Los datos son un activo muy valioso para las organizaciones. La actividad diaria genera una gran cantidad de información, pero, su mera existencia no es sinónimo de buen aprovechamiento. 

Para que los datos se conviertan en información útil para la toma de decisiones, es vital recopilarlos, transformarlos y analizarlos de forma estructurada y estratégica.

Construir una cultura organizacional data-driven no se logra de un día para el otro. No es un proceso azaroso, ni se impone. 

Requiere tiempo y debe sustentarse en estrategias, planificación y ejecución coordinadas ancladas en un profundo compromiso empresarial. Y precisa la creación de una cultura data-driven, en la que toda la organización confíe en que los datos son una fuente para tomar mejores decisiones.

En este artículo hablamos sobre las organizaciones data-driven: qué son, cómo incorporar el análisis de datos en todos los niveles, y los desafíos que implica la transformación de la cultura. Además, nos adentramos en las ventajas de la inteligencia artificial y el machine learning para impulsar la transformación de datos en información útil para tomar decisiones.

¿Qué son las organizaciones data-driven?

Minuto a minuto, las personas y las organizaciones generamos una incalculable cantidad de información. A modo de ejemplo, algunas estadísticas calculan que si se quisiera descargar toda la información de internet se tardaría más de 180 millones de años.

Esa información es una mina de oro para los negocios. No en vano se considera que los datos son el petróleo de la actualidad. Bien utilizados, pueden ser un factor decisivo en la evolución de la actividad. 

Las organizaciones data-driven aprovechan esta ventaja de forma estratégica. Implementan sistemas y procesos que aseguran que todos los miembros tienen acceso a la información relevante y actualizada que necesitan para tomar decisiones informadas y basadas en hechos.

La importancia de migrar a este tipo de mentalidad empresarial deriva principalmente del cambio en la conducta de los consumidores. Los clientes son cada vez más exigentes y demandan respuestas más rápidas y asertivas a sus necesidades.

Por eso, las organizaciones que se adaptan a estos cambios de forma efectiva, son las que más chances tienen de evolucionar y mantener su competitividad.

¿Cómo construir una empresa que basa sus decisiones en datos? 

Como mencionamos antes, construir una cultura empresarial basada en datos lleva tiempo. Es un proceso que requiere estrategia, planificación y ejecución sincronizadas.

En primer lugar, es necesario sentar las bases. Todos los niveles de la organización tienen que estar alineados en la importancia de la adopción de los datos. Además, hay que desarrollar un sentido de responsabilidad y compromiso conjunto, y definir objetivos claros.

En resumen, implica cambiar el mindset de la organización. De hecho, suele ser la cultura y no la tecnología el freno para avanzar hacia la transformación de las empresas.

“En nuestra experiencia liderando proyectos de data analysis con organizaciones de diversas industrias, aprendimos que los datos son el pasado, el presente y el futuro de las organizaciones”, explica Mariana Oliva, Manager de proyectos y procesos de IT Patagonia. 

“El pasado, porque son el punto de partida que nos muestra cómo vinimos haciendo las cosas hasta este momento. El presente, porque nos permiten ver dónde estamos parados hoy. Y el futuro, porque si son bien aprovechados pueden convertirse en la brújula que nos orienta hacia dónde hay que ir para obtener los resultados que planificamos”, detalla.

Ser una organización data-driven implica poner los datos en el centro de la atención y de las decisiones. A través de las tendencias y descubrimientos que los datos proveen, el negocio se impulsa y surgen nuevas ideas innovadoras.

Pero, para llegar a ese punto, los datos disgregados deben convertirse en información. 

Como intermediario entre ambos estados tiene que haber un proceso de análisis sistemático y estratégico, sustentado en una visión integradora de la organización, en la que cada departamento no es estanco sino sinérgico con los demás. 

Como resultado, se mejora el conocimiento del mercado y de sus objetivos, se pueden anticipar hipótesis a partir de la evaluación de la gestión y se reducen riesgos gracias al análisis predictivo basado en datos fiables.

¿Cómo incorporar la toma y análisis de los datos en todos los niveles de la empresa? 

Hoy en día, las empresas que se centran en el análisis de datos tienen ventajas sobre aquellas que no lo hacen. Por ejemplo:

• Mejoran la toma de decisiones 
• Reducen costos  
• Amplían los márgenes de ganancias

¿Cuál es la mejor forma para comenzar a implementar estos beneficios? El proceso debe iniciar por la parte más alta de la organización. Es imprescindible que la alta dirección lidere la cultura data-driven, para que ésta luego baje a los demás niveles de la organización. 

Solo cuando la línea ejecutiva tiene en claro el objetivo y las ventajas de trabajar en un modelo de datos, se puede implicar a las líneas operativas en la importancia de trabajar, analizar y tomar decisiones basadas en datos.

Transformación de las personas: el desafío más difícil

Como en casi todos los proyectos, la principal complicación a la hora de implementar nuevas herramientas de business analytics es el impacto en los equipos. 

Por eso, es necesario acompañar la migración tecnológica con estrategias de gestión del cambio que aborden de forma efectiva la transición y la transformación de los objetivos, procesos y tecnologías, y ayuden a las personas a adaptarse al cambio.

“En nuestra experiencia gestionando proyectos de transformación digital hemos aprendido que es imprescindible contar con estrategias y objetivos claros e implicar a todos los niveles en la elaboración de los planes de cada área y sector”, ejemplifica Oliva.

Además, es importante poder medir esos resultados con analítica de datos y establecer procesos de mejora continua y autoevaluación. Solo cuando las personas se sienten implicadas en todo el proceso logran entender la importancia del análisis de los datos y así es más fácil lograr el cambio en toda la organización. 

¿Cómo transformar datos en información útil? 

