Cultura del dato: por qué las empresas no se atreven aún a usarlos en la toma de decisiones

Las empresas encuentran dificultades a la hora de sacar partido a los datos que recopilan. Se está invirtiendo con fuerza, pero la falta de una cultura del dato asentada en las compañías supone una férrea barrera

Cultura del dato: por qué las empresas no se atreven aún a usarlos en la toma de decisiones

Ilustración de archivo (EL PERIÓDICO)

Innovadores

BIG DATA

Fran Leal

Fran Leal

Las compañías son plenamente conscientes de la importancia de los datos. Y no solo del hecho de recopilarlos y estar en posesión de ellos, sino de transformarlos en conocimiento para una mejor toma de decisiones en el negocio.

No obstante, como en tantos aspectos de la vida, saberse la teoría no garantiza el éxito en la práctica. De hecho, según el reciente estudio ‘2020 Global State of Enterprise Analytics’, llevado a cabo por MicroStrategy, aunque el 94% de las organizaciones defiende la importancia de los datos y el análisis para su transformación digital y el crecimiento de su negocio, la mayoría de ellas no están permitiendo una cultura basada en los datos.

La información no llega a todos por igual

Una de las principales conclusiones del informe apunta a que, en comparación con el equipo directivo, los empleados de primera línea carecen de datos y cuentan con grandes limitaciones a la hora de acceder a la información y los análisis, siendo el sector financiero el que más padece esta situación, pues tan solo el 11% de los empleados tendría acceso a los informes analíticos.

La falta de cultura del dato en las compañías impide que se puedan aprovechar las ventajas que brinda, entre otras, la velocidad en la toma de decisiones. Y es que, según revela el informe, el 60% de los trabajadores precisan de horas, e incluso días, para llegar a tener la información que necesitan.

En torno a esta problemática que tienen las empresas, Jorge Zaera, senior vice president de MicroStrategy, afirma que “la historia y la experiencia nos demuestran que los cambios de paradigma rara vez tratan solo de tecnología” y advierte de que “la cultura puede convertirse en una barrera para el cambio y la adopción de nuevas tecnologías, siendo necesario pensar en las personas y los procesos necesarios para apoyar esta transformación”. Para llevar a cabo esta tarea correctamente, su recomendación va dirigida a la construcción de una “cultura del conocimiento-primero, que recompense la toma de decisiones basada en datos y la transformación continua”. En definitiva, y como venimos comentando, se trata de “impulsar la adopción de los datos y la inteligencia al 100% de la plantilla”, asevera Zaera.

Para alcanzar este punto, desde la firma hacen una serie de recomendaciones:

  • En primer lugar, pensar en un entorno multiherramienta, que garantice un entorno seguro, gobernado, escalable y de alto rendimiento.
  • Agilizar el acceso a la información, capacitando a cada persona, proceso, aplicación y dispositivo, para que en la toma de decisiones el conocimiento esté accesible en cuestión de segundos.
  • Y empezar por el principio, es decir, comenzar con datos de confianza para después enriquecerlos con el objetivo de obtener información. “Para que la próxima generación analítica prospere, los usuarios necesitan activos de datos empresariales y sistemas gobernados y de confianza que mejoren con el uso”, explican desde la compañía.

El caso del sector financiero

Si esta situación es prácticamente generalizada, el caso de las entidades financieras y de seguros es aún más inquietante. Según un estudio de Aite Group para TransUnion, el 75% de estas empresas afirma tener dificultades para sacar partido de los datos que maneja. Y esto es así debido a la falta de recursos tecnológicos y profesionales.

José Antonio Villegas, director general de TransUnion España, expone para BYZness que “la mayor parte de las veces, el problema más importante consiste en por dónde empezar, porque si empezamos a trabajar con inmensas cantidades de datos que no conocemos, el trabajo puede suponer una tarea imposible de abarcar”. Por ello, destaca lo conveniente que puede resultar la colaboración con terceros en los primeros pasos, “con el objetivo de poder tener acceso a las herramientas idóneas, la experiencia necesaria y el conocimiento preciso” que se necesitan para comenzar en esta tarea de “desbloquear la información en la que se pueden convertir los simples datos que se recogen”.

Pero estas dificultades que encuentran las empresas no están frenando la inversión en Inteligencia Artificial y Machine Learning. “De hecho, 3 de cada 4 profesionales creen que integrarán estas tecnologías en sus plataformas con el objetivo de reducir el tradicional ciclo de vida de la analítica de meses a semanas o, incluso, días”, apunta Villegas.

Una inversión que también está dirigida hacia fuentes alternativas de datos que proporcionen aún más información a las empresas, aunque persistan las dificultades al integrar las fuentes alternativas con las soluciones de analítica que tienen. 

Falta de perfiles analíticos

A las carencias tecnológicas que impiden sacar el máximo partido a los datos, se suma la escasez de perfiles analíticos en las compañías, lo que según Villegas “es uno de los factores fundamentales que contribuye a la inquietud entre las organizaciones”. Y como solución, vuelve a señalar la importancia de encontrar ayuda en terceros: “En este sentido, la colaboración y el hecho de contar con proveedores accesibles con profesionales que dispongan de las habilidades adecuadas es clave”. 

Por su parte, Zaera también señala que puede ser un factor determinante, dado que “para liderar la gestión y el uso de datos, el talento cobra la misma importancia que la tecnología”. Pero no todo es desalentador, porque las empresas piensan invertir en ello: “Nuestro informe revela que el 65% de las empresas encuestadas tiene previsto incrementar su inversión en talento con habilidades en analítica de datos”, asegura Zaera, que prevé que “aún hay camino que recorrer” en la implantación de la cultura del dato en las compañías.

En este articulo: Big Data Innovación

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