El verdadero valor de los datos

Conforme la tecnología ha confirmado su lugar como aliado indispensable para un mundo que cambia a diario, el uso de la inteligencia artificial (IA), analíticos avanzados o aprendizaje automático (machine learning) como herramientas de apoyo para la rápida y acertada toma de decisiones es cada vez más un escenario ideal, para así lograr anticiparse a los cambios en el mercado, que actualmente son disruptivos e inclusive ponen en peligro la existencia de una organización.

Sin embargo, en el proceso para llegar a este ideal, es posible perder de vista que como en toda construcción, los cimientos de una optimización tecnológica de fondo deberán estar bien establecidos, para continuar con la expansión de la estructura digital de la organización desde su mayor riqueza, es decir, desde los datos.

¿Y por qué los datos? Pensemos en una empresa minorista y la probabilidad de que se pregunte cuáles son los productos más buscados por sus clientes y si se cuenta con los niveles adecuados en el inventario. Parece una pregunta trivial que se tiene siempre resuelta, sin embargo, que esté resuelta acertadamente está relacionado directamente con la calidad de los datos, tanto de productos como de clientes.

De entre los retos más comunes que enfrentan las organizaciones en cuestión de datos se encuentra un gran número de errores transaccionales, lo cual se debe a problemas en la calidad de la información, correcciones manuales realizada a los datos de manera reactiva, errores en su integración entre los distintos sistemas presentes en la organización, además de procesos deficientes para su gestión, entre otros, lo cual nos impide tener una fotografía precisa de lo que sucede en realidad en una empresa.

Por lo anterior, antes de pensar en cualquier mejora o proceso de digitalización, el primer paso será realizar un autoanálisis para reconocer necesidades y áreas de oportunidad en cuanto a la gestión de datos, cuantificar su valor e identificar cómo su manejo óptimo puede significar ganancias o podría explicar las pérdidas en las finanzas de la empresa.

Una propuesta para abordar este proceso es retomar los factores fundamentales a considerar en la evaluación de los datos e incorporarlos a soluciones tecnológicas que nos permitan constantemente saber cómo “vive” la información en los sistemas de la organización:

• Integridad. La posibilidad de calificar datos por atributos específicos dará la oportunidad de identificar información sin utilizar u obsoleta que afecte el desempeño de los sistemas.
• Duplicidad. Identificar datos o el porcentaje de aquellos que están repetidos en nuestro sistema para cierto criterio con base en atributos definidos.
• Relevancia. Se refiere a la combinación de los dos valores anteriores con datos del negocio o transaccionales, en donde se deberá buscar la calidad de los datos y el impacto, positivo o negativo, que puedan tener sobre la operación y qué tan visible resulta dicho impacto para la organización.

Aunado a lo anterior, también es importante cambiar la visión acerca de la función de la gestión de datos a una que nos permita entender que los conceptos obtenidos a través de los datos deberán interiorizarse y madurarse, más allá de solo recopilar y repartir información.

Intentar mejorar un proceso sin revisar primero sus cimientos conlleva a una probabilidad muy alta de fallar. Conocer las áreas de oportunidad de los datos empresariales, además de su verdadero valor económico, será el verdadero impulsor de la optimización de fondo de una organización, todo bajo un contexto de cambio que no permite tomar decisiones o progresar con información que cambia y crece aceleradamente en días, incluso horas.

Sobre el autor: Claudia Gómez Mendoza es gerente sénior de Analytics & Cognitive en Consultoría, Deloitte México.