Josep Curto

Fundador, AthenaCore; Director Académico, Máster Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics, UOC

 

Desde hace bastantes años se está hablando de la importancia del dato para la gestión eficiente de las organizaciones. Mediante el dato, las organizaciones serán capaces de comprender cualquier aspecto de sus transacciones, productos, clientes, empleados, proveedores y procesos de negocio. ¡A qué empresa no le gustaría lograr este conocimiento de su negocio! Te explicamos la ciencia de datos. 

Y por ello, hemos observado una progresiva adopción de múltiples sistemas de información analíticos con el objetivo de lograr dicho propósito. De forma natural, los científicos de los datos hacen uso de ciertos términos tecnológicos como inteligencia de negocio (que permite la comprensión del rendimiento pasado de la organización), big data (que proporciona alta capacidades de procesamiento y tratamiento de datos), gobierno del dato (que permite gestionar el dato como un activo crítico) o ciencia de datos (que permite realizar predicciones y encontrar patrones ocultos de información en los datos) se han transformado en la jerga habitual de responsables de negocio en el momento de crear nuevos proyectos y servicios, o para explicar qué sucede en la organización.

La progresiva adopción de estas tecnologías y el cambio cultural (en conocimientos, aptitud y hábitos en la organización) se conoce como la orientación hacia los datos. Convertirse en este tipo de organización se ha convertido en una prioridad para las principales empresas e instituciones del mundo.

El camino para convertirse en una empresa orientada hacia los datos no es un camino sencillo. Existen barreras operativas, de conocimiento y organizacionales. Además, requiere gestionar y accionar el ciclo de vida del dato, lo que supone dominar múltiples tecnologías y consecuentemente es necesario contar con profesionales altamente especializados en estas tecnologías y técnicas. Y, sin embargo, poner foco solamente en la tecnología es un craso error porque el propósito no es dominar la tecnología o los datos, sino servir al negocio.

Estamos hablando, en realidad, de que no se trata de convertirse en una organización orientada al dato, sino a las decisiones. Y este sutil cambio de percepción, es el que permite pensar que las pymes también pueden y deben convertirse en este tipo de organizaciones.

«Estamos hablando, en realidad, de que no se trata de convertirse en una organización orientada al dato, sino a las decisiones».

¿Qué pueden hacer las pymes para convertirse en una empresa orientada a las decisiones?

El proceso de convertirse en una organización orientada a las decisiones debe considerarse como un trayecto en el que se van logrando hitos orquestados que van incrementado el cambio cultura (en términos de conocimiento, hábitos y aptitudes).

Si el foco son las decisiones y no solo el dato, es posible definir un marco para todo tipo de empresas y contextualizar dicho marco para una pyme que puede aplicarse en cada uno de los proyectos analíticos que se desplieguen.

Este marco propuesto consiste en cinco puntos que debemos tener en cuenta en los proyectos analíticos, que revisamos a continuación:

