Los datos como activo estratégico en las empresas

Que los datos son un activo estratégico de las empresas es una afirmación indiscutible en el ámbito actual de los negocios. En efecto, las organizaciones que abordan los datos desde esta perspectiva tienen mayor capacidad para adquirir nuevos conocimientos, habilidades y capacidades. Lógicamente, también asimilan con más rapidez la incorporación de las tecnologías emergentes. 

Sin embargo, para lograr un nivel de madurez en el que las estrategias y las operaciones de la empresa se apoyen en datos es preciso implementar acciones programadas, basadas en una visión transformadora. Esto implica asumir el propósito firme de evolucionar de una gestión de grandes cantidades de datos aislados e incoherentes a un modelo que permita aprovechar todo el potencial de los datos para impulsar el crecimiento, los buenos resultados financieros, la innovación y la cultura empresarial.

Aprovechar los datos como activo estratégico

Es evidente que gestionar los datos como un activo estratégico es lo que distingue a las organizaciones contemporáneas más exitosas. Dicha capacidad depende de elementos muy puntuales: una sólida base técnica y un gobierno de datos definido y de estricto cumplimiento. Así como también, de la responsabilidad de los colaboradores al asumir buenas prácticas de gestión de datos. Todo ello no ocurre de la noche a la mañana, sino mediante un proceso que sigue una secuencia de pasos iterativa e incremental. Independientemente de las particularidades de cada empresa y de cómo se lleve a cabo la transformación, es viable identificar cuatro etapas: establecimiento de las bases, producción de los datos, monetización y aplicación estratégica.

Establecimiento de las bases para aprovechar los datos como activo estratégico

Con frecuencia, las organizaciones dependen de un mix tecnológico que incluye activos heredados, aplicaciones a medida y ofertas de servicio novedosas. En estos casos, la plantilla suele dedicar más tiempo a la operación y mantenimiento de un conjunto complejo de tecnologías que a otras actividades más productivas vinculadas con la innovación mediante los datos. 

Lo fundamental para aprovechar los datos como activo estratégico es llegar a un consenso para cambiar la cultura corporativa. Sin embargo, este cambio no sólo implica capacitar a los integrantes del equipo, sino también lograr un cambio en su percepción de los datos. Esto es tan importante como los cambios en los procesos y en las tecnologías. En primer lugar, es imprescindible identificar las prioridades en los ámbitos tecnológicos y de procedimientos. Después, establecer normativas claras para el data governance y la seguridad de los datos e instrucciones precisas para su cumplimiento. 

En paralelo, debe desarrollarse una clasificación común de los datos y controles de acceso a los mismos; así como procesos y patrones de datos estándar. Durante esta etapa es válido considerar la incorporación de plataformas de gestión de datos en la nube, con almacenamiento y lagos de datos. De manera conjunta, estas acciones estimulan la preparación de los datos y un enfoque actualizado para gestionar los datos en toda la cadena de valor. 

Producción de datos

Mientras más accesibles y consumibles sean los datos dentro de la empresa, más se incrementa su valor. Producir datos perfila un cambio hacia el desarrollo de paquetes de datos para usos actuales y potenciales. El acceso a los datos debe apoyarse en un sistema unificado de plataformas, incluyendo API. Esto con la finalidad de proporcionar una visión comprensible y congruente de la información a todos los departamentos y colaboradores involucrados.

Por tanto, es necesario abandonar la percepción antigua de que los datos son “propiedad exclusiva” del área de TI. Por el contrario, resulta imprescindible “democratizar” la propiedad de los datos y establecer su gobernanza. Al igual que consensuar a los miembros del equipo, alrededor de la capacitación sobre los datos y las nuevas maneras de aprovecharlos.

Gracias a los datos tratados, versionados y versátiles, gestionados de acuerdo al data governance, las áreas y trabajadores involucrados tendrán su puesto dentro del ecosistema de datos. Así, la información almacenada es suministrada teniendo en cuenta a los usuarios finales. De manera que estos puedan conseguir los datos pertinentes, analizarlos y extraer de los mismos elementos relevantes para tomar decisiones y avanzar en su trabajo.

