Hablar el lenguaje del dato es revalorizarlo

Nos encontramos con que las decisiones se siguen tomando, aún sin darnos cuenta, en base a creencias, aprendizajes y tradiciones, entre muchas otras cosas, aun teniendo la conciencia de que los datos son fundamentales

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Big data en todos lados y vital para hacer negocios
Big data en todos lados y vital para hacer negocios

Me gusta concebir a los datos como esos juegos que forman dibujos con una serie de puntos en un papel, dibujando líneas que los conectan entre sí. Porque es así como funciona: cada grupo de datos nos brinda insights determinados que podemos usar y utilizar según el camino que elijamos diseñar. Puede servirnos para hacer conexiones simples o complejas, reforzar caminos conocidos o explorar muchos otros posibles, y todo eso dependerá de la intención que se persiga.

En 2021, el valor del dato está totalmente aceptado, y se repite cada vez más en las empresas la necesidad de involucrarlos a la hora de definir estrategias. De hecho, estoy convencido de que si se le pregunta a cualquier compañía si la toma decisiones en su organización está basada en los datos, prácticamente todos van a responder que sí. Pero en la diaria, ¿cuántos son los que efectivamente toman decisiones basadas en datos? Muchísimos menos. En realidad, nos encontramos con que las decisiones se siguen tomando, aún sin darnos cuenta, en base a nuestras creencias, nuestros aprendizajes y tradiciones, la seguridad, entre muchas otras cosas, aun teniendo la conciencia de que el dato es fundamental.

El valor del dato está totalmente aceptado, y se repite cada vez más en las empresas la necesidad de involucrarlos a la hora de definir estrategias

Recién empezamos a hablar de big data hace algunos años, y nos obsesionamos con su potencial, pero pasado el enamoramiento inicial, vimos que las capacidades que requiere el tratamiento de datos en cantidades infinitamente grandes dificulta obtener la información que necesitamos. Y no es nada nuevo, sin ir más lejos, incluso antes de hablar de big data ya existían datos valiosos disponibles para las empresas, lo que se conoce como “small-data”, y que nadie estaba viendo ni utilizando.

Es decir, cuando llegó la perspectiva de la big data se abrieron nuevas posibilidades muy prometedoras, pero al no haber sido acompañado por un cambio de mindset, seguimos sin explotar sus posibilidades, ya sea a partir de cantidades masivas o pequeñas de datos. Existen grandes compañías, principalmente Big Techs, que hoy sí lo hacen, porque traen ese mindset desde su fundación, pero la gran mayoría no lo hacía antes y tampoco lo hace ahora.

La realidad demuestra que todo proceso de una compañía puede ser optimizado y potenciado por el uso de los datos

En cambio, una compañía “Data-driven” sabe utilizarlos en todo, desde lo más sencillo hasta lo más complejo, donde se involucran algoritmos de machine learning o IA en decisiones de negocios. Esto sería lo más avanzado en el uso del dato, pero hay acciones más básicas que una compañía puede tomar para sacarle provecho: garantizar que se le proporcione el dato a quien lo necesita, en tiempo y forma adecuados, y que quien lo necesita, sabe que lo necesita y para qué. Puede parecer ridículo plantear algo tan básico, pero sin embargo se trata de uno de los principales obstáculos que hoy impiden que las empresas logren tomar decisiones en base a los datos.

Se suele llamar “data literacy”, y tiene que ver con el conocimiento del lenguaje propio de estas herramientas tecnológicas, y su calidad se desprende del nivel de conciencia de los empleados de la importancia que aportan los datos para su negocio y su trabajo diario. Implica poder leerlos adecuadamente, saber cómo y para qué utilizarlos, y poder sacar de ellos conclusiones útiles.

Las empresas especialistas en IT y que trabajan alrededor de algoritmos de recomendación, por ejemplo, ya tienen en sus estructuras perfiles como el Chief Data Officer (CDO) y otros que conocen su valor. La cuestión, sin embargo, no está ahí, sino en los cientos o miles de empleados cuyos puestos están inevitablemente atravesados por procesos que los datos pueden hacer mucho más eficientes,¿como garantizamos que puedan y sepan usarlos? Debe ser una definición de la alta gestión para instaurarse como algo cultural de la empresa, creando un mind set del valor de los datos en el inconsciente colectivo de todos en la compañía.

Las empresas especialistas en IT y que trabajan alrededor de algoritmos de recomendación, por ejemplo, ya tienen en sus estructuras perfiles como el Chief Data Officer (CDO) y otros que conocen su valor

La realidad demuestra que todo proceso de una compañía puede ser optimizado y potenciado por el uso de los datos: se contrata mejor personal y de mejor manera, se comprenden mejor las necesidades del cliente, se definen mejores productos y se entregan mejor, sean servicios o productos. Para verlo en acción, me gustaría dar algunos ejemplos de desarrollos que impactan en negocios pequeños y grandes, desarrollados por los equipos propios de Data de la compañía en la región que ilustran el salto cualitativo cuando se valoran los datos de cada cliente:

- Para una marca de bebidas, se creó una solución con inteligencia artificial que permite que el vendedor, cuando ingresa al bar en el que deja su mercadería, puede hacer un video, y un algoritmo le indica en el momento si están bien distribuidos sus productos o no, así como la disposición sus carteles publicitarios, y sugerirle acciones para optimizarlo en cada caso, cuando sea necesario.

- Para una compañía de electricidad que trabaja con camiones para el mantenimiento en las calles, incluimos en cada unidad, una cámara que va grabando desde el techo los cables que están colgados, y cada vez que identifica un problema con el transformador, o un cable suelto, emite un aviso automático para que la compañía vaya a ese punto directamente para hacer la reparación lo antes posible.

- Para una empresa de retail, desarrollamos un algoritmo de Net Promoting Square (NPS), que muestra con qué probabilidad el cliente recomendaría tu servicio. Es un indicador de máxima importancia, y la gente no suele contestar este tipo de encuestas. Entonces, en función de todos los puntos de contacto con cada cliente, combinado con los datos de consumo y de consulta que se recopilan diariamente, se estima el NPS para cada uno. El valor es enorme, sobre todo cuando se tienen cantidades masivas de clientes, y sobre los cuales se puede lanzar acciones proactivas que se pueden implementar cuando se conoce su nivel de conformidad de antemano.

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