Datos de calidad, una arquitectura de almacenamiento adecuada y evaluar las necesidades de la empresa son los principales requisitos.
Ser data-driven está de moda. Donde quiera que vayas, seguro que conoces empresas que dicen serlo. ¡Es hora de que la tuya también lo sea! ¿El motivo? Conseguirás una organización más inteligente y tomar las mejores decisiones.
Uno de los objetivos de ser una empresa conducida por datos es que se puedan tomar las mejores decisiones basadas, obviamente, en la información que se genera. De hecho, los datos en sí mismos no valen nada porque convertirlos en valor es lo que hoy marca la diferencia.
Información estratégica
Una de las principales cosas que debes plantearte cuando quieres ser una empresa data-driven es cuáles son las necesidades de información de la empresa. Lo primero que deberás hacer es evaluar dichas necesidades. Una vez lo hayas hecho, pon en práctica el modelo ‘smart’, es decir, céntrate en la estrategia, la medición de los resultados, el análisis, comunica los resultados y vuelta a empezar. Recopila toda esa información en una base de datos.
La infraestructura de almacenamiento lo es todo
La infraestructura de almacenamiento de los datos lo es todo. Un Informe ESADE 2018 sobre la Adopción e Impacto del Big Data y Advanced Analytics en España pone de manifiesto que en las compañías llamadas inteligentes lo que predomina son arquitecturas on-premise (con fuerte presencia de cloud.
Esto quiere decir, que la mayoría de las empresas tienen infraestructuras donde las bases de datos y las herramientas para su explotación residen en servidores internos de las organizaciones. Solo el 25% de las compañías apuestan por arquitecturas propias de Big Data como Spark o Hadoop.
Lo fundamental es que la tecnología que se emplee sea abierta, flexible y escalable.
Datos útiles y veraces
Si se es data-driven pero la información llega sesgada, ¿qué utilidad tiene? La calidad del dato es fundamental. Si manejas datos imprecisos, la información de valor que extraigas de los mismos será igualmente también imprecisa, lo que le llevará necesariamente a tomar el camino equivocado. Así que los datos que se utilicen deben ser de buena calidad.
