Seguramente ha escuchado la siguiente afirmación: “Los datos son el alma de su organización”. Y realmente tiene sentido tanto para usted y muchos de sus colegas que están a cargo de tomar las decisiones en cuanto al rumbo que tomará el negocio y cómo dirigir mejor los productos y servicios a sus clientes.

Esos datos, que se multiplican a diario y se generan a partir de fuentes internas y externas, guardan en sus entrañas los conocimientos que podrían determinar la supervivencia del negocio e impulsar una transformación digital exitosa.

Pero extraer dichos conocimientos no ha sido sencillo para las empresas mexicanas y del mundo. La mayoría se ha esforzado durante años por lograr la integración de todos sus datos. No obstante, el advenimiento de conceptos como Big Data, nube, movilidad, Internet de las Cosas (IoT), Inteligencia Artificial, entre otros, ha ampliado la variedad y tipo de datos -estructurados y no estructurados- lo que les ha complicado lograrlo.

Ante este escenario, tener una estrategia de gestión de datos (Data Management) bien estructurada ayuda a las organizaciones a darle un sentido estratégico a su información, y llevarla más allá para afrontar también escenarios de negocio, regulatorios y de protección.

Un error común es querer hacer analítica con datos que realmente no están preparados para ello. De ahí la importancia de consolidarlos, limpiarlos, organizarlos, gobernarlos y analizarlos, todo con soluciones y técnicas de Data Management. Si bien no profundizaré en el proceso, sí vale la pena destacar que en esta tarea participan todos los niveles de la organización -directores de las líneas de negocio, alta administración, TI, etc.- coordinados por un director de analítica (CAO), de datos (CDO) o un líder equivalente (Data Scientist) que dirija una iniciativa de tal magnitud.

Este ejecutivo es hoy el líder natural de una iniciativa de Data Management, y quien trabajará hombro con hombro con los principales integrantes de la organización para consolidar los datos dispersos y afinarlos para lograr una ventaja competitiva y transformar al negocio en una empresa data-driven. Esto es, que se tomen decisiones relevantes y se establezca el rumbo a partir de los insights obtenidos de los datos en su conjunto.

Asimismo, él y su equipo estarán a cargo de la tarea de vincular la gestión de datos con proyectos de negocio y objetivos estratégicos cuyos resultados sean tangibles y puedan medirse. Entre algunos de ellos se incluye:

• El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Si bien es aplicable a los países que conforman la Unión Europea, se extiende a empresas e individuos de otros continentes que hagan negocios con esa región.
• IFRS 9. La norma internacional de información financiera que ordena la clasificación, medición y deterioro de pasivos y activos financieros, así como la contabilidad de coberturas.
• Internet de las Cosas. La información que arrojan los millones de sensores es analizada para realizar tareas, responder preguntas y predecir escenarios futuros.
• Inteligencia artificial. Las soluciones de IA son capaces de observar, analizar y responder de forma inteligente al entorno a partir de la interacción con el lenguaje hablado y escrito, observación de imágenes, videos u objetos, etc.
• Productos y servicios. A partir de los datos que arrojan los patrones de compra, la respuesta de campañas de marketing y la aceptación de bienes, pueden tomarse decisiones de negocio que impactarán de forma positiva al negocio (data-driven).

Las posibilidades son enormes. Una estrategia de Data Management consistente, delinea el valor y propósito de los datos en una organización. Click To Tweet