El término parece estar de moda: hoy, ser “data driven” es hasta de cierta manera glamoroso. Sin embargo, no se trata solo de un rótulo. Para alcanzar ese status y lograr los beneficios que ofrece al negocio es necesario previamente un cambio de visión.

El primer paso es entender que los datos deben ser parte integral de cada decisión que tome la organización: en el mundo data driven no queda lugar para elementos tan arcaicos como las “corazonadas” o la intuición a la hora de definir el rumbo a seguir.

Un desafío a escala

Tampoco son suficientes las iniciativas aisladas de automatización, machine learning o inteligencia artificial. La tarea debe ser a escala, abarcar a toda la organización y estar apoyada por la alta dirección, que es la que necesita promover el nuevo mindset y descartar los enfoques tradicionales.

Ser data driven implica que todos los colaboradores aprovechan los datos de forma natural y regular para resolver su trabajo y dedican su tiempo a innovar, colaborar y generar mejores experiencias para los clientes. Ya no se malgasta en procesos incomprensiblemente largos, decisiones que no pueden tomarse por falta de información ni tareas repetitivas o de bajo valor agregado.

Los datos están siempre disponibles para las personas autorizadas que los necesitan: no importa dónde estén físicamente ni qué dispositivo utilicen para accederlos (siempre que cumpla con las políticas de seguridad de la organización, claro está).

El CDO y los modelos colaborativos

En ese sentido, se vuelve esencial la existencia de una organización responsable de que los datos estén siempre actualizados y listos para ser utilizados. En general, esta responsabilidad queda a cargo de un CDO (chief data officer), que desarrolla y rastrea el cumplimiento de políticas, normas y procedimientos para gestionar los datos y garantizar su calidad.

Desaparece el sentido de “propiedad” de los datos por parte de algún sector o colaborador. También se eliminan los silos de información: los repositorios de datos tienden a basarse en arquitecturas modernas plenamente integradas y flexibles.

Estas permiten no solo el intercambio dentro de la propia organización, sino también la creación de ecosistemas de colaboración con socios, clientes y proveedores. Estos modelos de “compartir datos” tienen particular resistencia en Latinoamérica: las empresas de la región necesitan romper modelos culturales para avanzar hacia este nuevo nivel.

La importancia de DataOps

El concepto de DataOps (una especie de DevOps para datos) busca proporcionar soluciones para que los datos puedan utilizarse fácilmente, en tiempo real y de manera dinámica, en esquemas de autoservicio, para resolver los desafíos de negocios que se vayan presentando.

Ser “data driven” es mucho más que tener datos acumulados o haber desplegado modelos basados en IA: implica tener la habilidad de poner los datos al servicio del negocio.

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