Charla con un Experto
GRANDES DESAFIOS DE DATOS: ESTRATÉGIA DE DADOS, con Jaime Barco
Jaime Barco Sierra es Director de Analítica de Tatic, con profunda experiencia en la aplicación de Inteligencia de Datos, Gestión de Datos, Analítica y Machine Learning para fortalecer la cultura de datos en empresas de América Latina y Brasil y acelerar sus resultados. En esta entrevista, habla sobre la estrategia de datos, la importancia de alinearse con la estrategia comercial y cómo las organizaciones pueden avanzar de manera segura en el análisis para acelerar los resultados. 
¿Cómo es el escenario de uso estratégico de datos en las empresas hoy en día?
Hoy en Tatic trabajamos y tenemos contacto con empresas de diferentes tamaños y de diferentes segmentos a lo largo de Latinoamérica. Entonces, puedo decir que el 80% de las organizaciones se encuentran en una situación similar cuando hablamos de la forma en que manejan sus datos, análisis y uso estratégico de los desafíos de la información. En general, lo que vemos es un patrimonio rico de datos dentro de la empresa, sin embargo, no está completamente explotado. A menudo no está debidamente organizado o no existen herramientas prácticas para la aplicación estratégica de estos datos. Incluso cuando hay un amplio acceso a la información, esta no llega a los tomadores de decisiones y al equipo de una manera que pueda convertirse en decisiones y acciones efectivas, que se reflejarán en el desempeño.
¿Y cuál es la razón de este “desacuerdo”?
Normalmente, la infrautilización de datos está asociada a factores objetivos como personas, herramientas o procesos. Pero estos factores en realidad son solo síntomas: la verdadera razón de este escenario de «desajuste» se presenta mucho antes de que falten recursos: tiene sus raíces en problemas más profundos relacionados con la definición correcta de una estrategia de datos. Antes de contratar personas, iniciar procesos de limpieza o calidad de datos, o adquirir soluciones e infraestructura, es fundamental definir la estrategia de datos, que debe estar absolutamente alineada con la estrategia comercial.
Entonces, ¿no se trata solo de tecnología?
La tecnología por sí sola no lo resolverá, eso es un hecho. En Tatic trabajamos con una visión muy amplia y una unidad de negocio dedicada a ello, la Unidad Alice. Alice es una solución totalmente basada en datos que tiene como objetivo generar resultados exponenciales resolviendo desafíos comerciales basados en datos. Suma tecnología, servicios y metodología y un profundo involucramiento de nuestros expertos con cada uno de nuestros clientes, y usa nuestra experiencia en diferentes industrias y contextos, inteligencia artificial y analítica avanzada. Con Alice, alineando la estrategia de datos con la estrategia de la organización, aceleramos la solución de desafíos conectados a los objetivos de cada negocio. Pasamos de problemas reales a generar conocimiento accionable que conducirá a estos resultados exponenciales.
¿Cómo se alinea la estrategia de datos con la estrategia comercial?
Una estrategia de datos efectiva sistematiza, ordena y prioriza las principales necesidades del negocio. Precisamente por eso, está íntimamente relacionado con los objetivos específicos de cada organización. Para que esté correctamente definido, es necesario, en primer lugar, saber qué es realmente una prioridad para esa empresa, y aquí entra el concepto de preguntas comerciales, un elemento clave en la implementación exitosa de análisis y en la rentabilidad el uso de datos en empresas.
¿Qué son las preguntas estratégicas de negocio?
Las preguntas de negocio son las preguntas clave para una organización, aquellas que, sí se responden, permitirán tomar acciones disruptivas para acelerar los resultados. Suelen ser pocas, pero muy potentes: al ser respondidas, veremos un avance significativo en cuanto a los objetivos en foco. En otras palabras, son necesidades de información verdaderamente relacionadas con los objetivos de la empresa, lo más relevante en términos de impacto en el negocio. Por lo tanto, estamos hablando aquí de los principales desafíos que se pueden resolver en base a datos. Hay una gran diferencia entre simplemente vender una herramienta o brindar un enfoque estratégico para el análisis de la información, un enfoque que realmente agrega valor a las técnicas, tecnologías y procesos analíticos. Entonces, antes de buscar respuestas, es muy importante definir las «preguntas correctas», las verdaderamente transformadoras. Es por eso que, en la metodología de Alice para el uso estratégico de datos, todo comienza con un compromiso profundo con la organización para ayudarle a responder a estas preguntas comerciales críticas.
