La acumulación de datos tiene sentido si la empresa aprende a utilizarlos en sus procesos de digitalización del negocio, pero hay que evitar algunos errores en la analítica.
Las empresas están creando arquitecturas de gestión y análisis de su información con tecnologías de big data y analítica, integrándolas en sus estrategias comerciales.
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Laura Chacón, de la firma PBS Group, indicó que el gobierno, las instituciones financieras y las empresas de telefonía son las primeras que invierten en este tipo de tecnologías dada la dinámica del mercado y el cambio de hábitos de consumo de los clientes.
Aunque la analítica permite identificar nuevas áreas de oportunidad donde se puede hacer más eficiente la operación solo un 20% de las organizaciones han avanzado en su nivel de madurez en aprovechar sus datos.
El resto sabe que debe hacerlo. Incluso las empresas pequeñas y medianas pueden tener acceso a soluciones de analítica a través de servicios de nube, pagando mensualidades según los recursos informáticos que usen.
El próximo 21 de marzo precisamente se realizará el evento “El futuro de los negocios, hoy”, donde se presentará el estudio de Deloitte para EF sobre el avance de la incorporación de las nuevas tecnologías en las empresas del país.
Asimismo, se verá cómo la inteligencia digital y la tecnología móvil de 5G impulsarán el cambio digital a nivel corporativo.
ASISTA AL EVENTO “Futuro de los negocios hoy”.
Los esfuerzos, sin embargo, pueden tener resultados no esperados si no se evitan los siguientes errores y se siguen varias recomendaciones (ver recuadro abajo).
Error 1: No usar datos
El primer error es contar con información acumulada en la empresa (la hay, desde los datos contables en adelante) y nunca analizarlos.
“La empresa tiene 50 años de antigüedad y 4 años de historia”, dicen que dijo un empresario del sector automotor.
Muchas empresas no tienen una cultura organizacional para basar la toma de decisiones en información y no en percepciones.
En el mejor de los casos, son los departamentos o divisiones los que recurren a la información proporcionada por los sistemas que usan en su operación.
El inconveniente es que no integran toda la data del negocio, aparte que cada departamento acomoda su versión de lo que ocurre.
La misión de los ejecutivos es guardar y proteger la información, pero deben dar el paso a conocer su historia por segmentos de clientes, ventas anuales, frecuencias de visitas y de compras por consumidor, tipo de productos que adquieren y opinión sobre la empresa.
Carlos Vargas, de Cisco, advierte que un error común de las empresas es crear iniciativas o proyectos aislados de inteligencia de negocios o de analítica de datos, en lugar de programas que alcancen a toda la organización.
La empresa debe tener clara su propia evolución y la de sus clientes, para acelerar y profundizar la relación, al estilo de los sistemas de recomendación de Netflix.
Error 2: Sin objetivo
Los resultados dependen siempre de tener definidos claramente los objetivos y saber qué se busca en el mar de datos.
Los sistemas no le darán ningún resultado valioso que pueda utilizar en la toma de decisiones si no sabe qué requiere, cuáles son las preguntas que tiene o cuáles son las historias que desea encontrar.
La mayoría de la información se utiliza con fines de analítica descriptiva, cuando se usa para fines de análisis, y no de analítica predictiva. Dar el paso para que sirva para el “análisis prescriptivo” es un reto aún mayor.
Error 3: Crear su sistema
Las empresas se asustan con los costos de los servicios de plataformas tecnológicas de gestión y análisis de datos.
La opción que implementan es crear sus propios sistemas, pero no consideran los costos directos y los costos hundidos (servidores, redes, software, programación, seguridad, centros de datos) que implican esos esfuerzos ni el tiempo para implementarlos, probarlos y ponerlos en producción.
Eso sin considerar solución de pulgas informáticas y de fallas que se presenten.
Juan David Rothe, CEO de Grupo CESA, indicó que las empresas deben distinguir entre proveedores de servicios o software e integradores, que pueden brindar soluciones de extremo a extremo con distintas marcas.
