¿Cómo convertir los datos en inteligencia?

A medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... que las compañías se enfocan en generar experiencias diferenciales para sus clientes, los modelos de negocio están experimentando profundas transformaciones. La inteligencia artificial (IA), el big data, la analíticaLa analítica se refiere al proceso de recopilar, medir y analizar datos para obtener información valiosa que facilite la toma de decisiones. En diversos campos, como los negocios, la salud y el deporte, la analítica permite identificar patrones y tendencias, optimizar procesos y mejorar resultados. El uso de herramientas avanzadas y técnicas estadísticas es fundamental para transformar datos en conocimiento aplicable y estratégico.... predictiva, prescriptiva y aumentada y otras tecnologías emergentes (como los sistemas cognitivos) nos posibilitan generar cambios disruptivos e innovar, no solo a nivel de servicios y productos, sino de forma directa en las formas en en el que se estructura y planifica la actividad de las compañías.

Sea cual sea el caso, no se confunda: lo que está en la base de esta revolución no son las tecnologías en sí, sino los datos. Y lo que verdaderamente marca la diferencia es la capacidad de convertir los datos en inteligencia, dicho de otra forma, en información valiosa para la toma de decisiones.

¿Cómo hacerlo?

Como materia prima con la que trabajan los algoritmos de inteligencia artificial, los datos son un activo fundamental para las compañías de hoy. Pero para que agreguen valor se debe emprender un procedimiento de optimización de datos, que implica poder almacenarlos, depurarlos y transformarlos de tal manera que se pase de big data (big data) a datos inteligentes que agreguen valor real (smart data ). Esto es clave, puesto que la calidad de los datos y la forma en que se procesan definirán la capacidad de las compañías para aprovechar el potencial de las tecnologías disruptivas, tanto a nivel de innovación como de mejoras operativas. Adoptar y administrar con éxito los datos en todas sus formas es un requisito previo esencial.

De acuerdo a Investigación de Forrester, las instituciones verdaderamente impulsadas por el conocimiento están creciendo a una media de más del 30% anual. Estas instituciones impulsadas por datos dominan sus industrias y crean nuevos mercados al generar conocimientos prácticos por medio de la recopilación y el análisis de datos. En realidad: una organización impulsado por datos coloca los desarrollos de datos y análisis al frente y al centro de su estrategia comercial.

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Piedras en el camino

A estudiar reveló recientemente que el progreso hacia estos objetivos es más lento de lo esperado, y que inclusive las corporaciones líderes parece estar fallando en sus esfuerzos por convertirse en compañías sustentadas en datos. Esta encuesta descubrió que pese a que el 92% está acelerando sus inversiones en big data, análisis e inteligencia artificial, el porcentaje de compañías que se identifican como sustentadas en datos es solo del 31%.

Otro hecho interesante surgió de este investigación Es que los principales estorbos no parecen ser tecnológicos (puesto que solo el 7,5% mencionó la tecnología como el desafío central), sino culturales: el 93% de los encuestados identificó a las personas y los procesos como los principales estorbos para convertirse en una organización impulsada por datos.

Datos al poder

Ante tal escenario, ¿cómo hacer que los datos sean verdaderamente valiosos para la compañía?

√ El primer paso inevitable es construir una cultura de datos dentro de la organización, que debe ir de arriba hacia abajo y penetrar en el negocio.

√ Para que la optimización basada en datos forme parte de sus operaciones diarias, es imperativo crear una estrategia de datos. No se trata solo de instalar las herramientas y aplicaciones adecuadas, sino de poner los datos y el análisis en la base de todas las decisiones comerciales y ser adoptados por todos los niveles.

√ Mejorar la alfabetización en datos de la fuerza laboral es vital para liberar el potencial creativo y avanzar hacia un uso innovador de los datos.

√ Para tomar mejores decisiones, es fundamental que los datos estén disponibles para todos dentro de la organización y que las herramientas para analizarlos además estén disponibles. Permitiendo a los trabajadores de diferentes áreas utilizar los datos correctos en el momento correcto, los datos pueden enriquecer y mejorar la toma de decisiones y proporcionar ventajas competitivas sustanciales.

√ Evidentemente, lo primero es comenzar usar los datos que ya tienen. Deben saber qué fuentes de datos están disponibles, tanto estructuradas (dicho de otra forma, datos debidamente parametrizados) como no estructuradas (comentarios en foros o redes sociales, grabaciones de llamadas, etc.). Después, además puede crear colaboraciones significativas con otras instituciones para aprovechar los datos externos.

√ Lo más frecuente es que las compañías sufran una cierta falta de integridad de los datos. Por tanto, es clave avanzar hacia una mejor gestión y gobernanza de datos.

√ Tenga en cuenta que el análisis de datos ya no será una instancia separada de la operación diaria: estará integrado, tanto a nivel operativo como comercial. Y, para obtener la ventaja analítica que todas las compañías buscan en la actualidad, se necesitarán paneles de control bien diseñados.

En su compañía, ¿está tomando el control del cambio cultural para ser un verdadero compañía basada en datos? Entonces este libro electrónico es para ti: