No basta con actualizar la tecnología. También hay que hacer ciertos cambios culturales.
A menudo digo que no es útil que un líder empresarial diga: «Necesitamos datos y análisis para avanzar a la velocidad de nuestro negocio». Es mejor que reconozcan que necesitan que el negocio se mueva a la velocidad de los datos.
Es todo un reto, ya que en los próximos cinco años, los seres humanos y las máquinas generarán al menos 175 Zettabytes de datos procedentes de dispositivos conectados, vehículos autónomos, empresas y ciudadanos particulares. Para ponerlo en contexto, un Zettabyte equivale a 1 billón de gigabytes. Eso supone 250.000 millones de DVD de almacenamiento, una columna de unos 93.000 kilómetros de altura.
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La velocidad de acumulación de una cantidad tan colosal de datos es preocupante para muchas empresas, que ya tienen dificultades para mantener el ritmo. El estudio Data Paradox, realizado por Forrester Consulting en nombre de Dell Technologies, revela que para muchas empresas los datos son una carga más que una ventaja.
También descubre que el principal motor de la productividad es cultural y no técnico. Sin embargo, muchas empresas carecen de una cultura preparada para los datos.
Además, Forrester afirma que la ciencia de los datos es un deporte de equipo. Eso es cierto si se refiere a «toda su organización» como su equipo, no sólo a unos pocos científicos de datos brillantes que trabajan como una unidad aislada.
El estrés bajo un bombardeo de datos
El estudio Data Paradox muestra que las empresas se encuentran bajo una inmensa cantidad de datos y, sin embargo, quieren más. Están insatisfechas porque muchos de sus datos se desperdician. Sólo analizan un pequeño porcentaje de lo que generan/captan (alrededor del 10% según algunos estudios).
Así que, ¿cómo pueden las empresas dar un giro y utilizar los datos en su beneficio?
1. Aprender el lenguaje
He escrito mucho sobre la fluidez de los datos en el pasado. En pocas palabras, significa tener la capacidad de reconocer los datos en sus múltiples formas, identificar el gran valor que aportan los diversos datos, manipular y explorar a fondo los datos, identificar patrones y tendencias, inferir ideas a partir de esos patrones y comunicar eficazmente las recomendaciones, decisiones y/o acciones basadas en los datos. Estas habilidades son mucho más sofisticadas que la alfabetización en datos (que ahora es sólo una línea de base para existir en la era de los datos). Para prosperar, su fuerza de trabajo necesita tener fluidez en los datos.
2. Desarrollar un co-currículo de datos dinámico
Las iniciativas de datos no deberían ser extracurriculares, sino co-curriculares. Deben dar lugar a una cultura de datos dinámica que fomente tanto el intercambio de datos como las decisiones y acciones basadas en ellos. Su fruto será la curiosidad y la experimentación.
Un principio básico de esta cultura co-curricular debería ser la democratización de los datos, que incorpora la aceptación, la responsabilidad y los sistemas de recompensa que alientan y empoderan a todas las personas de la organización (que tienen acceso legítimo a los datos) para explorar, aprender e innovar con los activos de datos.
3. Incorporar una estrategia de datos orientada a la misión
Con demasiada frecuencia, las empresas se centran más en los datos que en la misión. Una estrategia de datos debe ser deliberada, decidida, orientada a la misión e intencionada. Indaga y responde a las siguientes preguntas: ¿Cuáles son los conjuntos de datos que necesitamos recopilar? ¿Con qué fin? ¿Quién los va a utilizar? ¿Con qué objetivo? ¿Con qué frecuencia deben actualizarse los conjuntos de datos? ¿Los datos son estáticos (se recogen una sola vez) o en flujo (una afluencia dinámica con el mencionado crecimiento rápido)? ¿Cómo vamos a medir la utilidad de los datos, la productividad, el rendimiento de la inversión y el impacto en toda la organización?
Considera los datos como un activo de valor incalculable, que hay que equipar en consecuencia. Dedica tu estrategia a desenterrar ideas en las costuras: por ejemplo, datos anómalos que revelen algo inusual y sorprendente sobre los procesos, productos, servicios, base de clientes o mercado de tu empresa.
El volumen de datos no es el problema; es la gente
Al hacer todo lo anterior, te encontrarás con la resistencia y los obstáculos de las personas.
Atribuyo algunos de los inhibidores del éxito de los datos a lo siguiente: miedo, fricción y fragilidad.
El miedo a perderse algo puede impulsar proyectos de análisis fantasma: proyectos que utilizan datos sin un objetivo empresarial claro o un resultado útil, aparte de «quedar bien» sobre el papel o en las conversaciones empresariales.
Las fricciones a la hora de poner en marcha nuevas iniciativas de datos pueden deberse a las personas, la cultura o la deuda técnica. Por ejemplo, las personas a las que generalmente no les gusta el cambio pueden oponerse tácitamente a una iniciativa de datos, y entonces sólo ofrecen una cooperación mediocre. Sin entusiasmo sobre el terreno, la empresa podría encontrarse diluyendo su propuesta de IA heroica hasta que se trate de una continuación de sus actividades tradicionales de BI, bajo la apariencia de algo innovador.
La fragilidad en la analítica y la ciencia de los datos resulta, porque el talento es escaso, difícil de formar y retener.
Las mejores medicinas para estos inhibidores son las victorias rápidas, los sprints cortos y el desarrollo y despliegue ágiles de productos y servicios analíticos que producen una prueba real de valor para el negocio. Estas pequeñas victorias generan confianza y apoyo en toda la organización para proyectos más grandes, una mayor inversión (tanto en capital humano como financiero) y victorias más impactantes.
De la paradoja a la productividad
En resumen, los datos no tienen por qué ser un arma de doble filo. Puede ser una ventaja inequívoca si se pone a trabajar y se despliegan los datos como una ruta hacia la IA y una relación más colaborativa con la tecnología.
Los datos tienen gravedad e inercia. Pueden ser difíciles de poner en marcha, pero también pueden convertirse en una rueda volante de productividad una vez que se ponen en marcha los procesos de descubrimiento de conocimientos, innovación de productos de datos y apoyo a la toma de decisiones basado en datos.
