Las estrategias de análisis de datos modernas tienen el potencial de descubrir nuevas fuentes de ingresos, mejorar la calidad de productos y servicios y fomentar una mayor participación con clientes rentables. Sin embargo, para aprovechar al máximo este potencial, las empresas deben equilibrar una compleja combinación de requisitos técnicos, organizativos y culturales. Con esta complejidad surgen posibles obstáculos que pueden dificultar los esfuerzos por obtener una ventaja competitiva y diluir el retorno de la inversión.
Afortunadamente, las experiencias de los líderes en análisis de datos arrojan luz sobre los obstáculos más comunes, permitiendo a las organizaciones con proyectos de análisis en evolución anticiparse a ellos desde el principio. Aquí están los cuatro desafíos más frecuentes que enfrentan las empresas globales y cómo puedes superar cada uno de ellos.
Falta de colaboración entre las partes interesadas clave
El trabajo en equipo entre diferentes departamentos es esencial para evaluar, promover e implementar iniciativas impulsadas por el análisis de datos. Es especialmente importante fomentar una estrecha colaboración entre dos áreas: las líneas de negocio y la tecnología de la información (TI). Cuando estos grupos están sincronizados, las personas pueden describir sus objetivos clave para el personal de TI, quienes a su vez pueden actuar como asesores expertos que explican qué innovaciones en análisis de datos están disponibles para respaldar el negocio. Esto explica por qué, según una investigación de Forbes Insights y Cisco, el 70% de los líderes afirma que una estrategia de análisis exitosa depende de una estrecha colaboración entre TI y las unidades de negocio. Una sólida mayoría de líderes, el 58%, describe la colaboración entre el negocio y TI de su empresa como “excelente”. Sin embargo, otras empresas luchan con estas relaciones. Solo el 15% de los ejecutivos globales califican las interacciones de análisis entre estos dos grupos como “excelentes”, mientras que el 39% califica la colaboración entre el negocio y TI como “regular”. Las consecuencias de esto pueden ser significativas: el 57% afirma que una mala colaboración crea riesgos de que las inversiones en análisis no brinden la información que las personas necesitan, mientras que más de un tercio considera que esta deficiencia es un obstáculo para aprovechar la innovación tecnológica.
Acción recomendada: Crea un equipo de análisis interfuncional que incluya a las partes interesadas de tecnología, negocio, operaciones, legal y recursos humanos para promover el uso de análisis en los diferentes departamentos y en toda la empresa.
Ceder ante la atracción de la última y mejor tecnología
Las palabras de moda más populares en el campo de la tecnología de la información hoy en día provienen del ámbito del análisis de datos: inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis predictivo. Muchas empresas están convirtiendo este bombo en compromisos presupuestarios. De hecho, el 40% de las organizaciones globales planean invertir en inteligencia artificial en 2018. Estas tecnologías, y otras variantes de software inteligente, tienen el potencial de generar valiosos conocimientos empresariales y automatizar acciones basadas en los resultados. Sin embargo, sin metas claras sobre cómo utilizar mejor esta información, las empresas corren el riesgo de gastar grandes sumas y obtener escasos retornos.
Acción recomendada: No implementes tecnología avanzada por el simple hecho de hacerlo. Evalúa cuidadosamente los factores que impulsan tu negocio en la actualidad e identifica las áreas en las que la aplicación de software inteligente de análisis mejorará los resultados empresariales. Considera si las nuevas tecnologías ayudarán a tu organización a ser más productiva, ahorrar dinero o desarrollar mejores productos y servicios. Gran parte de los datos que las empresas recopilan son solo ruido, hasta que se aplican las tecnologías y técnicas adecuadas para comprender su significado.
Fuente del artículo: Forbes
