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Los pasos para implementar la cultura «data driven» en una empresa

Los pasos para implementar la cultura «data driven» en una empresa
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En la nota, Jaime Navón, Jefe del Diplomado en Python Profesional; y del Diplomado en Programación y Aplicaciones de Python, comenta sobre los pasos necesarios para una organización «data driven». Léela completa a continuación:

Fuente: La Tercera

Según un estudio de Accenture, un 72% de las compañías a nivel mundial dice no contar con una estrategia de análisis de datos. Una cifra que se aplica a la realidad nacional, en tiempos donde los datos son «el nuevo petróleo”, dada su relevancia para tomar decisiones estratégicas. Expertos explican los primeros pasos a dar y qué deben considerar para iniciar una cultura de datos en sus lugares de trabajo.

La transformación digital apunta a muchas aristas, incluida la toma de decisiones estratégicas con el apoyo de la Tecnología de la Información (TI). Independiente del tamaño o el rubro de la compañía, desde hace años que los datos se han convertido en uno de los activos más importantes para cualquier organización, instaurando la cultura del “data driven”.

Al realizar trámites online o cotizar productos en línea, los usuarios van entregando datos, los cuales producen más información al poner en marcha nuevos procesos. Las compañías necesitan convertir esos datos en valor y utilizarlos para pensar nuevos proyectos y mejorar las experiencias digitales. Así lo demuestra un estudio de la empresa multinacional de consultoría estratégica Accenture, que explica que las organizaciones basadas en datos están creciendo a un promedio de más del 30% anual. Las compañías que adoptan una cultura de datos comúnmente son conocidas como empresas “data driven”, ya que estas apuestan por la adopción de una estrategia de datos y analytics a través de toda la compañía.

Para Francisco Guzmán, director de Claro empresas, la analítica de datos es un factor estratégico diferencial que puede marcar el éxito o el fracaso de las empresas. “Sus resultados son tan positivos, que estudios indican que una organización sustentada en datos es 23 veces más eficiente en la captación de clientes y 19 veces más rentable. Sin embargo, alcanzar este éxito dependerá de escoger correctamente el modelo de analítica a implementar. No es una decisión simple, pues dependerá del tipo de empresa y por supuesto de los objetivos que se esperan alcanzar, entre varios otros factores”, apunta.

El estudio de Accenture plantea que, actualmente, un 84% del valor de mercado de las compañías más grandes del mundo viene de activos intangibles como la data y el software, al nivel de Spotify, que ha logrado captar los gustos de los usuarios a través de la IA, o McDonalds, que impulsó una estrategia para reconfigurar sus restaurantes en enormes procesadores de datos, para generar pedidos y delivery personalizados para sus clientes.

Francisco Rojas,  líder de Applied Intelligence de Accenture Chile, grafica que en el escenario actual, adoptar una cultura de datos es un paso transformador a una economía competitiva, ya que la data cada vez están más disponible las herramientas a bajo costo. Sin embargo, el estudio indica que pocos se han comprometido realmente para aprovechar el poder de los datos a nivel estratégico, con un 84% de las empresas a nivel mundial que no cuenta con la plataforma ni un proyecto para gestionarlo.

Una realidad de la que Chile no es ajeno y que, según entendidos en la materia, se acerca a la realidad empresarial. Martín Ugarte, director de Transferencia Tecnología del Instituto Milenio Fundamento de Los Datos, organización de investigación dedicada a responder a la necesidad de la transformación digital orientada a los datos con empresas e instituciones públicas, explica que en nuestro país “se conectan muchos datos pero se hace poco con ellos”, argumentando que falta trabajo en cuanto a la calidad y forma en cómo se están recopilando los datos.

Misma visión comparte Jaime Navón, profesor de la Escuela de Ingeniería de la UC y especialista en Big Data. Si bien el académico reconoce que “los datos son el nuevo petróleo” y que la pandemia ha acelerado los procesos de transformación en las empresas, a nivel país “todavía estamos al debe”. Ante esto, explica que el desarrollo de las tecnologías de información al interior de las empresas siguen siendo primitivas y, si se trata de ciencia de datos, hay muchos rubros comenzando proyectos en etapas iniciales.