  • Propósito: El punto de partida de todo proyecto de negocio es el propósito de negocio. Este propósito lo debe liderar el responsable de negocio, que conoce las necesidades de la organización. O, en otras palabras, identificar y diseñar las preguntas relevantes para el negocio. Por ejemplo, pensemos en la experiencia de cliente respecto a nuestra organización. Entre los propósitos que podemos tener, podemos identificar:
  1. Iniciar o aumentar la participación de los usuarios (y entender qué factores incrementan dicha participación)
  2. Ayudar a descubrir contenido nuevo (a través de las palancas adecuadas)
  3. Reducir la tasa de abandono (y descubrir los motivos detrás)
  4. Crear nuevos productos (en los que el dato y los algoritmos forman parte de los mismos)
  5. Encontrar el mercado adecuado para nuestro producto (usando información relevante de clientes y del contexto)
  6. Amplificar el alcance de nuestras comunicaciones y campañas (tras entender lo que captura la atención de nuestros clientes)
  • Digitalización: Tras identificar el propósito y las preguntas a responder, es natural descubrir que no existen los datos necesarios para responder a las preguntas (o bien están incompletos). Esto puede derivar a múltiples acciones como, por ejemplo, mejorar los sistemas de información existentes, realizar encuestas, sensorizar parte de nuestra organización, cambiar procesos de negocio y volverlos digitales, comprar y/o usar datos de terceros, digitalizar documentos… es decir, el propósito puede empujar la transformación digital de la pyme y requiere que existan los activos digitales adecuados. Por ejemplo, si queremos entender el comportamiento de nuestros clientes (qué compran) necesitamos que tanto los puntos de venta, así como cualquier otro canal de venta estén bien definidos y cualquier transacción sea capturada de forma completa.
  • Datificación: Digitalizar es solo un parte del proceso. La organización no solo necesita los datos en bruto sino también datos contextuales, metadatos e información extendida. Por ejemplo, cuando realizamos una fotografía con un teléfono inteligente el dato es la fotografía, y algunos de los datos extendidos son la localización (mediante el sensor GPS) o la información de los parámetros de la fotografía. Otro ejemplo, es por ejemplo, escanear el contrato de un cliente y generar un documento PDF de alta calidad. En este caso, los metadatos e información extendida serian la información contenida en el contrato mediante OCR (Optical Character Recognition). Es decir, no solo se trata de capturar el evento de negocio sino de también generar los datos vinculados y relevantes en el momento que sucede el evento.
  • Modelos y plataforma: Finalmente entra la participación de la tecnología. Para poder capturar, preparar, almacenar, analizar y visualizar datos las organizaciones necesitan de una plataforma de datos que permita ejecutar diferentes modelos analíticos. Desde la perspectiva de una pyme, podemos encontrarnos o bien no existan los conocimientos adecuados o bien no se tiene la capacidad de inversión en una plataforma propia. Existe la solución de apalancarse en soluciones en la nube (que pueden ser de completo autoservicio o que soporten solo una parte del ciclo del dato). Incluso actualmente están emergiendo soluciones denominadas no-code que permiten desarrollar proyectos analíticos reduciendo las necesidades de programación. Otra opción es trabajar con consultores que apoyen este tipo de proyectos, aunque es importante destacar que el liderazgo debe estar siempre desde el negocio y se debe considerar una trasferencia de conocimiento. La selección del enfoque, de la plataforma y de la forma de trabajo dependerá de la estrategia de TI (Tecnologías de la Información).
  • Interfaz: Por ultimo, estos proyectos necesitan de una interfaz de usuario final con una doble finalidad. Por un lado, facilitar la comprensión de las razones de la decisión. Porque el algoritmo toma una determinada decisión. Esto es lo que llamamos explicabilidad de la decisión. Por otro lado, esta interfaz de usuario debe incentivar el uso del mecanismo de decisión. Es decir, estamos hablando de haber construido una interfaz de usuario adecuada.

 

¿Y después del primer proyecto?

Este marco de trabajo puede ayudar una pyme a enfocar su camino hacia una organización orientada a las decisiones. Por un lado, se trata de ir aplicando estos cinco puntos en cada proyecto e ir generando buenas prácticas y crear un poso de cambio cultural. Por otro, priorizar las iniciativas analíticas en base al reaprovechamiento de los recursos (tanto los activos digitales como los sistemas de información analíticos). Se trata de incrementar del valor de los activos en cada iteración de este proceso.

Sin duda alguna, un punto crucial es el uso de las soluciones como servicio que reduce la aproximación a esta transformación empresarial para aquellas empresas cuyas capacidades analíticas y TI no se han desarrollado o son reducidas.

Pero lo realmente importante es no apostar en tecnología sin tener claro el propósito. En un contexto en el que nuestros recursos financieros son limitados, identificar las preguntas relevantes de negocio se convierte en el aspecto primordial.

Sin duda alguna, con la transformación digital, convertirse en una organización orientada a las decisiones es prioritario. ¿Empezamos?

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