Principios de una empresa orientada a los datos

Por años las organizaciones se han esforzado en crear dinámicas y reglas claves para tomar las decisiones que más beneficien a su actividad y negocio. Sin embargo, con la creciente proliferación de datos las reglas han cambiado, y va en aumento la necesidad de las organizaciones para poder asimilar, integrar y analizar rápidamente sus datos, pues es cada vez más notable los conocimientos que aportan para la toma de cada decisión.

Antes de pasar a revisar los principios importantes que debe tener en cuenta una empresa Data Driven, te contamos de manera muy rápida que es y qué debe hacer una empresa para estar orientada a los datos.

¿Qué es una empresa Data Driven?

De manera resumida una empresa Data Driven es aquella que está impulsada por los datos y con base en los análisis de estos toman decisiones estratégicas. Si quieres saber más sobre empresas Data Driven lee este otro artículo.

¿Qué debe hacer una empresa para estar orientada a los datos?

Cada empresa puede tomar un camino -eso sí, te recomendamos siempre estar asesorado por profesionales con experiencia-, pero estos son algunos puntos relevantes a tener en consideración.

• Estrategia: como empresa debes tener muy claro que cuando no hay estrategia no hay una ruta a seguir, y cuando se va en un camino a ciegas el resultado es fatal. Por eso, es importante que desde la dirección de la compañía se defina una estrategia clara en la cual se defina cómo, por qué, para qué, cuándo se va a convertir a la empresa en una empresa orientada a la datos.

• Casos de uso: la claridad sobre los casos de uso en los cuales va a girar el proceso analítico de datos es, sin duda, uno de los factores de éxito más importantes, por tanto, hay que tener una lista de casos de uso a desarrollar y priorizarlos para tener una ruta precisa. Un consejo que te damos es: cuando tengas el caso de uso especifica el problema a resolver, beneficio económico y los indicadores de seguimiento.

• Política de datos: no hay dudas de que los datos son el insumo clave en todo este proceso, pero también lo es la implementación de una política de calidad y gobierno del dato que priorice la captura de aquellos datos que los casos de uso hayan considerado más relevantes. Tienen que coexistir el uno con el otro.

• Equipo: una empresa Data Driven sin un equipo consolidado, capacitado y ordenado, no es una empresa Data Driven. El equipo es igual de indispensable. Por eso, necesitas crear un mix de talento con científicos de datos, los cuales desarrollan los algoritmos de Machine Learning que permiten extraer conocimiento de los datos. Igualmente, otros roles importantes son: ingeniero de datos, visualizadores de datos, entre otros.

Un aprendizaje hasta ahora, es que debes tener claro que los datos no son un valor intrínseco, esto quiere decir que los datos necesitan ser extraídos y refinados con la calidad adecuada. Por tanto, cada uno de estos puntos es de suma relevancia.

Quédate con esta frase de DataSource: “Los datos necesitan ser transportados a través de las redes de información antes de que puedan ser utilizados para crear nuevo valor. El valor de los datos no está en la información en sí misma, sino que se produce durante las transformaciones que experimenta”

Principios

1. ¿Cuál es la utilidad de los datos?

Los datos deben ser útiles para los objetivos o casos de uso especificados, sino no la estrategia de ciencia de datos no va a funcionar y no va a arrojar insights valiosos para el área y toda la organización.

Ten en cuenta que los datos pueden ser utilizados para diferentes cuestiones, pero hay una principal, un objetivo específico para el cual se está usando esos datos. De esta forma, el resultado de la ciencia de datos debe consolar a la administración y darle parte de tranquilidad de que están siendo útiles para los objetivos.

2. Los resultados deben ser sólidos

Un proceso de ciencia de datos debe pararse firme, por tanto, la solidez de los resultados de los datos se puede entender como la validez y la fiabilidad del análisis, además, también tienen que ser reproducibles. Es decir que la validez, la fiabilidad y la reproducibilidad de los datos, en parte permite que la ciencia de datos sea útil, porque responde a preguntas útiles.

3. Generar información que permita sacar conclusiones

Un análisis de datos debe permitir sacar conocimientos valiosos para la empresa, ya sea de un área específica o de todo. Igual de importante a esto es el insumo que tienen los implicados para visualizar la información.

Por eso, los datos de los análisis deben compartirse de manera eficaz, se suelen usar visualizaciones o los informes, los cuales deben estar diseñados para que un usuario saque las conclusiones correctas. Por tanto, los resultados se deben presentar en un formato fácil de entender.

4. La cultura de datos también hace parte de la lista de prioridades

Para que todas las personas de la organización aprecien y comprendan el valor de los datos, estos tienen que ser parte de la cultura de la organización. Desarrollar este aspecto de forma sistemática, permite que todas entiendan lo eficaz, útil y provechoso que son los datos para tomar decisiones.

Las organizaciones que lo logren serán líderes.

5. Los datos deben aportar valor a los KPIs

La medición de los datos es importante, para ello se puede aplicar la ciencia de datos para ver donde agregar valor y donde no lo hay. Convierta los datos en uno de sus activos más valiosos -trátelos como tal- e incluyalos en los indicadores clave de rendimiento y negocio.

Para concluir, la importancia de la Ciencia de datos aplicada en la empresa está en que podemos desarrollar un conocimiento más profundo del negocio y de cada una de sus áreas específicas, además, permite ser líder y entender las fibras del consumidor y lo que necesita.

Si necesitas asesoría para empezar un proyecto de datos en tu empresa, ¡escríbenos!