Los datos son el activo más estratégico de las empresas ya que en ellos reside la fuerza y el gran valor de las compañías. De hecho, un estudio de Gartner afirma que el 90% de las estrategias corporativas contemplarán los datos como su activo más crítico en el año 2022. Una información que necesita un plan de inteligencia de negocio.
Tanto los datos internos que genera la propia compañía como los externos, los denominados Open Data proporcionados por organismos públicos o gobiernos, así como los datos de nuestra competencia, son valiosos y requieren de su estudio profundo que se puede ejecutar con una estrategia de inteligencia de negocio.
Así, muchas empresas echan mano de la analítica básica para aprovechar toda esta información. Sin embargo, hoy en día es necesario evolucionar hacia una analítica prescriptiva inteligente, la cual sirve de orientación sobre los pasos a seguir o las estrategias a adoptar.
Es necesario evolucionar de una analítica básica una prescriptiva inteligente
La transformación de las compañías hacia un modelo basado en datos implica una nueva visión, una nueva mentalidad para adaptar procesos y modelos colaborativos para construir y aportar valor a los usuarios finales.
La analítica avanzada, gracias al uso de modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, permite realizar predicciones, modelos de recomendación y automatizaciones que ayudarán a la eficiencia de los procesos. Todo ello debe tender al establecimiento de una compañía Data Driven, una organización enfocada a convertir sus datos en información de valor e inteligencia de negocio.
A la hora de convertirse en una compañía impulsada por los datos, pueden aparecer algunas barreras en el camino:
- Falta de conocimiento y talento para el análisis de datos
- Los datos pueden estar en silos o pueden ser poco fiables
- Los sistemas legacy pueden ser incompatibles para centralizar la información
De la planificación al progreso
Para otorgar el poder de transformación a los datos, estos deben ser críticos para el negocio, la información debe ser accesible, interpretable y procesable para que la tecnología utilizada pueda impulsar los proyectos de Data. Para ello, desde Prodware se recomiendan 4 pilares básicos:
- Unir los datos a las prioridades de negocio
- Crear una cultura basada en datos
- Aprovechar la información al máximo
- Implementar la tecnología y la infraestructura necesaria para acometer esta serie de iniciativas
El éxito depende de unir la innovación tecnológica con las prioridades estratégicas y las necesidades específicas de cada empresa para establecer así sus objetivos.
Y es que las organizaciones basadas en datos no son aquellas que simplemente cuentan con una gran cantidad de datos y capacidades analíticas de vanguardia, sino son aquellas que han sabido evolucionar para aprovechar sus datos, monitorizarlos, generar insights y marcar una diferencia significativa entre sus clientes.
Pero llegar a este punto no es sencillo. La mayoría de las empresa no son capaces de definir la estrategia adecuada en la gestión de sus datos ya que la falta de un sistema de exportación de datos centralizado puede llegar a inmovilizar en cierta medida. Por ello, una estrategia realista y el establecimiento de tecnologías específicas de inteligencia de negocio propiciará la búsqueda de nuevas oportunidades basadas en datos.
