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Data driven: ¿cómo tomar decisiones basadas en datos?
Agosto 10, 2020

Data driven: ¿cómo tomar decisiones basadas en datos?

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El 81% de las empresas considera necesario que todas sus decisiones estén basadas en datos. Es decir, adoptar un enfoque data driven. Así lo indica la investigación Becoming an analytics driven organization to create value (EY y Nimbus Ninety). Y es que, en estos tiempos que corren, se hace cada vez más crítico desarrollar la capacidad de tomar decisiones muy efectivas, potentes, sin márgenes de error y con la menor incertidumbre posible. Esto es algo que se aplica no solo para las grandes compañías, sino también para las medianas, pequeñas y microempresas, pues, indistintamente del tamaño o del sector, las empresas data driven siempre pueden alcanzar sus objetivos comerciales con mucha más facilidad.

 

¿Qué es data driven?

Como hemos ya dado luces, data driven significa tomar decisiones basadas en datos. Por tanto, se considera que una empresa es data driven cuando implementa las tecnologías y los procesos necesarios para obtener el máximo provecho de los datos estratégicamente valiosos.

¿Cómo funciona el proceso data driven?

Para entender cómo se produce el aprovechamiento de datos en las empresas data driven, hay que tener claros 3 conceptos claves:

  • Datos: los datos de una empresa por sí solos son símbolos informáticos que codifican un mensaje y que únicamente pueden ser “comprendidos” por una computadora. Es decir, un dato, al encontrarse en lenguaje informático, no puede ser leído ni entendido por los humanos. Por ejemplo, cuando un usuario visita la página web de tu empresa, el sistema registra dicha visita a través de una serie de datos en función del lenguaje de programación que utiliza. Si tú lees esos datos registrados, no podrás entender que se trata de una visita, pero la computadora sí.
  • Información: la información es aquello que resulta después de procesar los datos. Es decir, se trata de datos a los que se les ha dotado de un contexto, un significado y una utilidad, y que se han transformado al lenguaje humano. Por ejemplo, después de que los datos sobre el registro de la visita a tu página web son procesados, el sistema te va a informar sobre dicha visita en un lenguaje que puedas entender, ya sea a través de un contador numérico, estadísticas, representaciones visuales, etc.
  • Conocimiento: el conocimiento, por su parte, se produce cuando gracias a la información obtenida de los datos se logra entender un problema. Ese entendimiento se origina a partir de la experiencia y el know-how de los estrategas, gerentes, directivos o cualquier otro profesional. Por ejemplo, siguiendo el mismo caso, conocimiento es cuando, al analizar la información sobre las visitas a la página web de tu empresa, te das cuenta que a los usuarios se les dificulta añadir productos al carrito de compra (si se tratase de un e-commerce). 

A partir de ese conocimiento obtenido, es que las empresas data driven toman decisiones estratégicas. Un ejemplo de decisión estratégica sería “mejorar la interfaz de usuario de la página web del e-commerce para facilitar la adición de productos al carrito y fomentar así el proceso de compra”.

En este sentido, una empresa orientada a datos (data driven) es la que transforma los datos en información, la información en conocimiento, y el conocimiento en decisiones.

Datos -> Información -> Conocimiento -> Decisiones

Proceso data driven

 

¿Por qué es importante ser una empresa data driven?

Conociendo ya el proceso del enfoque data driven, no es difícil descubrir y entender todas las posibles ventajas que ofrece la toma de decisiones basada en datos. Solo por citar un insight bastante revelador, tenemos que las empresas data driven tienen hasta 5 veces más posibilidades de tomar decisiones mucho más rápido que son competidores. Así lo indica el reporte Big data diagnostic survey (Bain & Company).

Para puntualizar, el enfoque data driven es importante porque nos permite, entre otros:

  • Tomar decisiones basadas en datos en tiempo real ante cualquier imprevisto, ya sea para aprovechar una oportunidad o para prevenir o solucionar un problema.
  • Identificar de manera oportuna, o, incluso, predecir antes de que suceda, cualquier inconveniente dentro de la empresa, ya sea a nivel operativo, de producción, de negocios, etc.
  • Entender a profundidad la ejecución y el impacto de las estrategias de la competencia, con la finalidad de ir siempre un paso por delante de esta.
  • Diseñar estrategias comerciales cada vez más potentes, efectivas y económicas.
  • Descubrir con exactitud en dónde y cómo invertir (ya sea en estrategias, tecnologías, personal, inmuebles, etc.), en función de las proyecciones basadas en datos en cuanto a rentabilidad y riesgos.

Por otra parte, la experiencia en el ámbito empresarial nos ha enseñado que tomar decisiones con base en la intuición y en el típico “yo creo” es algo que aumenta considerablemente los riesgos y los márgenes de error. De aquí la inevitable necesidad del enfoque data driven para tomar decisiones siempre basadas en datos objetivos y certeros.