Monetización de los datos

Por supuesto que sí es viable para una organización monetizar sus datos. Aparte de la venta directa a terceros -respetando las regulaciones en materia de protección de datos– existen otras opciones:

• Mediante el ROI que generan los paquetes y combinaciones de datos que imprimen celeridad al negocio.
• Gracias a las ventas y la rentabilidad impulsadas por las estrategias de marketing orientadas por datos que permiten un mejor conocimiento del cliente.
• Anticipándose a los cambios en los hábitos de consumo y expectativas de los clientes a través de los datos de ventas. Estos últimos permiten el desarrollo oportuno de nuevos productos, servicios y valores añadidos. 
• Mediante la eficiencia, garantía de suministros y ahorro de costes impulsados por una gestión del supply chain basada en datos en tiempo real.

Todo lo anterior implica emplear los datos como activo estratégico. 

Aprovechamiento de los datos como activo estratégico

Al cumplir todas las fases arriba descritas, podemos afirmar que una organización está avanzando hacia una operatividad centrada en los datos. Dentro de la misma, los sistemas y procesos están dirigidos a un acceso inmediato y fiable a la data curada. Los integrantes de la plantilla reciben capacitación para dominar los datos y emplearlos en la toma de decisiones. Aquí, la calidad de datos juega un rol fundamental, ya que los datos exactos, completos y clasificables permiten emplear soluciones de Inteligencia Artificial. Entre ellas, mencionaremos el análisis predictivo y el procesamiento del lenguaje natural, con la finalidad de incrementar la automatización de los procesos complejos. Asimismo, para obtener conocimientos novedosos y predictivos, hacer más humana la participación de la máquina; también desarrollar productos, servicios y modelos de negocio innovadores y mejorar la confianza de los clientes en la marca.

En la búsqueda de un futuro sostenible, las empresas digitalmente maduras o en pleno proceso de transformación digital gestionan los datos para cumplir los objetivos de la empresa e incrementar la productividad y la rentabilidad.

El data quality es parte del concepto de datos como activo estratégico

Como dijimos, la gestión de datos, asumiéndolos en su condición de activo estratégico de la empresa, exige prestar especial atención al data quality. Las medidas para aplicar dicho conjunto de criterios forman parte del gobierno de datos y son indispensables para el análisis y la toma de decisiones acertadas. En este sentido, la gestión de la calidad de datos (DQM) cobra particular relevancia. Esto implica llevar adelante un programa que incluya:

• Un compromiso indeclinable con el cambio y una gestión eficaz del mismo. Tanto los directivos como los integrantes del equipo deben estar conscientes y de acuerdo con los beneficios del proceso.
• Establecer los criterios de calidad de datos y determinar el nivel de calidad aceptable.
• Identificar e implementar los requisitos técnicos necesarios. En concreto, qué soluciones, recursos y procedimientos se emplearán en la normalización, deduplicación y limpieza de la base de datos. 
• Probar, evaluar y perfeccionar las acciones del programa.

MyDataQ potencia la calidad de los datos como activo estratégico  

Con el objetivo de garantizar la calidad de los datos empresariales y su condición de activo estratégico, DEYDE creó MyDataQ. Hablamos de un sistema para el tratamiento automatizado en la especialidad de normalización, deduplicación y enriquecimiento de bases de datos. Se trata de una solución totalmente adaptable a empresas de cualquier sector y tamaño. 

MyDataQ actúa sobre los datos de:

• Identificación: nombre, apellidos, ID, etc.
• Localización: direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, XY, AGEB, sociodemográficas y tipologías de consumo. 
• De contacto: teléfonos y direcciones de correo electrónico.

MyDataQ es un producto desarrollado por DEYDE, una empresa tecnológica con más de 20 años de experiencia en el desarrollo de recursos de data quality. Esta organización está presente en más de 35 países y cuenta con más de 300 clientes. DEYDE procesa más de 1.800 millones de registros al año y es considerada una de las organizaciones más reconocidas en su especialidad.

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