En el marco de la “transformación digital”., la madurez analítica es un gran reto para las empresas, ya que no solo se trata de la forma de aprovechar nuevas oportunidades negocio o crear estrategias que surjan gracias a la aparición de las nuevas tecnologías de información, sino de crear nuevos objetivos y estrategias corporativas para generar mayor valor a través del liderazgo y la operación de las organizaciones, apoyados en la potencia y rapidez de procesamiento de datos de que proveen dichas tecnologías.
Según Gartner (empresa norteamericana de consultoría e investigación de las tecnologías de la información), más de un 87 % de las empresas en Estados Unidos presenta un grado bajo de madurez en cuestión de analítica y Business Intelligence (BI), siendo proclives a caer en errores como contar con una infraestructura anticuada o no fomentar la colaboración entre TI y negocio, entre otros.
Es por esto que tienen dificultades para incrementar el valor de sus datos y beneficiarse de ciertas tecnologías en plena expansión y cada vez más importantes, como puede ser el caso del aprendizaje automático.
Gartner apunta a que “las organizaciones con baja madurez pueden aprender del éxito de las organizaciones más maduras. Así que, sin reinventar la rueda y cometer los mismos errores, los líderes analíticos en organizaciones con baja madurez BI pueden aprovechar al máximo sus recursos actuales para acelerar el proceso de transformación digital y comenzar el viaje hacia una mayor madurez analítica”, añaden.
En mi opinión, la madurez analítica es la capacidad que tienen las empresas de utilizar distintos tipos de analítica en sus procesos de toma de decisiones, con el objetivo de lograr un mayor impacto en la monetización de sus datos.
Existen tres elementos claves que participan en la madurez analítica de las empresas en los que hay que poner atención:
1.- Tipos de analítica. Estos están asociados a la complejidad y tecnologías utilizadas en los procesos para el análisis de la información e incluye desde un simple ordenamiento (descriptiva) hasta el uso de ciencia de datos (predictiva y prescriptiva).
2.- Proceso de toma de decisiones. Este elemento es muy importante porque, aunque se tenga una analítica avanzada con base en modelos complejos de ciencia de datos, no se lograrán los resultados esperados si éstos se mantienen alejados e independientes de los objetivos de negocio de la organización y no están insertados en el flujo o proceso de decisión.
3.- Monetización de los datos. Si el resultado de un modelo analítico no se puede medir en dinero, lo más probable es que esté mal planteado. Por ello es importante desarrollar modelos que estén “atados” a casos de negocio donde sea factible obtener un retorno de la inversión (ROI).
En la actualidad, mucha gente afirma que el activo más importante de las organizaciones son los datos, pero en el mundo real, muchas empresas no saben qué hacer con tanta información, viéndose abrumadas por los costos que genera su almacenamiento y su transformación en valor. La construcción de una empresa impulsada por datos (data driven, en inglés) a través de la madurez analítica se ha convertido en una necesidad imperante y urgente en las organizaciones, pero muchas aún se preguntan por dónde empezar.
Ante tales circunstancias, algunos personajes relevantes de la industria me han comentado, en son de broma, que en sus organizaciones aún están en la etapa de “in-Madurez analítica”, haciendo referencia a que las decisiones que se toman en esas empresas aún están muy lejos de poseer el proceso avanzado de análisis de los datos y la generación de conclusiones de alto nivel soportadas en éstos.
Este es el momento oportuno de poner todos los recursos necesarios para avanzar hacia la madurez analítica de las organizaciones. El tiempo no espera y, aquellos negocios que no comprendan la importancia de dar pasos más contundentes dentro de la “transformación tecnológica”, estarán en riesgo de desaparecer en los próximos años. La “inmadurez analítica” será igual a pretender “andar a ciegas” un camino sinuoso y muy escarpado.
¿Qué crees que las empresas necesitan para mejorar su capacidad de análisis de los datos o avanzar en su madurez analítica?
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Autor: Carlos Urgelles, CEO Pabis Retail