6 Pasos hacia la Transformación del Data Driven

La Inteligencia Artificial y el Data Science son las bases de la cuarta y actual Revolución Industrial. Tanto la IA como el Data Science, cambiarán por completo la manera de hacer negocios y la forma en la que funcionan las empresas en unos pocos años. Aunque creas estar preparado para convertir a tu compañía en un negocio basado en un modelo de Datos, puedes no saber por dónde empezar. Estos próximos 6 pasos te ayudarán a transformar tu empresa de manera eficiente, ¡sigue leyendo!

Paso 1: Establece una Estrategia de Datos

Ya dispones de gran cantidad de información secreta sobre tus clientes, consumidores, y negocios. Esto puede ayudarte a transformar tu organización y llevarla al siguiente nivel. Esto ocurrirá si, tratas los Datos como un valor estratégico (Data-Driven Strategy) a la hora de llevar a cabo las decisiones empresariales.

Cuando se menciona este punto a los líderes de ciertas empresas, su respuesta es: “Pero, ¿esto significa que voy a tener que reajustar toda mi organización?”. No entienden cómo podrían hacer que funcionara esta Data Strategy cuando tendrían que reorganizar a sus cientos de miles de trabajadores. Pero establecer una Data Strategy es diferente a  establecer objetivos.

Cuando establecemos objetivos lo hacemos desde el punto más alto. Todo debe estar orientado a cumplir con los objetivos que los grandes ejecutivos de la empresa han puesto para ese año. Sin embargo, la Data Strategy es diferente para cada departamento de la compañía. Aun así, contribuye a la solución de problemas del punto más alto de esta. Estas estrategias no tienen necesidad de involucrar un único conjunto de restricciones.

Paso 2: Democratiza tus Datos

El segundo paso implica democratizar tus datos a través de tu organización. Esto es importante, porque todos tomamos decisiones empresariales a lo largo del día. Desde un camarero, hasta un director general. Sabemos que la adopción de decisiones basadas en Datos fiables son mejores. Entonce, ¿por qué no preferirías elegir proporcionar a la gente el acceso a Datos que les hacen tomar mejores decisiones? Seamos prácticos, vivimos en un mundo lleno de regulaciones y restricciones.

No todas las empresas pueden democratizar completamente sus Datos, especialmente en industrias como la sanidad o los seguros. Por motivos de privacidad, la filtración de datos en estos casos sería catastrófica. Podría suponer un riesgo para la organización. Tampoco es muy seguro compartir todos tus Datos con la compañía, en caso de que información de propiedad pueda filtrarse y causar daños competitivos.

Así que, ¿cómo puedes democratizar tus Datos de manera inteligente? La respuesta sería encontrar una manera de proveer Datos relevantes a la hora de la toma de decisiones importantes. Examina el papel de las personas, identifica qué decisiones toman en su día a día, y proporcionales de los Datos necesarios para respaldar estas decisiones. Gracias a esto, la gente conseguirá mejorar su capacidad de tomar las decisiones correctas a tiempo.

Paso 3: Construye una Cultura de Recogida de Datos

Crea una cultura basada en Data Science en tu empresa. Los líderes deben incentivar a los trabajadores a buscar Datos cuando toman decisiones. Esto está estrechamente relacionado con la cultura corporativa que tú creas. Los ejecutivos deberían ponerse creativos y establecer recompensas para los empleados manejen los Datos de manera eficiente.

Así mismo, se necesitaría acortar distancias entre los equipos técnicos y los que no lo son. Esto conllevaría que trabajaran juntos sin ningún problema en la producción y operacionalidad de la inteligencia mecanizada. La Rentabilidad de la Inversión es clave aquí. Ahora mismo, estos dos equipos no se entienden entre ellos ni saben trabajar juntos. El Data Science resolvería este problema.

Paso 4: Acelera la velocidad de comprensión

La idea detrás de este principio es democratizar la información y su compresión dentro de la empresa. Si proporcionas una alta velocidad y compresión dinámica a las tomas de decisiones, estas se convertirán en decisiones fiables. Es este sentido, una organización basada en los datos toma todas y cada una de sus decisiones basadas en ellos.

Para ello, es importante que uso de estos Datos genere la mayor compresión posible. Una de las mejores maneras de desencadenar esta compresión dentro la empresa es utilizar herramientas de gráficos dinámicos. Estas herramientas proporcionan una mejor visión de los Datos a la hora de la toma de decisiones.

Paso 5: Mide el valor del Data Science

El quinto paso en la transformación del Data Science tiene que ver con la adopción de ciertas medidas. Debes medir el valor y el impacto del Data Science y el aprendizaje automático en tu empresa. Esta medida sería uno de los indicadores clave de desempeño (KPIs). Haciendo esto, se le da mayor prioridad a las inversiones de Datos con mayor potencial de rentabilidad.

Pero, ¿cómo deberías priorizar? Observa la posibilidad e impacto de las inversiones. La posibilidad se refiere a si tienes datos o no. ¿Están los datos limpios y etiquetados? ¿Tienes los recursos necesarios para empezar el proyecto?

El impacto se refiere a la contribución financiera. Si vas a invertir en este proyecto, ¿esto revolucionará tu empresa a lo largo del tiempo? ¿Te supondrá una ganancia de millones de euros o solo de miles? Tendrás que pensar en todo esto antes de transformar tu compañía completamente. Comienza por un proyecto experimental. Y si observas que las transformaciones van en buena dirección, comienza a ponerlo en práctica.

Paso 6: Aplica una estructura de gobernanza de datos

Este último paso se centra en el ámbito en el que yacen tus datos. Tus activos de datos deben ser estar seguros y privatizados. Esto es una prioridad, y toda gran compañía debería establecer una política de gobernabilidad de datos estricta. A pesar de ello, muchas empresas todavía no tienen nada instituido.

Las organizaciones deberían comenzar por crear una visibilidad clara de todos los flujos de datos. Esto supone visualizar y calcular las distintas rutas de datos. También es necesario comprender los diferentes tipos de datos y las herramientas que interactúan con ellos. Solo entonces es cuando las empresas pueden asegurar la aplicación de las medidas necesarias. Y a consecuencia de esto, asegurar la gestión desde el principio.

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