3 Preguntas que toda empresa basada en datos debe hacerse

  Uno puede fácilmente puede tener la noción de que estar basado en datos (Data-Driven) realmente se trata de máquinas y tecnología. La realidad es que, para lograr avances sustanciales, los responsables de la toma de decisiones también deben adoptar el lado humano de la ecuación. Me refiero a Ciencia + Arte (Lado humano)   Todos somos humanos, y todos tenemos confiamos siempre en nuestro «instinto», ese sentimiento abrumador, que simplemente sabemos la respuesta correcta, ya sea por experiencia, rumores o resultado de observaciones recientes.   La verdad es que  la combinación de la intuición humana con el análisis de datos es lo que da el verdadero valor a los datos. Así que, mientras la inteligencia empresarial (Business Intelligence) en combinación con la analítica visual (Visual Analytics) brindan lógica, computación y velocidad, los humanos tienen la capacidad increíble para incorporar el pensamiento creativo vital a esta ecuación. Si su empresa ha implementado estas tecnologías con resultados limitados, es posible que se esté olvidando del factor humano.   A continuación, analizaremos las tres preguntas que deberías hacerte tú y tu equipo para obtener el mayor impacto de los datos.  

• ¿Nuestra gente tiene las habilidades necesarias para aprovechar los datos y las herramientas de análisis?
• ¿Cómo podemos incorporar la analítica?
• ¿Tenemos la gobernanza de datos necesaria para prosperar?

   

1. ¿Nuestra gente tiene las habilidades necesarias para aprovechar los datos y las herramientas de análisis?

  Si nosotros no somos los que hacemos las preguntas correctas a los datos, o no sabemos cómo preguntar, nuestras herramientas solo  descubrirá hallazgos obvios. Incluso, aunque incorporemos tecnología avanzada como las plataformas de BI más poderosas, por ejemplo, estas aún dependen de la guía humana para maximizar su valor.   Los líderes deben invertir en la alfabetización de datos  a fin de garantizar que su personal tengan las habilidades necesarias para leer y trabajar con datos de manera efectiva, esto preparará el escenario para un mayor uso de los datos y una toma de decisiones más inteligente. Hay una variedad de recursos o comunidades que los líderes pueden aprovechar para ayudar a cerrar la brecha de habilidades de alfabetización de datos: evaluaciones, cursos de capacitación gratuitos y certificaciones en alfabetización de datos.   

 

 2. ¿Cómo podemos incorporar la analítica?

  La exploración y el descubrimiento de datos es lo que impulsa la innovación. El descubrimiento de datos es la posibilidad de que los usuarios no técnicos accedan y exploren datos, hagan preguntas sobre esos datos y encuentren información en este proceso. Algunos dirían que es un proceso asistido por una máquina para ayudar a las personas a extraer la información que necesitan. Yo opino lo contrario, para mi es un proceso asistido por personas que guía la tecnología hacia las respuestas.   Los algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) son excelentes para seleccionar miles de millones de filas de datos en múltiples conjuntos de datos para mostrar correlaciones, sacar conclusiones y mostrarlas visualmente. Cuando las personas aplican su intuición y habilidades de alfabetización de datos a los conocimientos generados por estos algoritmos, da como resultado preguntas adicionales, lo que crea un círculo virtuoso de más conocimientos para cada nueva pregunta.   El valor que generan estos conocimientos puede alimentar el interés y la voluntad de los usuarios para aplicar la analítica en cada parte de su trabajo y compartir esos hallazgos con sus colegas. Y esta es la forma adecuada para que  la analítica se generalice y sea adoptada con mayor facilidad.   Esta es también la razón por la que la analítica de autoservicio (Self Services) se está convirtiendo en un importante impulsor de la democratización de los datos dentro de las empresas u organizaciones. Su objetivo primordial es ir más allá de que los datos y la información estén en manos de unos pocos expertos y, en cambio, se puedan compartir  con los especialista en la materia en toda la organización. El resultado es la capacidad de empoderar a todos, independientemente del cargo o departamento, para tomar decisiones mediante datos relevantes.   Finalmente, los líderes deben asegurarse de que la colaboración y el intercambio de conocimientos de los usuarios expertos con las otras áreas de la empresa estén integrados en la cultura (Cultura del dato).     

3. ¿Tenemos la gobernanza de datos adecuada para avanzar?

  A medida que se aumenta la disponibilidad o democratización de los datos, debemos recordar establecer parámetros a través de la gobernanza en función de los roles y el tipo de datos. No todos los datos se crean de la misma manera o tienen el mismo valor, y no todo el mundo necesita acceder a todos los datos, solo los datos que son relevantes para sus funciones o aplicables a su análisis. Por ejemplo, es probable que alguien de marketing no necesite acceso a movimientos contables, sino que solo necesite comprender los datos asociados con los ingresos relacionados con campañas de marketing específicas.   Así que para empezar, las empresas deben buscar tecnologías asociadas a organizar  los catálogos de datos, estructurar y transformar los datos que tendrán el mayor valor analítico. Pues, un catálogo de datos sirve como un repositorio gobernado ( Actuando como una única fuente de verdad) donde el acceso y uso de los datos se puede controlar y rastrear por función, al tiempo que brinda a los usuarios acceso a fuentes de datos nuevas, confiables y relevantes.   Esto les da a las personas la confianza de que, independientemente del departamento, todos están explorando datos listos para análisis que pueden usarse con confianza para la toma de decisiones, al mismo tiempo que les brinda a los que desean explorar los datos acceso seguro a fuentes de datos confiables adicionales para combinar con su análisis.     Sobra comentarte que y resaltar que cobra gran importancia invertir en capacitar o reforzar  a nuestra fuerza laboral para que se sientan más cómodos con las herramientas de análisis de datos, así podrán ampliar la forma en que piensan y exploran los datos. La combinación de personas capacitadas y las herramientas de análisis actuales puede cambiar los resultados, reinventar las empresas e incluso desbloquear el potencial de las personas.   

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