Generando valor a través de los datos en las empresas

Es difícil discutir con el hecho de que los datos se han convertido claramente en uno de los activos empresariales más importantes disponibles para las organizaciones hoy en día. Sin embargo, en mi trabajo diario, aún encuentro que las empresas de todas las formas y tamaños, ciertamente no solo las pequeñas empresas, a menudo luchan por encontrar las formas más efectivas de convertir los datos en valor para su proceso, y muy a menudo, todas tienen ciertos obstáculos en común. Una frase que se usa cada vez más para describir estas organizaciones es "ricas en datos, pero pobres en perspectivas". De acuerdo con mi experiencia, los principales obstáculos que causan estos problemas son:

• No alinear la estrategia de datos con la estrategia empresarial.
• No fomentar una cultura de alfabetización en datos en toda la organización.
• Mantener los datos y las iniciativas impulsadas por datos en silos en los departamentos y funciones donde se originan en lugar de sembrarlos en toda la organización.

Creo firmemente que trabajando a través de estos obstáculos de manera metódica, cualquier empresa puede comenzar a hacer un mejor uso de los datos y, a su vez, mejorará su capacidad para impulsar cambios positivos.

Para tener una mejor idea de los tipos de metodologías y procesos que deben adoptarse para comenzar a abordar estos desafíos, recientemente me uní a un seminario web con Mark Anderson, CEO de los desarrolladores de software de análisis Alteryx.

Alteryx comenzó como SRC LLC antes de cambiar su nombre para adaptarse a su exitosa plataforma de análisis de datos en 2010. En sus primeros días, trabajó con la Oficina del Censo de EE. UU. Para crear herramientas que permitieran a los usuarios analizar datos demográficos. Esto evolucionó hacia una plataforma que permitió a las empresas tomar estos datos y llevar a cabo la segmentación y el análisis de clientes. Hoy en día, Alteryx trabaja con muchas de las empresas más grandes y más avanzadas en datos del mundo, incluidas la escudería de Fórmula 1 McLaren Racing, Walmart y Coca-Cola. Uno de los enfoques principales de la empresa es crear soluciones de bajo código/sin código que permitan la "democratización" de los datos y el análisis, lo que significa que los trabajadores en toda la empresa, no solo aquellos con habilidades técnicas y en datos, pueden poner los datos a trabajar para ayudar a resolver problemas y tomar decisiones, sea cual sea su rol.

El propio papel de liderazgo de Anderson significa que tiene una perspectiva detallada sobre la forma en que se están utilizando los datos y la tecnología para simplificar los procesos empresariales, así como para permitir que las empresas desarrollen y vendan productos y servicios más inteligentes e innovadores. O, con la misma frecuencia, no lo hacen.

Él me dice: "El [Instituto de Análisis] tiene una calificación de cero a cinco para ver en qué etapa se encuentra en su viaje para convertirse en una empresa impulsada por datos. El promedio es de 2.2, por lo que realmente, cada empresa aún está muy al principio de ese camino".

Democratización de datos

La clave para fomentar culturas con conocimientos en datos, me explica, radica en el concepto de democratización de datos.

Dice: "Los datos no pueden ser gestionados únicamente por unos pocos científicos de datos especializados. Realmente deben ser democratizados para que cada función del negocio pueda usarlos y tomar decisiones más acertadas".

McLaren en sí misma es un gran ejemplo de una empresa donde este proceso ya está en marcha. Tuve la suerte de conocer a algunos de sus equipos de tecnología e ingeniería en el Gran Premio Británico. El caso de uso más visible para los datos en las carreras de F1 es modelar el rendimiento de los conductores y los autos mientras participan en las sesiones de clasificación y carreras en la pista. Los autos están equipados con sensores que capturan y transmiten datos en tiempo real que se pueden utilizar para predecir el rendimiento y los resultados de las carreras. Pero esta es solo una de las siete funciones empresariales de los equipos de F1 que utilizan herramientas de Alteryx para obtener información y crear valor. Se utiliza para mantener a todo el equipo enfocado en los problemas en cuestión al resaltar los desafíos y obstáculos más urgentes para ganar carreras, crear "gemelos digitales" de pruebas esenciales como las verificaciones de dinámica de fluidos computacionales realizadas antes de cada carrera y para involucrar a los fanáticos.

Esto demuestra cómo las empresas que han logrado realmente pasar a un modelo impulsado por datos lo han hecho mediante la integración de datos y análisis en todas sus operaciones.

"En primer lugar, tienen que aceptar la idea de que el acceso a los análisis tiene que ser en toda la empresa; tienen que ser capaces de reconocer que el trabajador del conocimiento, que anteriormente solo podía trabajar en software manual como Excel, necesita poder usar la tecnología ... y ser capaz de obtener valor de los datos y entregar el resultado de un científico de datos. Los llamamos ciudadanos científicos de datos", dice Anderson.

Lo ilustra aún más con otro punto: "No vas a enseñar a un científico de datos a ser un buen contador, pero puedes tomar a un contador que tenga experiencia en finanzas y impuestos y proporcionarle una herramienta fácil de usar ... y enseñarle al contador a ser más competente en los datos en su papel de contador".

Generando valor

Para muchas empresas, otro enfoque clave debería ser eliminar el enfoque de "silos de datos" en la cultura de datos. Esto a menudo implica que las unidades de negocios individuales desarrollen información y competencias que simplemente no se comparten en toda la empresa, limitando drásticamente su potencial para generar crecimiento.

Con empresas que están más avanzadas en el camino para desbloquear completamente el valor de los datos, esto, junto con los procesos para crear culturas de alfabetización de datos descritos anteriormente, puede llevar a algunos cambios organizativos y reestructuraciones bastante dramáticos.

"Si piensas en la empresa típica, la estructura no ha cambiado mucho en 50 años", dice Anderson.

"Tienes recursos humanos, cadenas de suministro, marketing, ventas, TI, seguridad de la información ... sin embargo, si escuchas a las grandes firmas de consultoría ... están abogando por un cambio ... en lugar de tener un gran departamento de recursos humanos, un gran departamento de marketing, tomar esa capa de trabajadores de datos y hacerla más grande, que tenga experiencia en recursos humanos, marketing ... y luego realmente invertir en la infraestructura organizativa que permite que este trabajo se automatice".

Este es un gran paso, pero las organizaciones que logran hacer la transformación probablemente se alinearán con las oportunidades creadas por el volumen de datos disponibles para las empresas hoy en día, así como las tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial y la automatización.

Además, esto llevará a una fuerza laboral más feliz y realizada, ya que los trabajadores pasarán menos tiempo en tareas rutinarias y manuales y más tiempo ejerciendo su creatividad para encontrar nuevas soluciones a los problemas de los clientes.

Como lo explica Anderson: "El trabajador del conocimiento típico pasa la mayor parte de su tiempo buscando datos, extrayéndolos manualmente y colocándolos en software como Excel... He escuchado a los clientes llamarlo 'deprimente'.

"Puedes cambiar eso y ayudar a las personas a automatizarse realmente con el software adecuado y la capacitación adecuada, y cambiar realmente la dinámica laboral; se vuelven mucho más felices. Mayor satisfacción laboral, menor rotación. Sienten que forman parte de un movimiento que realmente entrega resultados importantes para su negocio y para las personas relacionados con el".

Artículo escrito por Bernard Marr, un gran autor que siempre está hablando sobre las últimas tendencias en tecnología y sus posibles repercusiones para el futuro. Aquí su perfil de LinkedIn.