Los principales errores a evitar al aplicar data-driven decision (DDD)

En plena era digital, la información es el activo más valioso para las empresas, con independencia de su tamaño y sector de actividad. Por este motivo, existe una cada vez mayor concienciación en la implementación de soluciones como el Business Intelligence o el “Big Data”. La principal tarea es la de transformar los datos en información de valor y tomar decisiones en base a ella, detectando las amenazas y aprovechando las oportunidades del mercado.

Según el estudio del MIT “How does data-driven decision-making affect firm performance?”, aquellas compañías que basan su toma de decisiones en datos obtienen mejores niveles de productividad con respecto a la competencia. De ahí que el Business Intelligence tenga tanta relevancia para las compañías.

Los expertos explican que las empresas que adoptan data-driven decision (DDD) tienen una productividad hasta un 6% superior gracias al uso de la tecnología.

Además, la relación directa que existe entre el DDD y el rendimiento de las organizaciones también se refleja en otros parámetros, como el rendimiento del capital o el valor de mercado.

Aunque la adopción del Business Intelligence aumenta de forma progresiva, un 87% de las compañías actuales tienen una implementación “pobre”, según la consultora Gartner.

Son varios los motivos que explican la falta de modernización de buena parte de las organizaciones, como:

La falta de cultura innovadora
El no tener en consideración aspectos esenciales para la productividad.
Los costes

¿Qué es data-driven decision?

Cuando una compañía utiliza un enfoque data-driven decision, significa que toma decisiones estratégicas en base al análisis de datos y su posterior interpretación. Gracias a este enfoque, las organizaciones pueden captar y examinar sus datos para su uso en el proceso de toma de decisiones.

Hay una serie de fases para la adecuada aplicación de data-driven decision.

En primer lugar, se identifica la pregunta clave para el desarrollo de la compañía, teniendo en cuenta su situación actual, así como sus fortalezas y debilidades.
A continuación, se diseña un plan de análisis con una serie de hipótesis, estableciendo la metodología que va a guiar el proceso, y se considera cuál va a ser el modelo a utilizar.
Una vez recolectados los datos, se procesan a través del cruce con otras fuentes para llevar a cabo el análisis según la técnica elegida.
Y, por último, se realizan recomendaciones para mejorar la productividad y los beneficios.

Aplicación de data-driven decision: errores más frecuentes

Los principales errores al aplicar data-driven decision son los siguientes.

No existe visión estratégica

Uno de los aspectos fundamentales para aprovechar todos los beneficios que ofrece el Business Intelligence es el de definir de manera previa a su implementación el valor que los datos y la información van a aportar a la organización en su conjunto, no sólo a determinados departamentos o equipos de trabajo. La ruta de trabajo debe quedar clara desde el primer momento, de forma que toda la organización conozca cuáles son los objetivos a alcanzar, y qué camino deben recorrer para llegar a ellos. Por supuesto, es esencial poner en marcha las estructuras adecuadas y definir los roles.

Falta de una infraestructura adecuada

Las organizaciones deben apostar por soluciones innovadoras, capaces de aprovechar el trabajo de ML y PNL. Lo más recomendable es seleccionar una capa virtual que permita acceder de forma rápida y sencilla a todos los activos, y que proporcione una visión en conjunto de todos los datos integrados.

Parámetros de control no definidos

La implementación del Business Intelligence debe darse con unos parámetros de control definidos. El éxito depende en gran medida del valor que aporta en el proceso de toma de decisiones corporativas, y del impacto que tiene sobre el negocio. Por lo tanto, las métricas para calcular el Retorno de la Inversión son muy importantes.

Falta de colaboración interna

La aplicación del data-driven decision no implica única y exclusivamente a un equipo de trabajo o un departamento concreto de la compañía. La organización en su conjunto debe implicarse en el proceso de implementación y puesta en marcha. Para ello, los directivos tienen que ofrecer la formación necesaria a los empleados, y definir roles y habilidades.

No hay directrices claras

El trabajo en equipo es muy importante en las compañías actuales. Sin embargo, si no hay directrices claras el logro de los objetivos resulta una misión imposible ya que los departamentos no pueden colaborar entre sí. La arquitectura básica de la virtualización de datos aporta capacidades integradas para facilitar el control porque no almacena ni replica datos de origen.

Por último, cabe señalar que para que una empresa pueda ser considerada data driven, debe cumplir con una serie de características.

En primer lugar, la implantación de una política de análisis de datos muy bien fundamentada, incluyendo el uso de KPIs para su posterior evaluación.

En segundo lugar, es esencial el uso de las herramientas más innovadoras para tratar la información.

En tercer lugar, la comunicación entre la dirección corporativa y los empleados tiene que ser directa para poder tomar decisiones rápidas, objetivas y óptimas.

¿Está tu empresa enfocada en este nuevo paradigma?

Fuente: https://www.computerworld.es/negocio/cinco-errores-a-evitar-con-los-programas-de-business-intelligence