Los datos, por sí solos, no tienen un poder especial. Pero, al interpretarlos de forma efectiva y en el contexto adecuado conducen a descubrimientos relevantes y accionables para potenciar los planes del negocio.

Según un artículo de Harvard Business Review, las empresas que prevalecieron en la instauración de una cultura data-driven tienen en común habilidades como persistencia, resiliencia y resolución.

Como mencionamos antes, los procesos que se implementen tienen que estar bien estudiados y organizados. 

1. El primer paso es tener en claro cuál es el objetivo, es decir, hacia dónde se quiere ir.
2. Una vez definidos los objetivos, hay que recolectar los datos necesarios de todos los sectores de la organización y prepararlos para que sean analizados en base a los objetivos.
3. En esta instancia es necesario diseñar un proceso que permita tener una visión 360°, en el que la información se disponibiliza a toda la organización. 
4. Es imprescindible tener bien organizada y estructurada la información, para sacar la mayor ventaja posible. Adaptarse a los cambios tecnológicos implica responsabilidad y seguridad sobre el uso de los datos. 
5. Luego, se necesita identificar, elaborar y medir los OKR y KPI a lo largo del tiempo. 
6. Por último, definir los roles encargados de analizar, depurar y modelar los datos con el objetivo de encontrar información valiosa.

Una de las primeras mejoras que evidencian las empresas data-driven es la drástica disminución de errores y sesgos humanos típicos de trabajar con mecanismos manuales de recolección, compilado y análisis. Por otro lado, se democratiza el acceso a la información.

IA y machine learning en business analytics

La inteligencia artificial apareció en los años 60 y buscó que las computadoras trataran de imitar la inteligencia de las personas. En los últimos años tomó impulso y se convirtió en un tema en boca de todos, de manos de herramientas populares de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, Dall-e, Bard, SlidesAI y Copy.ai. 

Hoy, es una tecnología que puede jugar un papel clave para impulsar y evolucionar la manera en que se analiza y crea información del negocio. 

Aprovechando el machine learning -rama de la inteligencia artificial que se centra en el uso de los datos y algoritmos para imitar la forma en la que aprenden los seres humanos-, las computadoras están aprendiendo de nuestros datos y demostrando un gran potencial para ayudarnos a reducir el tiempo de los proyectos, de meses a apenas semanas o días. 

¿La principal ventaja del machine learning? Requiere una preparación mínima y se puede adaptar a casos prácticos concretos con muy pocos datos de ejemplo. 

Recientemente, IT Patagonia firmó un convenio de partnership con Dataiku, plataforma colaborativa de data science que se destaca por disponibilizar un ambiente de trabajo colaborativo en el que personas de diferentes niveles técnicos pueden operar de forma conjunta, mejorando la experiencia y maximizando los resultados.

Su enfoque agnóstico permite acoplarse a cualquier tipo de lenguaje estadístico (Python, Impala, Escala u otros) y a cualquier tipo de base de datos, para reducir drásticamente los tiempos de desarrollo.

¿Cuál es el diferencial de este tipo de plataformas? Principalmente, el hecho de que todos los miembros del equipo pueden sacar provecho de los datos de la organización, sin necesidad de saber codear. 

El ambiente colaborativo atrae a personas de diferentes niveles técnicos para que trabajen juntas, abriendo las puertas a los equipos no técnicos para que adopten la mentalidad data-driven que les permitirá evolucionar.

5 soluciones de Dataiku para el ecosistema financiero de rápida implementación

El ecosistema financiero no está exento del cambio en la conducta de los consumidores que mencionamos al inicio de este artículo.

Para alcanzar sus objetivos estratégicos, mantener la competitividad y responder satisfactoriamente las demandas de sus usuarios, las entidades financieras necesitan ser cada vez más eficientes y disruptivas. La rapidez de implementación y asertividad de las soluciones es esencial.

En respuesta, las soluciones pay and play basadas en analítica de datos e inteligencia artificial permiten acelerar el desarrollo, la investigación y el análisis del comportamiento del cliente, con las funciones de gobernanza y explicabilidad necesarias en el entorno regulatorio actual.

Las siguientes son cinco ejemplos de uso.

Segmentación inteligente de clientes 

Para entender los comportamientos y preferencias de los usuarios, y segmentarlos. Con este conocimiento se pueden personalizar los servicios y realizar recomendaciones que potencien la experiencia. 

Puntuación crediticia

El AutoML (machine learning automático) permite acelerar el proceso de calificación crediticia e implementar modelos de mayor rendimiento, para conseguir una predicción precisa de eventos.

Prevención del fraude

La integración del aprendizaje automático en la detección del fraude optimiza la detección de los comportamientos fraudulentos, para limitar el impacto en las pérdidas y mejorar la confianza de los clientes. 

Forecast financiero

La inteligencia artificial generativa facilita la creación de pronósticos más precisos y menos costosos, con resultados inmediatos. 

Análisis de cobertura de servicio

La exploración espacial de la red de distribución a partir de la recopilación, procesamiento y análisis de datos de tecnologías como GPS, sensores de ubicación y satélites mejora las estrategias de cobertura y posicionamiento competitivo.

Conclusiones

Los datos son un activo muy valioso para las organizaciones, y deben ser recopilados, transformados y analizados de forma estructurada y estratégica para que los datos se conviertan en información útil para la toma de decisiones.

El cambio del mind-set a lo largo y ancho de toda la organización es el principal desafío a la hora de implementar business intelligence. Para un resultado exitoso, la migración tecnológica debe complementarse con estrategias de gestión del cambio.

A través del machine learning las computadoras están aprendiendo de nuestros datos y demostrando un gran potencial para ayudar a las organizaciones a reducir el tiempo de los proyectos, de meses a apenas semanas o días. 

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