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La brecha de valor de la data empresarial
Por Francisco Rojas, Director Ejecutivo de Applied Intelligence de Accenture Chile.
Hace años que todos recibimos el aviso de que debíamos centrarnos en los datos. El uso eficaz de la data ayuda a ofrecer mejores experiencias a los consumidores, los clientes y los empleados, mejora los recursos de la empresa e impulsa la innovación y el crecimiento sostenible. Sin embargo, a muchas organizaciones les falta bastante camino por recorrer. ¿Por qué?

El 88% de los directivos encuestados en el estudio Business Futures de Accenture dijo que el uso de datos es clave para su éxito. Al mismo tiempo, muchas empresas están democratizando sus datos. Esto permite a las personas de la organización acceder a los datos y tomar decisiones críticas, al tiempo que se mantiene la sincronización con la estrategia corporativa. Este enfoque ayuda a las compañías a adelantarse a los cambios en las tendencias de los clientes y a la volatilidad del mercado, impulsando la velocidad y la agilidad.

Así pues, los beneficios potenciales son obvios. Sin embargo, a parte importante de las organizaciones les falta mucho camino por recorrer. ¿Por qué? El culpable suele ser un modelo operativo mal diseñado que entierra la información de los datos bajo complejas estructuras organizativas y la burocracia.

El valor que las empresas generan a partir de sus datos sigue siendo bajo, ya que solo el 32% de las organizaciones obtienen beneficios reales. Muchas han invertido millones en la contratación de expertos en datos, pero siguen teniendo dificultades para aportar un valor empresarial tangible.

Suelen haber algunos culpables más frecuentes. En primer lugar, los datos y la analítica frecuentemente están aislados, sin una línea clara de información a la dirección. En segundo lugar, las empresas no integran la analítica en las prácticas de trabajo principales o en los “momentos importantes”. En tercer lugar, no hay suficientes inversiones conjuntas en toda la compañía. A continuación, hay una falta de colaboración entre la analítica y el negocio. Por último, el enfoque del talento y la contratación está desarticulado.

El 80% de los ejecutivos de la alta dirección afirma que tiene previsto aumentar el gasto en tecnología durante el próximo año, y la analítica y la Inteligencia Artificial (IA) se encuentran entre las tres principales prioridades. Sin embargo, para maximizar el rendimiento de esa inversión puede ser necesario reconfigurar la organización y las formas de trabajo.


Medidas claves

Hay cinco medidas recomendables para que las empresas comiencen a obtener un mayor valor de sus datos.

1. La primera es el impulso por parte del directorio. Los datos y la analítica deben contar con el enfoque, el patrocinio y el mandato de la dirección. La alta dirección debe compartir la responsabilidad de ayudar a garantizar que los datos se utilicen para informar de las decisiones estratégicas y mejorar la colaboración entre los científicos de datos y la empresa. Con demasiada frecuencia, los datos carecen del nivel adecuado de influencia en la mesa de dirección.

2. La segunda medida clave es capturar los momentos que importan. Las empresas se están ahogando en datos. Para extraer ideas significativas, deben ser capaces de identificar los “momentos que importan” en los que pueden incorporar soluciones analíticas para ayudar a mejorar los procesos empresariales. Imagínese que está en el departamento de ventas de una empresa de telecomunicaciones. En este caso, un momento que importa es comprender la tasa de abandono de los clientes. Los conocimientos deben revelar patrones para poder identificar y solucionar los procesos problemáticos o los puntos débiles del servicio.

3. En tercer lugar, es aconsejable invertir conjuntamente. Es necesario asignar el nivel adecuado de financiamiento a las iniciativas de datos y análisis. Estas iniciativas deben estar impulsadas por necesidades empresariales tangibles. Los equipos de datos y análisis deben centrarse en apoyar los objetivos empresariales acordados.


Colaboración y talento

4. En cuarto lugar, es necesario incentivar la colaboración. La mayoría de los modelos operativos actuales no optimiza la colaboración entre los equipos de datos y la empresa. ¿Qué pasaría si la colaboración estuviera vinculada a las revisiones de rendimiento y a los incentivos? Por ejemplo, si un responsable de atención al cliente no ha utilizado los datos para tomar mejores decisiones, esto podría afectar a las revisiones de rendimiento y a la remuneración. El mismo principio se aplicaría si el equipo de datos no recibe comentarios positivos de sus socios comerciales.

5. Finalmente, es aconsejable abordar el talento de forma diferente. En un mercado laboral competitivo, los científicos de datos son un bien preciado. Muchos son contratados en empresas nativas digitales como Netflix o Amazon, que entienden los datos de forma inherente. Cuando se incorporan a industrias más tradicionales, necesitan utilizar sus habilidades en un nuevo contexto. Esto requiere un “traductor” que entienda la industria y sus clientes. Esta mezcla de conocimientos técnicos y empresariales es vital. Las empresas también tienen que mejorar las competencias de su personal en toda la organización para que haya una mejor comprensión de los datos y de cómo pueden ayudar a alcanzar los objetivos empresariales.


En el clima empresarial actual, el uso eficaz de los datos es un imperativo. Pero para tener éxito, las empresas deben ir más allá de la inversión en la última tecnología o la contratación de los mejores talentos. Deben diseñar cuidadosamente un modelo operativo que libere los conocimientos y el valor empresarial que pueden aportar los datos.

Septiembre 2022
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