Las ventajas de "hablar el lenguaje del dato" para revalorizarlo

Las ventajas de "hablar el lenguaje del dato" para revalorizarlo
El valor del dato está aceptado, pero seguimos tomando decisiones basadas en el pasado, así lo explica Evandro Armelin Head de Data & analytics de everis
Por Evandro Armelin
24.09.2021 16.20hs Economía Digital

Me gusta concebir a los datos como esos juegos que forman dibujos con una serie de puntos en un papel, dibujando líneas que los conectan entre sí. Porque es así como funciona: cada grupo de datos nos brinda insights determinados que podemos usar y utilizar según el camino que elijamos diseñar.

Puede servirnos para hacer conexiones simples o complejas, reforzar caminos conocidos o explorar muchos otros posibles, y todo eso dependerá de la intención que se persiga.

En 2021, el valor del dato está totalmente aceptado, y se repite cada vez más en las empresas la necesidad de involucrarlos a la hora de definir estrategias.

De hecho, estoy convencido de que si se le pregunta a cualquier compañía si la toma decisiones en su organización está basada en los datos, prácticamente todos van a responder que sí.

Pero en la diaria, ¿cuántos son los que efectivamente toman decisiones basadas en datos? Muchísimos menos. En realidad, nos encontramos con que las decisiones se siguen tomando, aún sin darnos cuenta, en base a nuestras creencias, nuestros aprendizajes y tradiciones, la seguridad, entre muchas otras cosas, aún teniendo la conciencia de que el dato es fundamental.

Hace algunos años que empezamos a hablar de big-data y nos obsesionamos con su potencial, pero pasado el enamoramiento inicial, vimos que las capacidades que requiere el tratamiento de datos en cantidades infinitamente grandes dificultan obtener la información que realmente aporta el valor estratégico para las compañías. Y no es nada nuevo,sin ir más lejos, incluso antes de hablar de big-data ya existían datos valiosos disponibles, lo que se conoce como "small-data", y que nadie estaba viendo ni utilizando. 

Es decir, con la perspectiva de la big-data se abrieron nuevas posibilidades muy prometedoras, pero al no haber sido acompañado por un cambio de mindset, seguimos sin explotar esas posibilidades. Existen grandes compañías, principalmente Big Techs, que hoy sí lo hacen, y es porque traen ese mindset desde su fundación, pero la gran mayoría no lo hacía antes y tampoco lo hace ahora.

La realidad demuestra que todo proceso de una compañía puede ser optimizado y potenciado por el uso de los datos: se contrata mejor personal y de mejor manera, se comprenden mejor las necesidades del cliente, se definen mejores productos y se entregan mejor estos servicios o productos. Para verlo en acción, me gustaría dar algunos ejemplos de desarrollos que impactan en negocios pequeños y grandes, desarrollados por los equipos de Data en everis Latinoamérica que ilustran el salto cualitativo cuando se valoran los datos de cada cliente:

  • Para una marca de bebidas se creó una solución con inteligencia artificial que permite que el vendedor, cuando ingresa al bar en el que deja su mercadería, puede hacer un video, y un algoritmo le indica en el momento si están bien distribuidos sus productos o no, así como la disposición sus carteles publicitarios, y sugerirle acciones para optimizarlo en cada caso, cuando sea necesario
  • Para una compañía de electricidad que trabaja con camiones para el mantenimiento en las calles, incluimos en cada unidad, una cámara que va grabando desde el techo los cables que están colgados, y cada vez que identifica un problema con el transformador, o un cable suelto, emite un aviso automático para que la compañía vaya a ese punto directamente para hacer la reparación lo antes posible.
  • Para una empresa de retail desarrollamos un algoritmo de Net Promoting Score (NPS), que muestra con qué probabilidad el cliente recomendaría tu servicio. Es un indicador de máxima importancia, y la gente no suele contestar este tipo de encuestas. Entonces, en función de todos los puntos de contacto con cada cliente, combinado con los datos de consumo y de consulta que se recopilan diariamente, se estima el NPS para cada uno. El valor es enorme, sobre todo cuando se tienen cantidades masivas de clientes, y sobre los cuales se puede lanzar acciones proactivas que se pueden implementar cuando se conoce su nivel de conformidad de antemano.

Con estos ejemplos y muchos otros, vemos que el dato verdaderamente puede ser utilizado en toda industria y área de aplicación. Las compañias que efectivamente pueden llamarse data-driven saben incluirlos desde lo más sencillo hasta lo más complejo, donde se involucran algoritmos de machine learning o IA en decisiones de negocios.

Esto sería lo más avanzado en el uso del dato, pero hay acciones más básicas que se puede tomar para sacarle provecho: garantizar que se le proporcione el dato a quien lo necesita, en tiempo y forma adecuados, y que quien lo necesita, sabe que lo necesita y para qué. Puede parecer ridículo destacar algo tan básico, pero sin embargo se trata de uno de los principales obstáculos que hoy impiden que las empresas logren tomar decisiones en base a los datos.

Actualmente, muchas empresas ya tienen en sus estructuras perfiles como el Chief Data Officer (CDO) y otros dentro de su equipo que si conocen el valor que tiene el dato. El problema, sin embargo, no está ahí. Esta si en los cientos o miles de empleados cuyos puestos están inevitablemente atravesados por procesos que los datos pueden hacer mucho más eficientes, ¿cómo garantizamos que puedan y saben usarlos?

Debe ser una definición de la alta gestión para instaurarse como algo cultural de la empresa, creando un mindset del valor de los datos en el inconsciente colectivo de todos en la compañía.

* Por Evandro Armelin, Head de Data & Analytics en Everis Latinoamérica

 

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