Las empresas a nivel global se encuentran constantemente confrontando la tarea de gestionar una gran cantidad de información, lo que ha llevado a las organizaciones a reconocer el valor distintivo y económico que implica desarrollar una cultura de Data Driven.
De hecho, según un estudio del McKinsey Global Institute, las organizaciones basadas en datos tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, 6 veces más probabilidades de retener clientes y 19 más probabilidades de ser rentables.
Sin embargo, a pesar de la gran cantidad de herramientas tecnológicas, las metodologías y el conocimiento que se ha creado en torno a los datos, la construcción de una cultura Data Driven aún se percibe como una meta lejana en muchas compañías.
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Beneficios de la cultura de Data Driven
Dado lo anterior, Julián González, jefe de preventa de Experian en Latinoamérica, explica cuáles son los beneficios de operar una cultura de datos:
- Tomar decisiones ágiles y con mayor nivel confianza en base a lo medible y cuantificable sustentados en los datos.
- Volverse más proactivo, porque los datos me permiten generar modelos predictivos, lo que me da la posibilidad tomar decisiones anticipadas.
- Aumentar la probabilidad de permanencia y éxito de la organización basadas en el uso de los datos e información de manera segura y ética.
- Actuar con conciencia y transparencia de la toma de decisiones que estoy teniendo gracias a los datos e información disponible.
- Responder los “por qué” de la organización, por ejemplo, por qué es bueno lanzar este producto, cobrar de esta manera, entre otras, basados en los datos
- Identificar nuevas líneas de negocio como consecuencia de todo lo anterior, es decir, de la toma de decisiones anticipadas, ágiles y confiables en base al uso de datos de forma segura y ética.
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¿Cómo alcanzar el Data Driven?
González revela 7 pasos para alcanzar una cultura Data Driven, advirtiendo que “si bien cada compañía es un mundo distinto, porque tienen necesidades, capacidades y recursos diferentes, existe un camino común que se puede resumir en lo siguiente”:
- Liderazgo desde la cima: Se trata de que el compromiso con la incorporación la cultura de Data Driven debe partir de un cambio desde las altas jefaturas para que permee en los demás estamentos de la organización, es decir, tiene que haber un convencimiento de los responsables del negocio.
- Cuantificar la incertidumbre: Se trata de ser conscientes de que muchas veces la data no está 100 % completa, pero de tener la capacidad de cuantificar el nivel incertidumbre y usar todas formas los datos disponibles para la toma de decisiones, considerando la probabilidad de error y/o riesgos.
- Fail fast, learn faster: Se trata de abrazar la cultura del error. En otras palabras, entender que de los errores se aprende, comprendiendo que el proceso de aprendizaje es continuo y dinámico.
- Disponer de tecnología y herramientas: Se trata de tener y utilizar la tecnología y herramientas acordes para acelerar el proceso de aprendizaje. Entender que aprender es estar todo el tiempo buscando nuevas maneras de resolver problemas con las tecnologías y herramientas que se disponen.
- Plan de entrenamiento respecto a la toma de decisiones en base a datos para todos los diversos miembros y áreas de la organización: Se trata de estar constantemente entrenando con metas establecidas al respecto.
- Tener un lenguaje común: Se trata de no hablar en base a percepciones individuales, sino que basados en datos, lo que implica tender a cuantificar y a fundamentar decisiones en base a esta información, dato y/o cuantificación.
- Data scientist: Se trata de que aquellos colaboradores que trabajan como “científicos de los datos” de sean fundamentales dentro de la compañía, es decir, que puedan entender el negocio. Esto implica que la compañía pueda democratizar el acceso de la información de toda la organización. Asimismo, el “científico de los datos” debe tener acceso a todas las áreas y que el Departamento de Analítica no quede apartado de otros departamentos.
“El crecimiento de la cultura Data Driven dentro de las organizaciones, requiere estar apalancada a un buen programa de gobierno de datos, una alta capacidad de extracción y almacenamiento de información, big data, y una aplicación de machine learning para explotar las capacidades de la inteligencia artificial en virtud del negocio”, concluyó Julián González.
