Vivimos en una sociedad en la que todo está registrado y, en consecuencia, abundan los datos. De hecho, hoy se produce la misma cantidad de información en un solo día que la que se producía en todo un año hace dos décadas atrás.
“Los datos son ‘el nuevo petróleo’, se están convirtiendo en pieza clave de la sociedad y la economía”, asegura Antonio Conde, Director de Transformación Digital de Cisco España.
El dato es el nuevo valor a gestionar por parte de las empresas, y para ello necesitan recolectar, almacenar, procesar y analizar miles de datos que se generan en cada uno de sus procesos. Las denominadas empresas data driven son aquellas que efectivamente utilizan esta información para tomar mejores decisiones.
El famoso término Big Data refiere a grandes cantidades de información que pueden ser utilizadas y explotadas de forma estratégica para mejorar procesos. Sirven para conocer a una persona, un cliente, un usuario, un equipo, un fenómeno natural, con mayor profundidad y de una manera multidimensional.
Los datos se clasifican en dos grandes grupos:
- datos estructurados, que son exactos como kilómetros recorridos, peso, altura y que ya están ordenados; y
- datos desestructurados, que los encontramos desarmados y tenemos que organizarlos.
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Lo más desestructurado que tenemos hoy son las conversaciones porque no hay dos iguales y generan, en promedio, entre 500 y 1000 puntos de información. ¿Cómo se procesa esta información? Con Machine Learning, una tecnología que aprende a buscar y detectar los datos que nos interesan, en base a variables preestablecidas, y los procesa de manera mecánica e infinita ya que aprende con cada iteración y uso de estos mismos datos.
Cómo funciona el Machine Learning
El Machine Learning es un proceso complejo que cuenta con varios pasos. En primer lugar, los equipos que diseñan estas estrategias deben saber qué datos buscar y qué preguntas hacer. Segundo, las empresas deben contar con la materia prima de forma correcta. Por último, es preciso saber cómo hacer para buscar esos datos, es decir, en qué momento específico la tecnología debe hacer esa pregunta que la lleve a encontrar la información que se busca.
Las empresas data driven son compañías que adquieren, gestionan y analizan datos para tomar decisiones informadas basadas en hechos, que refuercen sus estrategias y magnifiquen la rentabilidad de un negocio. La cultura del data driven disminuye la incertidumbre y refuerza o rechaza las percepciones desde la experiencia, es decir, complementa la intuición y la fortalece porque apoya todos los cambios, decisiones o rumbos de una empresa en hechos y datos previamente analizados.
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Según la consultora PwC, las empresas basadas en datos tienen un promedio de hasta tres veces más de probabilidades de conseguir mejoras significativas en sus procesos.
En cambio, aquellas que ejecutan sus procesos por la experiencia, la intuición y la especulación como criterios de decisión, condenan a sus organizaciones a perder competitividad en un mercado cada día más exigente.
Gartner, empresa consultora y de investigación de las tecnologías de la información de Estados Unidos, afirma que para 2022 el 90% de las estrategias corporativas entenderán a la información como un activo empresarial crítico y a la analítica como una competencia esencial.
Además, para 2023 la alfabetización en datos se convertirá en un impulsor explícito y necesario del valor comercial, demostrado por su inclusión formal en más del 80% de las estrategias de datos y análisis y los programas de gestión del cambio.
Una empresa digital innovadora es una organización basada en datos, cuyo éxito depende de que todos los colaboradores puedan "hablar datos". Los líderes de los equipos deben convertirse en agentes de cambio centrados en los impactos transformadores de la cultura y la alfabetización basada en datos.
Convertirse en una empresa data driven requiere de una gestión de cambio organizativa explícita y persistente para lograr resultados comerciales medibles. La implementación de tecnologías como el Advanced Speech Analytics puede ayudar a las compañías a encontrar y resolver los distintos puntos de dolor en la gestión de la experiencia con sus clientes. Desde la evaluación de la calidad, las acciones de los agentes, hasta los procesos y automatizaciones y la gestión operativa.
* Head of Products de Apex America
