Los datos son la nueva fuente de ventaja competitiva. Aquellas empresas que quieren ser mejores que la competencia saben que tienen que dominar su uso. Esto es aplicable a todos los ámbitos: retener a sus clientes, asegurar que sus máquinas no se estropean, personalizar su oferta o, incluso, crear nuevos modelos de negocio.

Los casos de uso proliferan, pero también lo hacen las herramientas que se necesitan para extraer valor de los datos. Ya no se trata de adoptar una nueva tecnología, sino todo un ecosistema de herramientas, metodologías y arquitecturas que crecen exponencialmente.

La capacidad que tienen las empresas para absorber este ritmo de cambio es limitada. Como consecuencia, se está abriendo una brecha de complejidad en la orientación a datos por parte de las empresas.

Para cerrar esta brecha es necesario crear áreas especializadas, con equipos que se encuentren a medio camino entre el área tradicional de tecnología y de negocio, donde se incorporan nuevos perfiles como el analista o ingeniero de datos y nuevas formas de trabajo que exigen mayor colaboración.

Las empresas no pueden permitirse acumular datos a la espera de una idea brillante. Tampoco malgastar recursos con proyectos que no crean valor. El punto de partida ha de ser siempre un objetivo de negocio bien definido, que evite que se produzca una desconexión entre los equipos de tecnología, análisis y negocio. En la práctica significa que los perfiles de negocio deben aumentar su conocimiento sobre las fronteras de lo posible en las otras áreas para, de este modo, extraer valor del dato.

Una condición irrenunciable para conseguir el objetivo de negocio es que el dato se comparta y se reutilice. Esto choca con barreras culturales difíciles de salvar. En muchos departamentos persiste la idea de que el dato les pertenece y realizan proyectos en su ámbito que podrían beneficiar a toda la organización. Cuando se eliminan silos, el dato puede entrar en todos los departamentos, consiguiendo un efecto transformador en la empresa, mejorando la toma de decisiones o habilitando una redefinición de sus procesos. Por ejemplo, una iniciativa de mantenimiento no solo transforma el servicio de mantenimiento, también impacta en los procesos de innovación (qué áreas requieren mejora) o de marketing (a través del conocimiento del uso que hace el cliente).

Está claro que el dato es un activo. Sin embargo, existe un aspecto al que no se ha prestado suficiente atención: también es un pasivo. Para ilustrarlo, basta pensar que cuando el dato es personal, la regulación (RGPD) deja claro que pertenece al cliente. En la práctica, esto se traduce en que hay que comunicarle qué uso se está haciendo de ellos. La empresa no es propietaria del dato, más bien es la responsable de su seguridad y de su uso. Esto ejemplifica la doble naturaleza del dato como un activo y un pasivo para la empresa.

Podemos concluir que mientras las empresas piensan que adoptan una tecnología, en realidad están adoptando todo un ecosistema; mientras crean nuevas áreas especializadas, lo que hacen es cambiar la forma de trabajar intensificando la colaboración interna; mientras buscan la reutilización del dato, lo que hacen es romper sus silos organizativos y, mientras piensan que los datos son en sí mismos un activo, lo que hacen es aumentar igualmente su pasivo.

La explotación de los datos trae la promesa de una nueva fuente de ventajas competitivas, pero primero hay que recorrer un camino con muchos obstáculos que salvar. El valor crece exponencialmente con su uso, pero la complejidad tecnológica, operativa y organizativa también.

La orientación a datos paga dividendos, pero requiere profesionales que desde distintas áreas de la empresa sepan cómo navegar su complejidad.

 

 

Fernando Maldonado Veloso Fernando Maldonado redonda

Analista Principal de Delfos Research

Profesor del Programa Ejecutivo en Big Data& Business Analytics

EOI Andalucía

 

Artículo incluido en el número de marzo de la revista Agenda de la Empresa