Artículo de Esther Morales, socia de PiperLab.
Cada vez más, las empresas y organizaciones deciden activar sus datos llevando a cabo proyectos que les permita tomar mejores decisiones.
Sin embargo, la evolución hacia un entorno digital no ha llevado el mismo ritmo, y cuando sectores como la banca y los seguros y por ende el sector Fintech e Insurtech llevan la delantera, otros como el agroalimentario comienza a hacer su inmersión en el análisis avanzado de datos. Mientras los bancos analizan los perfiles de sus clientes para conocer la propensión al consumo de nuevos productos, o las compañías aseguradoras estudian que cuota debe pagar cada asegurado según su nivel de siniestralidad, comenzamos a escuchar el concepto de granjas automatizadas para un consumo eficiente de la energía y una producción que satisfaga la demanda.
Según el informe de digitalización de las PYMES 2021 España ocupa un lugar por encima de la media en nivel de digitalización de la UE-27, estando a la cabeza Dinamarca, Suecia, Países Bajos e Irlanda. Sin embargo, existe una gran diferencia en el nivel de digitalización en función del tamaño y del sector, siendo las grandes empresas y los sectores de información y comunicaciones los que encabezan la lista.
Antes de tomar la decisión de utilizar los datos que generamos en nuestra operativa diaria para tomar decisiones sobre nuestro negocio, hay que plantearse cuales son las necesidades de información estratégicas. Preguntas como ¿Qué datos tengo? ¿Cuáles son importantes para mi negocio? o ¿Cómo es la calidad de esos datos? Son clave para comenzar a operar con ellos.
De poco sirve utilizar datos que no han pasado por una auditoría de calidad o “Data Quality”, para detectar información errónea o duplicada. Es importante también la implicación de los empleados para que entiendan que la información que se genera en sus departamentos no son silos independientes, si no que pertenecen a un todo que es la empresa y que esos datos son un activo estratégico para el buen funcionamiento de la organización.
Que estos datos estén al alcance de todos los empleados de una forma segura y ética hace que se introduzcan nuevas figuras como el Chief Data Officer que vela por el buen uso de los datos, tomando el liderazgo de la gestión y la analítica asociada al negocio. Porque el tendón de Aquiles de las empresas no es llevar a cabo proyectos concretos de datos, sino consolidar la cultura corporativa para que los datos sean la piedra angular que impulse a sus organizaciones para convertirlas en organizaciones Data Driven.
La inversión de las empresas en recopilar datos o crear repositorios de almacenamiento que faciliten su gestión, como data lakes es un hecho, pero entender los datos y sumar a toda la organización en esa cultura digital es prioritario. El valor no está en los datos, sino en cómo los usamos y para qué los analizamos.
Cada vez son más las organizaciones que apuestan por este tipo de transformación, así quedó patente en el Data4Breakfast que celebramos el pasado noviembre en PiperLab, donde Ecoembes, Cruz Roja y Elewit explicaron cómo están desarrollando sus estrategias Data Driven.
Las empresas que logren un cambio de valor en su organización, superando viejos paradigmas, con el fin de tomar mejores decisiones basadas en datos y con una clara gobernanza del dato, donde estén definidas las normas, políticas y reglamentos relativos a la ética en el uso y la privacidad de los datos, que hayan incorporado nuevas áreas y perfiles expertos como el Chief Data Officer (CDO) o el Chief Analyst Officer (CAO), entre otros, y hagan una adecuada recopilación de los datos y un posterior análisis y visualización de los mismos, son organizaciones enfocada, con una visión en común, actualizadas y dirigidas hacia donde va el negocio, haciendo partícipe a toda la organización de una forma transparente. Las empresas que reúnen estas características son empresas Data Driven.
