dedicada a ofrecer soluciones integrales en inteligencia de negocio con IA, abarcando todo el ciclo de vida del proyecto y aportando experiencia y conocimiento en distintas verticales de negocio.
La compañía se enfoca en entender a sus potenciales clientes para identificar sus necesidades y diseñar soluciones que aporten valor y generen resultados.
SaviaTech ofrece soluciones que permiten que las computadoras aprendan y mejoren a partir de los datos (Machine Learning) o por sí solas (Deep Learning). También trabaja con modelos predictivos, que son sistemas que usan datos para predecir resultados futuros. De esta manera, se logra una única fuente de información, que será la base para tomar decisiones informadas y para escalar soluciones de inteligencia.
SaviaTech es un aliado para las empresas en sus procesos de innovación, ayudándolos a hacer realidad la migración desde una cultura instintiva a una basada en la evidencia que ofrecen los datos reales.
