Las empresas conocen y siempre han estado al tanto de la importancia de los datos. Estos son la base para una inteligente administración de las operaciones diarias, estar al día de la salud financiera del negocio, tomar decisiones críticas y planificar adecuadamente el futuro de la compañía.
Pero hoy en día la escala que se maneja en la producción de datos es completamente diferente a la de hace apenas unos años. El volumen de datos que las empresas producen ha crecido exponencialmente en la última década. A la par, la tecnología de la nube ha potenciado una mayor capacidad de almacenamiento de datos y también de utilización de nuevas tecnologías como inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático o machine learning (ML).
Según cifras de Statista, se estima que la cantidad de datos creados, copiados y consumidos a nivel global fue de 97 zettabytes en 2022. Esta cifra casi se duplicará en tres años hasta superar los 180 zettabytes en 2025. Un zettabytes es una unidad de almacenamiento extraordinariamente grande y equivale a mil millones de terabytes.
Según la consultora de análisis de mercado MordorIntelligence, el valor del mercado de almacenamiento de datos alcanzó los 94.400 millones de dólares en 2022. Se espera un crecimiento de 24% anual hasta ubicarse en 276.880 millones de dólares en cinco años.
A pesar de que estas cifras son contundentes y que las empresas entienden la importancia de los datos, los hallazgos recientes sugieren que apenas 26% de las empresas han logrado una cultura basada en datos.
Pero, ¿qué significa eso de construir una cultura basada en datos y por qué es tan importante? En términos simples, se trata de tomar decisiones sustentadas en el análisis de datos. Esto parece una obviedad, pero representa una transformación radical con respecto a la forma en que las empresas vienen operando.
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¿Qué es una empresa basada en datos o data-driven company?
Una empresa basada en datos es aquella en la que las decisiones estratégicas se toman con base al análisis e interpretación de datos. Esta empresa ha logrado integrar el análisis de datos en el núcleo de sus procesos comerciales y utiliza la inteligencia empresarial para trasformar estos procesos. Esto le aporta valor y mejora su competitividad.
Las características básicas de las empresas basadas en datos incluyen:
- Enfoque en la automatización
- Mejora y optimización continuas.
- Capacidad para anticipar cambios tanto internos como externos.
- Adaptabilidad o resiliencia empresarial.
- Comprende el potencial de los datos.
En las organizaciones empresariales que no cuentan con una cultura basada en datos, la información que se recopila diariamente se mantiene aislada en los diversos departamentos. Debido a esto, el análisis es departamental. Por ejemplo, el departamento marketing analiza la forma de optimizar el gasto en mercadeo o el departamento de finanzas analiza el riesgo financiero.
En las empresas que no priorizan la cultura de los datos, éstos están generalmente desorganizados y aislados en cada departamento. Y su potencial para agregar valor a la organización queda disminuido.
La transformación de una empresa tradicional a una empresa basada en datos es uno de los principales desafíos de las empresas hoy en día. Y hasta que no se logre gestionar adecuadamente la complejidad de este proceso, gran parte de los datos permanecerán inactivos o infrautilizados.
La cultura empresarial basada en datos impulsará continuamente el rendimiento del negocio. Las empresas líderes a nivel global lo han entendido así y ya han consolidado su estrategia de transformación hacia una empresa basada en datos. Otras están avanzando en ese proceso. Todas estas organizaciones se apalancan en potentes herramientas de tecnologias como lo son: las herramientas de gestión del rendimiento (CPM) o bien herramientas de Business Intelligence como Power BI/ SAC/ Tableau entre otras.
¿Cómo se utilizan los datos para tomar mejores decisiones?
Ante una decisión difícil, ¿qué sería lo más recomendable? ¿Utilizar el instinto o una decisión inteligente basada en la información disponible? Hasta hace pocos años, quizá la mayoría de las decisiones empresariales tenían mucho de instintivas. Pero hoy en día la dinámica empresarial es cada vez más compleja y los procesos de decisiones mucho más difíciles. Se requiere entonces inteligencia y agilidad.
Los datos abundan por todos lados, ya sean estructurados o no estructurados. El valor que agregan a la empresa está en cómo el análisis de estos datos impulsa decisiones comerciales más inteligentes.
Según un estudio reciente de McKinsey & Company, las empresas que toman decisiones basadas en datos tienen 23 veces más probabilidad de obtener clientes, 6 veces más de retenerlos y 19 veces más de ser rentables.
