Las estrategias exitosas de transformación digital comienzan con los datos

  La frase «Los datos son un recurso esencial para el funcionamiento de las empresas» se ha convertido en una especie de cliché . todo lo anterior se traduce en que los datos deben de  aprovecharse y convertirse en conocimientos y ventajas competitivas.   La realidad es que las empresas ciertamente son prudentes al adoptar un enfoque basado en datos (Data Driven), particularmente en estos momentos, cuando tecnologías como la inteligencia artificial, la nube y la automatización necesitan una estrategia de datos sólida para funcionar de manera correcta y efectiva.   La pregunta del millón es ¿Por dónde empezar?: Muchas organizaciones no están seguras, especialmente debido a la enorme cantidad de datos que se generan de manera exponencial. (Para 2025, se crearán 463 exabytes de datos al día, lo que equivale a casi 213 millones de DVDs, según el Foro Económico Mundial). Además, está la tarea de encontrar los datos correctos, que se encuentran dispersos dentro y fuera de la empresa.   Partiendo de las empresas necesitan una estrategia. Aquí hay cuatro consideraciones a tener en cuenta:

 
 

1. Incluir socios «Data Driven» expertos

Conéctate con expertos en analítica de datos para crear una estrategia. Las empresas o firmas consultoras, especialmente las que integran tecnología y experiencia en la industria, aumentan el acceso al talento y permiten la creación de una cultura de datos. 

Recordemos que el equilibrio entre la experiencia humana y las capacidades técnicas es vital. Cuando estos elementos se unen, pueden resolver algunos de los problemas de negocio más desafiantes y transformar las experiencias de empleados y clientes.

Un ejemplo de esto es: Una firma de servicios profesionales con sede en Nueva York, trabajaba con una compañía médica global que tenía que administrar volúmenes grandes de datos para analizar el desempeño de las ventas, la actividad de la competencia.  Los analistas dedicaban más del 80% de su tiempo en extraer y limpiar datos para la elaboración de informes, lo que dejaba poco tiempo para convertir estos datos en conocimientos. A menudo dependían de hojas de cálculo, lo que generaba inexactitudes. Así que trabajando juntos, se desarrollaron algunos análisis de datos bajo la modalidad de de autoservicio para el equipo comercial de la compañía médica pueda generar sus propios «insights» o hallazgos día a día.

Entre los muchos beneficios obtenidos, la productividad de los empleados aumentado un 98%.

 

2. Diagnosticar y mejorar procesos procesos obsoletos

La transformación digital basada en datos no es simplemente aplicar tecnologías digitales a procesos obsoletos. Esos procesos deben identificarse y transformarse. Por ejemplo, si el proceso de facturación es lento y engorroso, algunos pueden sugerir la introducción de tecnologías de automatización para aumentar la velocidad y el volumen. En muchas ocasiones es más probable que haya problemas del proceso que deben resolverse antes de realizar la automatización. En este caso, la automatización crearía más problemas de los que resolvería.

Una forma excelente de descubrir las ineficiencias de los procesos es mediante mediante el uso de algoritmos para analizar los datos de los sistemas involucrados (Minería de procesos). Cuando se aplica correctamente esta técnica, esencialmente crea un proceso gemelo , destacando los procesos que están funcionando bien y los que necesitan mejoras.

Veamos un ejemplo: Una empresa de servicios financieros quería reducir el tiempo necesario para aprobar préstamos comerciales. La empresa quería identificar dónde se estaban produciendo retrasos, por qué y, en última instancia, crear un plan de acción para reducir el tiempo de aprobación. A través de la minería de procesos,  se creo un gemelo digital que identificó los tiempos de espera y los cuellos de botella en todo el proceso, cuantificó las modificaciones y las excepciones e identificó los factores que influyen en los tiempos de aprobación. Con estos conocimientos, la empresa pudo tomar medidas como mejorar la recopilación de documentos y alinear las horas de trabajo , por lo que redujeron el tiempo de aprobación de 13 días a 2.

3. Aprovecha el poder de la nube

La regla de oro es Recopilar, procesar y analizar datos a gran escala. La tecnología en la nube sustenta la transformación digital al permitir el análisis de grandes cantidades de datos. Una estrategia sólida construida alrededor de la nube permite a las empresas recopilar y analizar datos externos y de terceros junto con los datos internos.

Una vez hecho esto, las capacidades de la organización pueden expandirse exponencialmente. La nube puede optimizar los datos y el análisis , creando experiencias poderosas para los clientes. Un ejemplo es la forma en que Netflix, Amazon y Spotify ajustan los algoritmos de recomendación diariamente en función de las preferencias de los usuarios.

Además, la nube puede ayudar a abordar muchos otros tipos de problemas grandes y difíciles. Por ejemplo, una empresa de soluciones sanitarias necesitaba una supervisión simplificada de los datos de la cadena de suministro y las finanzas para reducir el tiempo de presentación de informes, estandarizar las métricas de rendimiento y mejorar la toma de decisiones. La empresa utilizó una plataforma datos basada en la nube que armoniza los datos en diferentes sistemas. El resultado es un único Dashboard o panel de control que brinda a los empleados acceso a la información financiera predictiva y prescriptiva y a la información sobre la cadena de suministro.

 

 

4. Garantizar la normatividad de la industria

La gestión eficiente y ética de los datos es cada vez más importante, especialmente para las empresas de industrias reguladas como los servicios financieros. Las empresas deben abordar la seguridad, el cumplimiento y los posibles sesgos de datos. Este esfuerzo significa crear una estrategia clara para los datos que garantice el uso ético y el cumplimiento normativo.

Por ejemplo, una empresa de servicios financieros que necesita cumplir con los riesgos podría implementar capacidades de automatización de datos para mejorar sus sistemas de gestión de datos y presentación de informes. Estos productos estandarizan eficientemente la taxonomía de datos, detectan errores potenciales y mejoran la calidad de los informes, todo mientras reducen el riesgo y los costos generales para la empresa.

En conjunto, estas cuatro estrategias de transformación digital conectan procesos, tecnología y talento. Es precisamente el tipo de integración necesaria para aprovechar los datos y transformar cualquier negocio.

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