¿Y cómo llegar a las preguntas de negocios que definirán su estrategia de datos?
Nos guiamos por una metodología de árbol de decisión. Se evalúan las principales necesidades comerciales y los mecanismos para desencadenarlas y abordarlas, y en este proceso hay una multitud de elementos a considerar. Por un lado, es necesario identificar cambios en el estado actual del negocio como resultado de transiciones y evoluciones en el comportamiento y cultura del cliente; las ofertas relevantes, las que hay que desarrollar… Por otro lado, hay que entender qué tiene sentido dentro de la realidad de las personas, de los procesos, de las prioridades de la empresa. Finalmente, todo esto debe hacerse con una verdadera vocación de comprender cómo sus datos pueden apoyar la solución de los desafíos comerciales y el enriquecimiento de la estrategia. Muchos proyectos de análisis no se convierten en acciones porque no existe esa alineación inicial, y luego, el tipo de conocimiento generado no se ajusta a la realidad de la organización. Es esencial ser consciente de los problemas culturales operativos, financieros y relacionados, y esto a menudo también implica una revisión de los roles dentro de la empresa.
¿Y cuáles son los principales desafíos para definir las cuestiones de negocio?
En particular, el mayor desafío para los ejecutivos al definir las cuestiones comerciales es dejar de lado las cuestiones puramente operativas y tácticas. A menudo, lo más visible no es lo principal, no es lo que, de hecho, resolverá el problema y permitirá el progreso. No se puede ser miope o superficial a la hora de establecer una estrategia de datos. Lo que busca la metodología Tatic, en definitiva, es profundizar en el nivel de conocimiento de la organización, y así encontrar lo realmente importante para orientar todo lo que viene después. Las preguntas importantes son las preguntas accionables de la estrategia de gobierno de datos, con impacto en su calidad y enriquecimiento; y es sobre ellos que se construirán los instrumentos analíticos. Las 2 o 3 preguntas más disruptivas y poderosas te permitirán definir un amplio camino estratégico. Otras pueden surgir con el tiempo, y se incorporan naturalmente, es una evolución constante, después de todo, los desafíos no se detienen. Cumplir con este proceso metodológico genera robustez y confiabilidad: las empresas que avanzan en ciencia de datos necesitan asegurarse de que este sea un caso de éxito y allane el camino para nuevas construcciones.
¿Quién participa en esta fase de alineación? ¿Cómo sucede en la práctica?
Todos los involucrados en la toma de decisiones pueden participar en la búsqueda de temas transversales para la organización. Product people, marketing, planificación, finanzas, experiencia del cliente, auditoría, control, oficinas de innovación, etc. Con el inventario de problemas utilizando la metodología del árbol de definición, se construye una hoja de ruta sobre la cual diseñar o mejorar la estrategia de gobierno de datos. A partir de ahí, se prepara el terreno para implementar herramientas de análisis, que materialicen un nuevo escenario, en el que los datos estén trabajando al servicio de la estrategia empresarial, y en el que se genere conocimiento accionable. No se puede enfatizar lo suficiente: las empresas que optan por implementar soluciones de datos sin tener una estrategia clara terminan con muchos procesos, políticas, estructuras y tareas que cumplir, con un gran riesgo de que todo este esfuerzo no conduzca a nada realmente concreto. En nuestro enfoque, entendemos que la gestión de datos es vital, sin embargo, si la estrategia no está definida o comienza donde no se necesita, esta gestión termina siendo una carga que no da frutos, perpetuando esa situación de patrimonio de información infrautilizada.
¿Y qué es el conocimiento accionable?