Algunos ejemplos de cómo el análisis de datos puede ayudar a las empresas en la toma de decisiones inteligentes son los siguientes:
- Estrategias de marketing más efectivas: Analizando los datos de sus clientes las empresas pueden mejorar sus decisiones de marketing. Por ejemplo, mediante el análisis demográfico de su cartera de clientes, el historial de compra, el análisis de sus redes sociales, etc., la empresa puede personalizar sus campañas de marketing. Esto redundará en una mayor tasa de conversión y por supuesto, en un aumento de los ingresos.
- Análisis predictivo para la estimación del flujo de caja futuro: Con el análisis histórico de los datos de estados financieros pasados y datos de la industria, la empresa puede mejorar sus proyecciones financieras y tener una visión de su salud financiera. De esta manera puede adelantar decisiones inteligentes para enfrentar posibles crisis o aprovechar momentos de abundancia de recursos para decisiones de inversión.
- Predicción de tasas de bajas en los clientes: Con base en información pasada una empresa puede llegar a estimar el porcentaje de clientes que se darán de baja, por ejemplo, en una empresa telefónica. Analizando el comportamiento particular de sus clientes puede prever los que tienen mayor posibilidad de irse y, en consecuencia, accionar para intentar retenerlos.
- Predicción de fallas en la cadena de suministro: Utilizando datos históricos se pueden entrenar algoritmos para estimar con bastante precisión la probabilidad de que una maquinaria se dañe. Al poder adelantar esta posible falla, se puede tomar la decisión de detener la máquina y hacerle mantenimiento antes de que falle y genere importantes daños a la producción.
De lo anterior se evidencia que el punto clave de la estrategia basada en datos es el análisis predictivo. Se logran proyecciones precisas que guiarán las futuras decisiones como la introducción de nuevos productos, diferentes estrategias de marketing o redirigir recursos de inversiones.
Aquí es importante resaltar que la toma de decisiones basadas en datos deberá alimentarse de datos de calidad. Y esto dependerá en gran medida de la tecnología que se utilice para recolectarlos, procesarlos y analizarlos. Una herramienta indispensable es un software que incluya la funcionalidad de análisis predictivo como un software de Gestión del Rendimiento Corporativo (CPM).
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El valor de los datos
Los datos son activos intangibles muy valiosos. Pero a diferencia de los activos tangibles como inmuebles o maquinarias, que tienen un valor de mercado y protocolos establecidos de valoración, los datos son más difíciles de valorar comercialmente.
En sentido estricto, el valor comercial de los datos se relaciona con el impacto financiero que su procesamiento genera a la organización empresarial. Esto se puede percibir como el incremento en los ingresos y la generación de nuevos ingresos debido a la toma de decisiones inteligentes basadas en datos. Pero también en el ahorro de dinero por la vía de la reducción de costos.
Los datos son una poderosa herramienta para generar valor. Pero su aporte dependerá de su calidad y de que la empresa logre obtener información valiosa de ellos.
En el mundo digital casi cualquier cosa puede ser un dato y se recopila desde múltiples fuentes. Provienen de redes sociales, aplicaciones de video y sonido, imágenes digitales, formularios web, dispositivos IoT, datos externos a la empresa y más.
Utilizando la analítica de datos, las empresas pueden conocer a sus clientes más profundamente. Un caso interesante de resaltar es cómo en 2012, el gigante minorista estadounidense Target logró hacerse del mercado de nuevos bebés utilizando análisis predictivo. Para esto, sus analistas construyeron un índice llamado “índice de embarazo” para el cual utilizaron 25 productos relacionados con bebés. Cuando un cliente alcanzaba determinado puntaje, Target enviaba correos personalizados con cupones de descuento para productos relacionados con bebés. Las ventas en este renglón se dispararon.
La analítica de datos también es la manera en que empresas como Amazon y Wallmart logran predecir, cada vez con mayor precisión, qué productos podrían comprar sus clientes y enfocar su estrategia de marketing. Netflix utiliza también el análisis de datos para aprender cuál contenido prefieren sus clientes y cuál rechazan.
Con esta estrategia basada en datos las empresas logran enfocar su estrategia de marketing e incrementar sus ventas e ingresos. Es un claro ejemplo del valor que los datos aportan a una organización empresarial.
Cómo convertirse en una empresa basada en datos
Los líderes empresariales hoy en día tienen disponible la mayor cantidad de datos que en cualquier otro momento de la historia, pero eso no hace que la empresa que dirigen sea basada en datos.
