3 claves para impulsar una estrategia de ‘data analytics’ en las empresas digitales de alto nivel

A menudo, la big data es una de las principales tendencias cuando se habla de innovación digital. Y es que no es para menos, pues si algo caracteriza a la conectividad actual es la enorme generación de datos. Hace un par de años, algunos expertos habían concluido que el volumen de data existente en el mundo era de tal magnitud que, si ocupara un espacio físico, superaría el tamaño de una galaxia.

Entonces se comenzó a afirmar que la big data era una especie de “nuevo petróleo”. Una fuente aparentemente inagotable a través de la cual las plataformas, startups digitales y grandes compañías podían acceder a información valiosa para impulsar su crecimiento; sin embargo, la realidad es que de acuerdo con el estudio “Big Data: el poder de los datos”, más del 90% de los datos nunca se analizan, y el 60% pierde valor en cuestión de milisegundos.

“Si bien los datos se han vuelto la herramienta más confiable para la toma de decisiones en algunas de las firmas más competentes del mundo, la gran mayoría de colaboradores de empresas no saben aún cómo analizar data para extraer insights de negocio y comunicar ideas que influencien positivamente en la toma de decisiones estratégica. Por ello, es esencial potenciar el análisis y alfabetización de datos para todos los colaboradores de una empresa”, explica Carlos Lau, co-founder y CEO de Kurios, la empresa EdTech B2B de programas de data literacy con entrenamiento basado en cohortes para equipos digitales.

Con esto en mente, el experto comparte 3 claves para impulsar una estrategia de análisis y alfabetización de datos en las empresas digitales de alto nivel:

1. Cultura errónea, cambio de visión

Una de las razones principales por la que las empresas no se han visto impulsadas por los datos es que no ha adoptado un cambio de ADN en su cultura empresarial. Y es que si realmente se desea alcanzar niveles transformacionales de análisis de datos, las empresas deben pensar rápido y pequeño, donde la clave es alentar a los equipos a operar de esta manera y recompensarlos por cada interacción.

Asimismo, es necesario un cambio de visión, bajo el entendido de que no hay una solución única que pueda transformar mágicamente a una empresa. Es un largo viaje que implica un trabajo duro. Y es que las organizaciones necesitan una visión coherente que describa claramente lo que quieren lograr a través del data analytics, una estrategia general sobre cómo van a realizar esa visión y un líder que pueda impulsar y ejecutar esa estrategia.

2. Conexión entre data y negocio

Las empresas de alto nivel de la era digital necesitan un buen puente entre el lado analítico y el del negocio. Y es que una barrera común es que la oficina del Chief Information Officer (CIO) a menudo no está bien posicionada para desempeñar este papel. En este sentido, los líderes de TI tienden a ser expertos en crear, almacenar y mover datos de manera eficiente, mientras luchan contra problemas relacionados con el almacenamiento, la velocidad y la escala.

Aquí es crucial comprender que el análisis de data es una función posterior que se activa después de que todos estos problemas centrales se abordan en un grado razonable; no obstante, muchas veces los líderes de TI aún necesitan de habilidades especiales.

3. Cierre las brechas de competencias

Derivado del punto anterior y en lugar de simplemente crear un centro de servicio o dejar a las áreas de negocios por su cuenta, una empresa debe darse cuenta de que hay docenas de competencias que serán practicadas en todas las áreas de negocio. Por ejemplo, la extracción de datos y su análisis para lanzar productos al mercado, entre otros.

De esta manera, es primordial entender que el manejo de datos es un deporte de equipo y requiere colaboración, así como programas de capacitación eficaces y continuos. Esto de cara a un futuro en el que, de acuerdo con predicciones de Gartner, para 2023 la alfabetización de datos será esencial para impulsar el valor empresarial, como lo demuestra su inclusión formal en más del 80 % de las estrategias de análisis y datos y los programas de gestión del cambio.

“Como vemos, cada vez más el análisis y alfabetización de datos serán competencias clave para eficientar a las organizaciones de los próximos años, donde aquellas que reconozcan su extrema utilidad para el negocio, deben comenzar a cerrar brechas, entrenar a sus equipos y formarlos en estas disciplinas para lograr resultados potenciales y beneficios como una mayor agilidad, integración, análisis predictivo que garantice una toma decisiones de negocio estratégica, y dote a éste de la capacidad de ser data driven”, concluye Carlos Lau.