El conocimiento procesable es el conocimiento que realmente se puede poner en práctica en forma de acciones de la organización para lograr ciertos objetivos. Y aunque la definición suena simple, significa mucho. Significa que ese conocimiento tiene sentido frente a los objetivos de negocio más importantes, es relevante, va más allá de lo obvio y marca la diferencia para acelerar los resultados que busca la empresa. Y significa también que no se trata solo de “teoría”: es conocimiento que la empresa está preparada para recibir y aplicar – desde el uso de insights para la toma de decisiones hasta la implementación de acciones (activas, preventivas o correctivas), incluso considerando el alineamiento con la viabilidad comercial, operativa, financiera. Todo lo que NO queremos en un proyecto de analítica avanzada es que, aunque técnicamente muy bien desarrollado, no tenga ningún efecto en el negocio, porque realmente no responde a los principales problemas, porque lo que aporta no se concreta. movimientos, o ambos. . Así que «accionable» es una palabra clave aquí.
¿Y cómo se genera el conocimiento accionable?
El elemento clave aquí son los modelos analíticos, la base de la tecnología para ayudar a responder (y mejorar continuamente) las preguntas comerciales. Maximizan el uso de información de diferentes fuentes como base para el análisis, la toma de decisiones y la implementación de acciones, generando continuamente conocimiento procesable y mejorando con el tiempo. Los modelos analíticos facilitan la integración de la inteligencia artificial en el negocio y transforman los datos en verdaderos activos de inteligencia estratégica. Operan de diversas formas e con propósitos variados, a depender del caso de negocio en cuestión: por ejemplo, identifican las causas fundamentales de problemas de negocios, establecen correlaciones entre diferentes factores, exploran hipótesis en diferentes escenarios, avalan probabilidades de ocurrencias en comportamientos, y mucho más. Un punto diferenciador para Alice es que los análisis van mucho más allá de lecturas de escenarios, cruces de datos y pronósticos. Los modelos de Alice son capaces de trabajar con análisis prescriptivos, que identifican diferentes escenarios posibles, transportan el conocimiento adquirido de los datos a otros contextos a partir de hipótesis y pueden identificar, anticipar, definir y mejorar las acciones más adecuadas -considerando en cada caso sus diversas variables y evaluando sus impactos. Todo esto mejora los procesos, reduce los costos y optimiza las inversiones, por eso hablamos no solo de resolver desafíos, sino también de acelerar los resultados. Los modelos analíticos se pueden adaptar a la organización; pero Alice también cuenta con un amplio repertorio de modelos preconstruidos basados en un conocimiento profundo de un segmento de mercado o casos de uso recurrentes, y que serán meticulosamente adaptados a la realidad de cada negocio. Como resultado, la empresa cuenta con lo último en conocimientos técnicos y análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos, que se adaptan fácil y rápidamente a sus necesidades y objetivos.
Y una vez implementados los modelos analíticos, ¿qué sucede?
A partir de ahí, la empresa avanza cada vez más en la analítica, en un proceso de maduración seguro que genera resultados de forma continua. Todo evoluciona: gobierno de datos y calidad del lago de datos; modelos analíticos, que incorporan cada vez más información; análisis, cada vez más robustos y completos. Es un proceso que se retroalimenta y siempre mejora. Y eso es fundamental, porque los desafíos comerciales y de datos también evolucionan sin parar. Un punto muy importante es que esa continuidad se da de forma natural, y tiene que ser así, porque la realidad empresarial así lo exige. Los modelos analíticos se aplican, desarrollan y evolucionan sin dependencia permanente de profesionales y equipos específicos. Hay una “memoria del saber” que no se pierde, solo se amplía. Esto incluso redefine ese concepto de patrimonio de información. Con una solución como Alice «en ejecución», la organización tiene conocimiento procesable que está vivo, que se integra con las operaciones y que las personas realmente pueden usar, sin tener que ser un científico de datos. Me gusta pensar que Alice, al fin y al cabo, pone los datos al servicio de la estrategia, de una forma que realmente forma parte del día a día de la organización. No es información que termina en informes y análisis sin aplicación práctica, no es “saber por saber” – es la aceleración de la resolución de problemas reales, con evolución constante y resultados exponenciales, como necesitan y merecen las organizaciones basadas en datos. Para obtener más información sobre cómo abordar los desafíos de datos y para obtener más información sobre la solución Alice, vaya aquí o chatee con un experto de Tatic.