Para avanzar en la construcción y consolidación de una cultura basada en datos, las empresas deben trabajar duro. Comenzando por internalizar la importancia de los datos y adoptar las tecnologías emergentes requeridas para su transformación digital, como, por ejemplo, la computación en la nube.
La hoja de ruta para que una organización empresarial se transforme en una empresa basada en datos no siempre es la misma. Un camino adecuado para esto se pudiera resumir en los siguientes pasos:
1. Contratación y/o entrenamiento de personal
Se requiere personal especializado en la recopilación y procesamiento de los datos. Generalmente es necesario contratar a especialistas en Big Data como ingenieros de datos (Data Engineer), especialistas en analítica de datos (Data Analytic) y en ciencia de datos (Data Science).
2. Recopilar y organizar datos
Es importante recopilar y organizar absolutamente todos los datos que la empresa tiene disponibles. No se descarta nada. Desde cifras de ventas, indicadores económicos y estudios de mercado hasta datos no estructurados como correos electrónicos, videos, imágenes digitales, publicaciones en redes sociales, etc. Es importante el procesamiento y limpieza de datos para garantizar su calidad.
3. Analizar las estadísticas descriptivas
Revisar los datos recolectados y comenzar a buscar correlaciones entre distintas categorías estadísticas. El objetivo es identificar tendencias y comenzar a hacer inteligencia comercial.
4. Comenzar con la analítica predictiva
En este punto ya se ha avanzado en la recolección, procesamiento y conocimiento de los datos. Ahora éstos deben ser utilizados para el proceso de planificación estratégica de la organización empresarial. Los datos se utilizan para hacer inferencias y predicciones que orientarán el camino a seguir.
Reportes y analítica de datos mediante Dashboard
Le apoyamos en su camino hacia Business Intelligence con herramientas que le empoderan para su toma de decisiones:
- SAP Analytics Cloud (SAC)
- Power BI
Identificación de métricas clave KPI
5. Democratizar los datos
En una empresa basada en datos, la información deberá estar disponible en todo momento para todo el que la requiera. Se deben introducir sistemas y procesos que garanticen que los datos son accesibles a todo nivel de la empresa, como los sistemas de Gestión de Desempeño Corporativo (CPM) que permiten el monitoreo en tiempo real de la salud financiera de la empresa. La democratización de los datos permite que se tomen decisiones en cuestión de minutos.
6. Construir una sólida cultura basada en datos
Este es el último paso. Es el momento en que todos los colaboradores han entendido la importancia de los datos, confían en la precisión de éstos y pueden acceder a una amplia visión de la situación de la empresa. Es determinante que se recolecten datos relevantes y de calidad que estarán a disposición de todos los involucrados para el análisis y la toma de decisiones inteligentes.
La transformación en una empresa basada en datos es ya una decisión impostergable. Se estima que en 2025 los flujos de trabajo inteligente que integra la IA, el aprendizaje automático y la automatización serán la norma. También lo serán las interacciones entre humanos y máquinas. En las empresas la mayoría de los empleados utilizarán los datos para optimizar todos los aspectos de su trabajo.
Convertirse en una empresa basada en datos será entonces indispensable. Las organizaciones empresariales que avancen más rápidamente en esta dirección estarán definitivamente un paso adelante.
En el avance hacia la transformación en una empresa basada en datos, es indispensable incentivar una cultura que priorice y valore los datos y fomente la colaboración y la innovación. Es la forma de aprovechar el poder de los datos para impulsar el crecimiento, aumentar la competitividad y alcanzar los objetivos comerciales.
La transformación en una empresa basada en datos es ya una decisión impostergable. Se estima que en 2025 los flujos de trabajo inteligente que integra la IA, el aprendizaje automático y la automatización serán la norma. También lo serán las interacciones entre humanos y máquinas. En las empresas la mayoría de los empleados utilizarán los datos para optimizar todos los aspectos de su trabajo.
Convertirse en una empresa basada en datos será entonces indispensable. Las organizaciones empresariales que avancen más rápidamente en esta dirección estarán definitivamente un paso adelante.
En el avance hacia la transformación en una empresa basada en datos, es indispensable incentivar una cultura que priorice y valore los datos y fomente la colaboración y la innovación. Es la forma de aprovechar el poder de los datos para impulsar el crecimiento, aumentar la competitividad y alcanzar los objetivos comerciales.
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