Rothe agregó que se debe superar el desfase en la agilidad para adquirir las nuevas tecnologías.
En el mercado pueden encontrarse soluciones de análisis predictivos, minería de datos, minería de textos, análisis estadístico, cálculos numéricos y gráficos interactivos integrados a las tecnologías de bases de datos.
No solo considere soluciones para procesar la información. Hay que tomar en cuenta herramientas de escritorio con capacidad para la gestión y visualización del análisis.
“Los analistas de datos, científicos de datos, programadores estadísticos, desarrolladores de aplicaciones y administradores de bases de datos pueden desarrollar y automatizar métodos analíticos sofisticados y obtener una ventaja competitiva”, dijo Mario Casasola, director regional de analítica y big data de Oracle.
Error 4: Dejar islas de datos
Un paso clave del cambio digital, apoyado por la analítica, es la integración de las diferentes bases de datos que se tiene en la empresa en forma de archipiélagos o silos.
La unificación de la información es la vía para que los departamentos de la empresa compartan los datos para optimizar y acelerar la respuesta a los requerimientos de la gerencia, los proveedores y los clientes.
Se debe buscar una arquitectura integrada, que abarque la arquitectura de los centros de datos, las soluciones o servicios de nube, las herramientas analíticas y las soluciones de inteligencia de negocios.
Error 5: Confiar en “basura”
La información descansa en los sistemas con múltiples problemas: no son precisos, están desactualizados, les falta organización, datos repetidos, información irrelevante, etc.
La utilización de datos basura perjudica los procesos de toma de decisiones, de cambio digital y la relación con los mercados.
Un problema es hacer caso omiso de herramientas de creación de perfiles, de recopilación, administración y limpieza de datos, y suministro de información.
Error 6: Análisis separado de negocio
¿De qué sirven la información y su análisis si no se aprovechan?
Uno de los problemas que siempre han tenido las empresas es que los sistemas de información no les brindan los datos requeridos en tiempo real.
Las plataformas tecnológicas de gestión e integración de información facilitan contar con los datos que se necesitan en el momento, sin tener que suspender reuniones ni esperar días para tenerlos y poder tomar decisiones.
Si ya se tiene esta plataforma, el problema que se enfrenta es manejar las iniciativas de forma separada al negocio.
El análisis de datos debe ser parte integral de la rutina de los ejecutivos en todos los niveles de la organización, donde cada uno tiene acceso a los datos pertinentes y oportunos para su función.
En esta labor se deben unir los encargados de la información, los científicos de datos y los encargados del negocio para darle sentido a los hallazgos.
| Recomendaciones |
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| Medidas para obtener mejores resultados de la analítica de datos en las empresas: |
| Tome la decisión de convertirse en una compañía basada en datos y establezca el lineamiento de que ninguna decisión puede ser tomada sin el debido soporte de datos y su análisis. |
| Inicie un proceso interno y con apoyo de especialistas externos para identificar cuál es la situación actual de la empresas, las plataformas por utilizar y la ruta crítica a seguir. |
| Defina un modelo de gobernanza de datos, una estrategia con visión holística, que integre a toda la organización, y una arquitectura empresarial que tome en cuenta a las personas, los procesos y la tecnología, así como su alineación con el negocio. |
| Defina el enfoque del análisis y priorice los resultados. |
| Pregunte por las soluciones, servicios y los proveedores existentes, así como los resultados obtenidos por otras empresas. |
| Utilice sistemas de integración que brinden una vista unificada de los datos que están repartidos en los distintos sistemas. |
| Considere tanto las herramientas en la nube para analizar grandes volúmenes de información y para escritorio necesarias. |
| Impulse procesos de apoyo a ejecutivos del negocio que tengan actitud y aptitud para el análisis de la información, logre el respaldo de la alta gerencia y apoye las decisiones en información. |
| Instale procedimientos y herramientas de calidad y actualización de datos con estándares definidos. |
| Fuente: Cesa, Cisco, Oracle y PBS. |