Data driven en marketing

Una de las aplicaciones más comunes del enfoque data driven es en marketing. La analítica de datos en este contexto nos permite, entre otros:

  • Conocer con extremo detalle a nuestros clientes.
  • Ultrapersonalizar las campañas y los mensajes.
  • Descubrir cuál es el producto o servicio más deseado, y cuál el menos deseado.
  • Predecir cambios en los hábitos de consumo y en las tendencias del mercado.
  • Identificar qué tipo de estrategias y de medios funcionan mejor para generar demanda.

 

¿Cómo ser una empresa data driven?

Los 3 principales métodos para ser una empresa data driven son:

  • Big data
  • Small data
  • Business intelligence

Empresa data driven con big data

El big data en una empresa data driven consiste en la extracción, el procesamiento y el análisis de datos que se encuentran en muy grandes volúmenes. se generan a altas velocidades y provienen de fuentes bastante variadas, presentando así formatos y características también de gran variedad.

Para la implementación del big data hay que contar con tecnologías como Hadoop, que es especializada en el procesamiento de este tipo de datos tan complejos.

Big data

Fuente: Bain & Company

Empresa data driven con small data

El small data en una empresa data driven es un método que se centra en el análisis de unos pocos datos, pero que son de gran valor estratégico y principalmente cualitativos. El objetivo de este análisis es llevar a un nivel superior los procesos de ideación y de planificación creativa de las estrategias.

 “Si se toman las 100 mejores innovaciones de nuestro tiempo, tal vez el 60% o el 65% de ellas se base realmente en small data”.  Martin Lindstrom. Pionero del small data.

Empresa data driven con business intelligence

El business intelligence (BI) o inteligencia de negocio en una empresa data driven tiene que ver con el análisis de datos para el beneficio únicamente interno de la organización, ya sea para identificar errores, mejorar procesos, impulsar la productividad, optimizar los recursos, entre otros. En este contexto, los datos que se utilizan para el business intelligence suelen provenir de fuentes como los sistemas ERP, CRM, SCM y demás herramientas empresariales back-office.

 

Recomendaciones para ser una empresa data driven

Finalmente, la columna vertebral del enfoque data driven en cualquiera de sus modalidades es la tecnología. Son los programas informáticos los protagonistas del procesamiento y del análisis de datos para la toma de decisiones. Por ello, desde la Comunidad Empresas de Entel queremos acompañarte, inspirarte y movilizarte en el camino de la transformación digital para que comiences a mejorar tus decisiones estratégicas basándote en el análisis de datos, y para lograrlo, te indicamos cuáles son los pasos que tienes que seguir si quieres ser una empresa data driven:

  1. Define tus objetivos: el primer paso para cualquier proyecto de transformación digital es definir los objetivos. En el caso del enfoque data driven, debes establecer con claridad y  precisión qué quieres conseguir al analizar datos, qué tipos de decisiones quieres mejorar, cuáles procesos quieres monitorizar, etc. Los objetivos serán tu punto de partida para todo el resto del proceso data driven.
  2. Identifica las fuentes de datos que son de valor: con los objetivos ya bien definidos, ahora puedes determinar cuáles son las fuentes de datos que son necesarias para tu enfoque data driven y cuáles no. Recuerda que de absolutamente todo podemos obtener datos, pero no todos los datos son valiosos para nuestros objetivos. Procesar y analizar datos de fuentes esenciales causa sobrecostos y pérdida de tiempo y de esfuerzo.
  3. Adapta tu infraestructura informática: probablemente, la infraestructura informática que tienes justo ahora no está en las condiciones para soportar un enfoque data driven. Es necesario que la reacondiciones con una arquitectura de TI en la nube, que te garantice la disponibilidad y la escalabilidad de todos los recursos que necesitas para la más adecuada explotación de los datos.
  4. Implementa tecnologías de analítica de datos: ya con la arquitectura de TI optimizada, llega el momento de implementar los programas necesarios, en función del tipo de analítica que quieras utilizar (big data, business intelligence, small data…).
  5. Democratiza el acceso a los datos: una vez se tenga todo el ecosistema tecnológico funcionando alrededor del enfoque data driven, es importante hacer que todo el personal clave de la empresa tenga acceso a los datos, para realizar análisis específicos según las necesidades de cada departamento. Claro, lo ideal es que cada persona tenga acceso solo a los datos relacionados con su área de trabajo, por lo que es necesario restringir y controlar el acceso a datos confidenciales.

Y por último, de nada sirve invertir en crear todo este entorno de analítica dentro de la empresa si las personas no lo utilizan, ya sea porque no saben cómo hacerlo o porque no sienten interés. En este sentido, se hace muy necesario fomentar una cultura data driven, entrenando al personal en las nuevas tecnologías e impulsándolos a descubrir los beneficios de tomar decisiones y crear estrategias basándose en el análisis de los datos.

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