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Cómo trazar una estrategia de datos

Abrirse a la experimentación, proteger los datos de los clientes y automatizar los procesos son las tres premisas que recomienda Gartner para establecer una estrategia de datos exitosa acorde con el negocio.

El éxito de un negocio digital se ve impulsado por las estrategias de datos y analítica escalables en sintonía con las aspiraciones de una empresa. Por esta razón, Gartner asegura que actualmente los líderes de datos y analítica, así como sus equipos, tienen una gran oportunidad de aportar valor a la transformación de sus empresas. En la apertura del Gartner Data & Analytics Summit, celebrado en la Ciudad de México, Donald Feinberg, vicepresidente de Investigaciones y Análisis de Gartner, afirmó, durante la conferencia inaugural que reunió a más de 450 profesionales de datos y analítica, que “aunque virtualmente todas las organizaciones están poniendo los datos en el centro de su estrategia digital, la claridad en su planificación es clave para aportar valor a la organización”.

“No importa si se trata del director del área de datos o de la data wrangling de la organización; todos necesitan tener en claro cuáles son los objetivos”, dijo Feinberg. (Data wrangling es un proceso de transformar y mapear datos de un formulario de datos ‘en bruto’ a otro formato con la intención de hacerlo más apropiado y valioso para una variedad de propósitos posteriores, como el análisis. Un administrador de datos es una persona que realiza estas operaciones de transformación). “Siempre puede haber ambigüedad en los datos y en la analítica, por eso es tan crítico para los líderes de datos y analítica dejar claro cuáles son sus principios”. Para lograr esto, Gartner ha identificado tres principios que los responsables de datos y la analítica deben dominar para estar a la vanguardia en un mundo tan ambiguo como este.

Adoptar una actitud abierta a la experimentación

“Con mucha frecuencia las empresas solo miden los datos que son sencillos de cuantificar, en lugar de recopilar nueva información para crear métricas más significativas. Descubrir nuevos indicadores al usar datos alternativos puede impulsar el desempeño; sin embargo, los buenos datos y métricas requieren una dosis de experimentación”, explicó Peter Krensky, analista senior de investigación de Gartner. Al adoptar una actitud abierta a la experimentación, los directivos de datos y analítica pueden:

1. Cuestionarse constantemente las decisiones que ha tomado la empresa con base en los datos.

2. Anticipar las consecuencias involuntarias de las métricas.

3. Experimentar con nuevos datos, nuevas medidas y modelos de analítica.

 “Adoptar una actitud propensa a la experimentación no es fácil, pero es el mejor camino para contar con una organización basada en los datos y evitar crear una tiranía de las métricas”, señaló Krensky.

Convertirse en el guía y guardián de los datos de los clientes

La privacidad, como la conocíamos, ya no existe. Con la inteligencia artificial, Internet de las Cosas y el cambio sustantivo de los negocios hacia el campo digital, es virtualmente imposible asegurar la privacidad. El rol de los líderes de datos y analítica es actuar como los guardianes de dicha información, garantizando su relevancia y seguridad; y al mismo tiempo ser los guías y protectores de los datos. “Como guías y guardianes de los datos de nuestros clientes, podemos garantizarles que la organización solo disponga de aquellos datos que necesitan. Se debe proteger la privacidad al ir más allá de lo que está establecido legalmente, para estar en sintonía con las expectativas de los clientes, acerca de quienes tienen acceso a sus datos y con qué fin”, afirmó Rita Sallam, distinguida vicepresidente de investigación y analista de Gartner.“Al balancear transparencia e integridad, las organizaciones pueden usar los datos para alimentar la creación de insights que conlleven a la toma de decisiones y hagan que los clientes y ciudadanos estén orgullosos de que sus datos se están utilizando en su beneficio”.

Automatizar los procesos manuales y promover la creatividad

Ninguna compañía o gobierno prosperará o sobrevivirá sin una fuerte inversión en inteligencia artificial. Sin embargo, los líderes de datos y analítica deben adoptar un objetivo en el cual enfocarse al utilizar tecnologías de inteligencia artificial, ya sea para automatizar las tareas manuales o en el proceso de habilitar grandes cantidades de recursos para que se enfoquen en tareas más creativas. “Los nuevos proyectos de inteligencia artificial no deben fomentar una relación conflictiva entre el hombre y la máquina. Deben estar diseñados para que las personas se compenetren con las máquinas y creen una dinámica que amplifique sus fortalezas y compense sus debilidades”, apuntó Carlie Idoine, directora senior de investigación y analista de Gartner. “Este es el principio para diseñar, implementar y expandir los proyectos de inteligencia artificial que los líderes de datos y analítica deben seguir”.

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