En la era de la inteligencia artificial, el big data se aplica a todos los aspectos del negocio. Pero, ¿cómo pueden las organizaciones extraer valor de él? ¿Cómo se utiliza para tomar decisiones clave de gestión ejecutiva en el mundo real y cuáles son los errores a evitar?
No lo dejes solo en manos de los analistas de datos
Los días en que la “tecnología” podía dejarse en manos del director de información han quedado atrás. No puedes simplemente darle al equipo de análisis la información y pedirles que te digan qué debe hacer el negocio a continuación. Tal vez, en la próxima iteración de la inteligencia artificial, los análisis podrán decirte qué vender, a quién contratar, cómo construir el sitio web, cómo llegar a tus clientes e incluso cómo gestionar el negocio a nivel micro, pero aún no podrán decirte en qué negocio debes estar y por qué. Además, independientemente de la cantidad de datos que el director de información pueda tener a su disposición, puede que no sea mejor que la persona en la parada de autobús cuando se trata de detectar amenazas externas al negocio y nuevas oportunidades, y mucho menos cómo responder a ellas. Esto significa que el CEO y la alta dirección deben estar al tanto de lo que los datos les están diciendo, liderar al equipo de análisis para abordar preocupaciones reales del negocio y trabajar constantemente para asegurarse de que todos los datos se estén enfocando en inversiones inteligentes.
No te pierdas en la traducción
Muchas empresas ahora tienen equipos de ingenieros de software que recopilan datos de fuentes cada vez más amplias, incluyendo redes sociales, teléfonos inteligentes, sensores, sistemas de pago y cámaras. La pregunta es qué hacer con ellos. ¿Cómo los interpretas para poder utilizarlos de manera positiva, en lugar de simplemente profundizar en la base de datos? Necesitas analistas de negocios que puedan leer la información y ver cómo utilizarla para identificar oportunidades de mercado, identificar problemas, encontrar soluciones y liderar el cambio. En otras palabras, necesitas “traductores” de negocios que quizás no sean científicos de datos de pleno derecho, pero que sean lo suficientemente competentes en análisis como para tomar los números y saber cómo aplicarlos en beneficio del negocio. Y todavía no hay muchos de ellos, por lo que probablemente signifique identificar a las personas en la empresa que comprenden la imagen global del negocio (y que también pueden tener una formación cuantitativa) y ponerlos al día en el aspecto analítico. También necesitas invertir en capacitarlos en términos de habilidades de liderazgo, para que se sientan seguros al impulsar el cambio en toda la organización.
No te ahogues en un mar de datos
Existe un impulso natural de querer capturar cada átomo de los datos históricos de la empresa y luego preguntarse qué hacer con ellos. Resiste la tentación: identifica cómo se adquirieron los datos (¿son de ventas, operaciones, redes sociales, fuentes “abiertas” u otros lugares?), ten en mente aplicaciones comerciales específicas y asegúrate de que tu estrategia de datos se conecte directamente con el análisis. Esto significa, sobre todo, evitar la tentación de construir modelos complejos desde el principio. En lugar de tratar de capturar toda la información histórica, decide las prioridades del negocio, o incluso una prioridad principal, luego identifica qué datos es probable que sean útiles para abordarla y agrégalos gradualmente. Esto te permitirá desarrollar un proceso y una práctica sólidos, en efecto, una buena gobernanza de datos, que luego se puede mejorar y refinar mediante la vinculación de conjuntos de datos nuevos y diferentes para obtener nuevas ideas.
Saber por dónde empezar
Continuando con esto, comienza por identificar las fuentes de valor más prometedoras para el negocio. Esto significa desarrollar una visión orgánica de las oportunidades y señalar los componentes de la cadena de valor con mayor potencial. ¿Se trata de la optimización de inventario o del desarrollo de productos? El siguiente paso es identificar tantos casos de uso como sea posible y analizar cómo puedes aplicar nuevos datos y técnicas a ellos para generar nuevas ideas. Decide el orden de prioridad, basado en el impacto financiero potencial, la idoneidad para el negocio y la velocidad probable de implementación.
Democratiza esos datos
Una de las razones más comunes por las que no se aprovecha el análisis de datos es que las personas que pueden utilizarlo mejor no tienen un acceso significativo a él. Evitar este error requiere una estrategia de tres pasos. Primero, asegúrate de que los datos sean accesibles para tantas personas como sea posible, eliminando cualquier jerarquía organizativa que pueda impedir el acceso. En segundo lugar, debes generar consenso sobre la validez de los datos, para que haya acuerdo en que es, en efecto, una única fuente de “verdad” para el negocio. En tercer lugar, aprovechando el acceso igualitario, debes desarrollar una cultura igualitaria en la que todos tengan permitido “jugar” con los datos sin temor ni favoritismos y tratar de generar nuevas ideas, o eliminar ideas establecidas de la empresa que ya no sean adecuadas, de tal manera que sus ideas, por contraintuitivas que sean, tengan igual protagonismo a la hora de tomar decisiones.
Fuente del artículo: Qrius