Alcanzar el éxito dependerá de escoger correctamente el modelo de analítica a implementar. No es una decisión simple, pues dependerá del tipo de empresa y por supuesto de los objetivos que se esperan alcanzar, entre varios otros factores. ¿Cómo funciona? ¿Qué posibilidades tiene? ¿Cómo sacarles partido?

Los primeros pasos

Para el profesor Jaime Navón, los primeros problemas que tienen las empresas al querer entrar a la analítica de datos tiene relación con el orden interno. En algunos casos, asegura que existe un “verdadero caos” con la información que recopilan. Comúnmente está diseminada, por tanto a la hora de hacer un análisis, no cuentan con todos los datos recopilados. Lo otro es que la analítica avanzó hasta entregar la posibilidad de predecir a través de la información, exigiendo mucha más información e inversión, logrando hasta resultados prescriptivos, como sugerir elecciones en base a los datos leídos.

Martín Ugarte, director de Transferencia Tecnología del Instituto Milenio Fundamento de Los Datos, ejemplifica con el caso de una empresa de salud, donde esta debería tener el número de pacientes que se atendieron por una enfermedad y cuál fue el resultado tras aplicar cada tratamiento. Ante este caso, Ugarte explica que dicho dato es complejo de obtener, porque en cada empresa existen diversos sistemas de recopilación de información, lo que se traduce en dificultades para llegar a resultados sencillos.

Para poder conseguirlos, las empresas deben embarcarse en un proyecto de mediano a largo plazo, donde estas deben preguntarse en primera instancia qué datos desea conseguir, para luego ver sistemas de recomendación, programas predictivos, entre otros.

En este sentido, Francisco Guzmán de Claro empresas detalla algunos softwares que se utilizan, “como el Business Intelligence (BI), que se encarga de recolectar, integrar y analizar información que permitirá tomar decisiones para mejorar el desempeño de los procesos existentes”. Y por otro, agrega, “está la Analítica Avanzada, que además de proporcionar información para la toma de decisiones, permite generar modelos predictivos, y/o prescriptivos, que indagan acerca del ‘por qué ocurren ciertas cosas’, y logra pronosticar tendencias o comportamientos futuros, además del ‘qué’ se debe hacer para lograr los objetivos deseados. Cada una de ellas tiene sus complejidades, pero depende de los objetivos estratégico de la empresa decidir cuál de ellos genera mayor eficiencia o rentabilidad a su compañía”.

Una estrategia de datos

Los expertos coinciden que si una mediana y gran empresa quiere pensar en una estrategia de datos, estos deben asegurar y contratar recursos humanos propios con expertiz en la materia. El camino es largo y requerirá un trabajo que puede presentar resultados en 1 o 2 años, donde podrán aprovechar las ventajas competitivas. Quienes deseen partir la transformación digital, el profesor Jaime Navón recomienda partir con un área en específico o con un programa piloto.

El estudio de Accenture también indica que sólo un 33% de las compañías a nivel mundial confía en que su data les genera valor. Francisco Rojas, de Accenture Chile, agrega que los datos no pueden ser vistos como algo separado del negocio. Con personal interno que entienda el negocio se puede sacar provecho a la información que se recopile.

Una vez que esté armada la estructura interna, el equipo de Data Science debe mantener un puente con los gerentes de la empresa, con tal de pensar un negocio bien entendido a través del análisis de datos, manteniendo una gobernanza clara de cómo acceder a la información y los proyectos que se planifican. El profesor Navón agrega: “Si tú ves los directorios de grandes empresas, puedes ver todo tipo de profesionales pero rara vez hay especialistas en tecnología de la información. Eso debe ir cambiando trayendo personal en el más alto nivel que reporten al gerente general. Son decisiones estratégicas y hay que tomarlo en serio”.

Pensar en una estrategia de datos es una tendencia que se ha vuelto una realidad en los últimos años. De adelantarse, podrán solucionar la gigantesca cantidad de datos que actualmente no se están manejando, en tiempos en que la tecnología ya no se preocupa por el volumen, gracias a la escalabilidad de los servicios cloud y otras herramientas. Planear el primer paso hacia una cultura de datos es una necesidad a resolver.

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