Tras la locura por el Big Data, las empresas entienden que el reto no es disponer de datos, sino de la capacidad de analizarlos para tomar decisiones y medir resultados. La empresa orientada a los datos ha de hablar un nuevo idioma, mediante la alfabetización de datos o Data Literacy: el vocabulario y la gramática para que los datos contribuyan a mejores decisiones.
Según Gartner, el volumen de objetos conectados crecerá exponencialmente en los próximos años, de 6.400 millones el año pasado a 20.800 millones en 2020. Esta avalancha de datos sólo tiene sentido si podemos utilizarla para tomar decisiones concretas, donde el impacto en el negocio sea medible. Paradójicamente, tener más datos no siempre conlleva tomar mejores decisiones, puesto que nuestra educación y estilo de gestión se basan más en la percepción que en los datos. De hecho, el 65% de los directivos prefiere seguir sus propios instintos, incluso si los datos son inconsistentes.
La empresa debe adquirir una cultura analítica data driven y aprender a confiar en la inteligencia de datos para tomar mejores decisiones. Le propongo reflexionar sobre las ventajas de esta cultura de datos y sus beneficios.
El principal tema de discordia sigue siendo la disponibilidad y calidad de los datos. Una cultura de datos pasa necesariamente por organizar la disponibilidad de la información. Los datos deben ser identificados, recogidos, almacenados, verificados y puestos a disposición del usuario. Por ello, a pesar del gran desarrollo del Business Intelligence de autoservicio, los departamentos de TI son absolutamente necesarios. Son el corazón del proceso de preparación y control de datos. Sin ellos, hay cacofonía y una toma de malas decisiones.
Otro comportamiento que se debe modificar es el bucle "datos-decisión-evaluación". Los datos no solo sirven para tomar decisiones: las decisiones generan datos que permiten evaluarlos. Es así como funcionan los algoritmos de aprendizaje automático o machine learning. Las máquinas se apoyan únicamente en los datos, pues no tienen instinto, para proponer una solución, y en un proceso iterativo, mejorar el análisis de los resultados. Sin embargo, sólo el 23% de las empresas comprueba regularmente los resultados de las decisiones tomadas.
Al igual que hemos aprendimos a contar, debemos aprender a leer datos, proceso conocido como data literacy o alfabetización de datos. Al igual que cualquier lenguaje, tiene vocabulario y gramática propios. El vocabulario se relaciona con la gobernabilidad: ¿cuál es la definición de un dato, su origen, su método de cálculo? La gramática permite ensamblar los datos en cuadros de mando o de visualización.
Aprender el idioma de datos es aprender a leer, manipular, analizar y poner en un relato coherente a los datos, como explican investigadores de la Universidad MIT y Emerson. Estos sugieren leer datos para entender qué representan; manipularlos (verificarlos y limpiarlos); analizarlos para seleccionarlos, agregarlos, compararlos y aplicarles diferentes métodos de valoración y cálculo; y situarlos dentro de un relato para compartir los resultados obtenidos y las decisiones tomadas. Una empresa cuyos empleados han sido "alfabetizados" en cuanto a los datos puede convertirse en una empresa guiada por datos o data driven.
Cuando la alfabetización está bien encaminada, podemos aplicar las tres reglas esenciales para una empresa de datos orientada a los negocios: Los datos, primero. Después, la percepción: cuando los datos están disponibles, son completos y han sido verificados, serán más fiables que una intuición.
Mantener el sentido crítico: solo porque un dato exista, no significa que debamos trabajar con él. Dar valor a la gobernabilidad de datos: es un punto de referencia aplicado a todos y que todos aceptan. Los responsables de la gobernabilidad no son enemigos: garantizan el uso oportuno de los datos.
En conclusión, para transformar una empresa y orientarla a los "datos", propongo tres consejos: identificar los obstáculos; establecer sesiones de formación en "alfabetización de datos"; y fomentar un cambio de comportamiento que sitúe los datos en el centro de la toma de decisiones y el proceso de medición de la empresa.
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