La mentalidad data driven, los liderazgos adecuados y un modelo de gobernanza apropiado son algunos de los elementos esenciales que las organizaciones deben considerar para avanzar sobre una transformación digital exitosa. 

Los datos están en el centro del escenario. Son la materia prima en el viaje hacia la transformación digital. Sin embargo, no tienen valor por sí solos: la analítica es la pieza que permite convertirlos en conocimiento activable para la organización y así optimizar las decisiones de negocios, acelerar el time-to-market, crear nuevas experiencias para los clientes o generar nuevas formas de eficiencia y productividad. 

Pero el volumen de datos crece y se vuelve cada vez más inmanejable. No se trata únicamente de las viejas bases de datos donde todo se acomodaba en tablas más o menos predecibles y conocidas.  

Según la consultora de mercado Forrester, los datos no estructurados gestionados por las empresas se duplicarán hasta el final de este 2024. ¿Tu organización contempla estos datos, que pueden ser tanto extraídos de publicaciones en redes sociales como comentarios de clientes o videos de cámaras de seguridad, entre muchas otras alternativas? También hay que trabajar en este punto: el crecimiento de este tipo de datos será exponencial en el corto plazo, con la IA generativa y las herramientas conversacionales como bandera. 

Existen algunas estrategias clave para impulsar el valor de los datos, todas interrelacionadas entre sí. A continuación, detallaremos algunas de las más importantes. 

1. Generar una cultura del dato 

El mercado mundial de analítica de datos habla por sí solo de la importancia que tiene este tema para las organizaciones: US$51.500 millones en 2023, cifra que crecerá a un ritmo de más del 27% anual para llegar a US$279.300 millones en 2027, según Fortune Business Insights. 

Sin embargo, no se trata solamente de tener las mejores herramientas. El primer paso hacia el aprovechamiento del valor de los datos en la organización es cultural. En efecto, mucho se habla de empresas data driven.  

¿Qué significa eso? Que todas las decisiones se toman basadas en datos, descartando otros enfoques como la intuición o la extrapolación directa de experiencias previas. También, que los datos están fácilmente accesibles para quien los necesite y esté autorizado para operarlos. Y, por supuesto, que se pueden utilizar de manera sencilla, sin procesos largos, no intuitivos o incomprensibles. 

2. Definir los liderazgos adecuados 

La consultora de mercado Gartner sostiene que los líderes de data analytics juegan un rol cada vez más importante para la estrategia empresarial y que se espera que esta función se vaya reconfigurando en lo inmediato. Ya no se trata de dar funciones de soporte tradicionales o de desempeñar papeles técnicos, sino de producir verdadero valor agregado para el negocio. 

No por nada se fortalece la figura del CDO (Chief Data Officer), el ejecutivo responsable de llevar adelante el área que se ocupa del gobierno de datos. 

La competencia es fuerte: la propia Gartner asegura que para 2025 las habilidades analíticas serán las más buscadas en el segmento de los datos. 

3. Empezar por el “trabajo sucio” 

La IA generativa puso en evidencia lo que ya venía ocurriendo desde antes: en el afán de las empresas por subirse al último hype tecnológico, se “olvidan” de realizar las tareas de base.  

En el caso de data analytics, el viaje comienza indefectiblemente por el “trabajo sucio”: garantizar la calidad y la relevancia del caudal de datos ya almacenado, analizar si la arquitectura de almacenamiento es la más adecuada para dar soporte a las necesidades de la organización y encontrar el talento adecuado que pueda gestionar los datos y convertirlos en insights para la toma de decisiones y el desarrollo de ventajas competitivas. 

Algunos de los pasos fundamentales son el discovery de todos los activos de datos existentes, el desarrollo de un catálogo de datos y el análisis profundo de la situación actual en términos de acceso, seguridad y gestión, entre otros ítems. También es importante desterrar los silos de datos o el sentido de “propiedad” que a lo largo de la historia han sentido diversos sectores o colaboradores. 

En cuanto a la arquitectura, los sistemas modernos de gestión de datos deben ser abiertos, interoperables y capaces de conectar, recopilar, integrar y entregar datos desde y hacia múltiples fuentes y ubicaciones para todos los casos de uso que requiera la organización. 

4. Establecer un modelo de gobernanza 

La gobernanza de datos es la disciplina que se ocupa de garantizar que los datos que utiliza una organización estén disponibles, sean íntegros y se los trate con los máximos niveles de privacidad y seguridad. De cierta manera, es darle sostenibilidad al “trabajo sucio” ya realizado. 

Entre otras cosas, define políticas, procesos, prácticas, herramientas y metodologías para alcanzar sus objetivos y se ocupa de garantizar el acceso: toda persona puede utilizar los datos que necesita en el momento en que los necesita para generar valor para la organización. 

El éxito de la gobernanza de datos depende en buena medida del apoyo de la alta dirección y de la capacidad de la organización de crear un área dentro de la organización que se ocupe específicamente de este tema. 

5. Automatizar todo lo que sea posible 

Gartner predice que para 2025, el 95% de las decisiones que actualmente utilizan datos estarán al menos parcialmente automatizadas. También afirma que en la era de IA “es probable que las organizaciones que adoptan cierto grado de automatización de decisiones logren una ventaja competitiva gracias a que lograrán mayores niveles de velocidad, sofisticación y granularidad”.

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