5 claves para convertir tu negocio en una empresa ‘data driven’

La incorporación de la analítica de datos al mundo de los negocios es relativamente reciente, pero en las últimas dos décadas ha evolucionado exponencialmente, hasta convertirse en el objetivo principal de empresas de todos los sectores y tamaños. De hecho, hay quien se refiere a los datos como el “nuevo petróleo”, y nadie quiere quedarse atrás por no haber adaptado su cultura empresarial a un entorno digitalizado que le ayude a mejorar su toma de decisiones y su funcionamiento.

Teniendo en cuenta que la mayoría del tejido empresarial español está compuesto por pymes (con menos de 250 empleados y facturaciones inferiores a los 50 millones de euros), autónomos o empresarios individuales, el objetivo de ser una compañía data driven no es fácil de asumir por buena parte de los negocios nacionales, pero esto no tiene que hacernos olvidar los beneficios que representa. Y es que ser capaz de gestionar todos los datos posibles, analizarlos y extraer conclusiones de valor para determinar el siguiente paso a tomar por la empresa es de un valor estratégico incalculable, pues –según Raúl Escudero, socio-director de Stratesyshub tecnológico entre España y América– “nos permitirá ganar ventajas frente a la competencia, y favorecerá el crecimiento y salud de nuestra compañía a largo plazo”.

En este sentido, Escudero asegura que “la analítica de datos se ha democratizado en los últimos años, hasta permitir a empresas de toda clase y tamaño acceder a estos servicios”. De hecho, explica que muchos de sus clientes son pequeñas y medianas empresas que “están dedicando todos sus esfuerzos en convertirse en empresas data driven”.

Por eso, desde su centro de competencia business analytics, nos ofrecen las cinco claves para convertir un negocio en una empresa data driven:

  1. Big data: Las empresas están vivas y lo mismo ocurre con el mercado. Seleccionar unos cuantos datos importantes ya no es una opción; para que la analítica sea eficiente, cuanto menos nos dejemos fuera, mejor. Por tanto, resulta clave disponer de un big data capaz de gestionar y analizar gran cantidad de datos internos y externos.
  2. Democratización del dato: Ahora la analítica llega a todas las áreas de la compañía. Cada vez son más habituales los proyectos de people analytics, gestión de riegos, optimización de las cadenas de suministro, gestión de caja y, recientemente, sostenibilidad y responsabilidad corporativa. Así, las decisiones se toman bajo una clara tendencia analítica, mucho más visual si se basa en el concepto de dashboard, que deja atrás los informes planos impresos en papel y centenares de páginas a los que estábamos acostumbrados.
  3. Modelos de gobierno del dato: Gestionar tantos usuarios con necesidades variopintas y grandes volúmenes de datos externos e internos conlleva un gasto y puede provocar un caos difícil de gestionar. El gobierno del dato se hace imprescindible para asegurar que la información fluya correctamente a las personas que la necesitan y que la calidad de ésta sea impecable para asegurar buenas decisiones.
  4. Cloud, el aliado perfecto del big data: La flexibilidad, la escalabilidad, la seguridad, el ahorro de costes y la mejora en los tiempos de procesamiento y comunicación han convertido al cloud en el aliado perfecto del big data y la analítica moderna. Cada vez resulta más extraño encontrarnos con arquitecturas on premise propietarias del cliente y el concepto del data warehouse se ha quedado atrás. Ahora vemos soluciones multicloud que permiten adaptarse a cada necesidad, integrándose en ellas y asegurando que el usuario percibe el dato único que necesita.
  5. Analítica avanzada: Machine learning, deep learning, inteligencia artificial… Estas soluciones permiten predecir qué va a pasar y elaborar estrategias de retención de clientes, modelos de optimización de rutas, planes de mantenimiento más eficaces, predecir el absentismo o determinar las personas que mejor van a encajar en un puesto vacante.

Fuente: Observatorio RRHH de Chile



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