Vivimos rodeados de datos. En el mundo de la empresa, nadie duda de la necesidad de disponer de ellos y de analizarlos para mejorar las soluciones y los servicios ofrecidos a los clientes. Sin embargo, sí hay muchos ejecutivos que se preguntan cómo explotar los datos eficientemente en el marco de su modelo de negocio y, sobre todo, cómo monetizarlos, convirtiéndolos en activos cuyo valor sea fácilmente demostrable dentro de la organización.
Big Data y analytics son tecnologías perfectamente asumidas dentro del ámbito empresarial, con presencia creciente en prácticamente todos los sectores y tamaños. Esto ha venido propiciado por la tremenda explosión de datos que hemos vivido, en conjunción con el rápido desarrollo de las tecnologías para almacenarlos y procesarlos, junto con las soluciones adecuadas para modelar esos datos y convertirlos en información válida para el negocio.
En cualquier caso, resulta preocupante la realidad que desvela un informe que hemos elaborado junto a la consultora Censuswide, en el que se recopilan las respuestas de 5000 profesionales europeos en torno a su capacidad para trabajar con datos. Según los datos obtenidos, apenas el 17% de los encuestados considera que posee suficiente habilidad para trabajar con ellos.
Además, esta destreza en el manejo de los datos está directamente relacionada con el desempeño laboral, puesto que el 76% de los profesionales con formación en datos considera que está desempeñando su labor de manera satisfactoria. Este porcentaje cae hasta el 49% entre aquellos que no poseen esta habilidad. Desde luego, se trata de una correlación obvia, dado que gran parte de los procesos que hoy llevamos a cabo están basados en datos.
Es esencial contar con soluciones analytics as a service, integradas, flexibles y de bajo coste
Alfabetización en datos
Teniendo en cuenta los resultados de este estudio, uno de los primeros frentes que debemos combatir para poder abordar la digitalización de los negocios es el educativo, fomentando la alfabetización en datos en la empresa, es decir, la capacidad para entenderlos, gestionarlos y compartirlos. A este desafío se suma la aplicación obligatoria del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). El tiempo apremia y las empresas deben realizar ya movimientos en este sentido, incorporando de forma definitiva la explotación de los datos en todos sus procesos.
Una de las claves en este sentido reside en la capacidad para hacer llegar estos datos a todos los miembros del equipo, mediante la tecnología precisa. En la actualidad, buena parte de los profesionales trabajan con datos a diario, un porcentaje que se va ampliando día a día. Aunque no todos podrán adquirir el mismo nivel de conocimientos y habilidades a la hora de explotar esta información, lo que sí es evidente es que los datos no serán patrimonio de perfiles especializados, como el data scientist, sino un activo presente en todos los niveles, incluida la alta dirección.
Autoservicio
Por esta razón, es muy importante que las empresas apuesten por herramientas de autoservicio, que empoderen a todos los empleados por igual y faciliten la gestión de los datos por parte de los profesionales con menos conocimientos técnicos.
Esto es también aplicable a todo lo relativo a la inteligencia artificial, que tiene un papel cada vez más destacado, dado que facilita mucho el proceso analítico realizando recomendaciones y automatizando todo tipo de tareas que resultan en un beneficio claro, tanto para los usuarios técnicos como para los de negocio.
En definitiva, las herramientas de autoservicio, junto con la inteligencia artificial, se postulan como la respuesta a la gestión de un volumen de datos creciente.
Es muy importante que las empresas apuesten por herramientas de autoservicio
Empresas data driven
En este sentido, la combinación entre profesionales y máquinas nos lleva a un cambio de paradigma empresarial: ya no deberíamos hablar tanto de herramientas y procesos de inteligencia aplicados a negocio, sino de negocios inteligentes. Este es un modelo en el que las empresas data driven, o impulsadas por datos, tienen un papel destacado. Como resultado del desarrollo de la tecnología de autoservicio y la inteligencia artificial, veremos cada vez más dos conceptos: el análisis de datos multicloud y la inteligencia asociativa.
En primer lugar, la analítica multicloud es un paso más hacia la libertad de las empresas para decidir dónde y cómo deben analizar sus datos, ya sea en un entorno cloud público, privado o híbrido. En un contexto marcado por cada vez más y más datos, para las empresas es esencial poder contar con soluciones de tipo analytics as a service, integradas, flexibles y de bajo coste. Este enfoque combina servicios, aplicaciones, datos e infraestructura de manera escalable, permitiendo adaptar el análisis de datos a las necesidades de negocio de cada empresa.
Las organizaciones que analicen todos sus datos a lo largo de toda la organización serán las que lideren la economía digital, y poder hacerlo independientemente del entorno en el que alojen sus datos es más importante que nunca.
En segundo lugar, el desarrollo de la inteligencia artificial de las herramientas de business intelligence modernas ha propiciado la aparición de soluciones asociativas. Por un lado, estas soluciones proporcionan acceso a nuevo conocimiento en función de cada contexto, conocimiento que, de otra manera, pasaría desapercibido; y, por otro lado, ofrecen la posibilidad de automatizar el ciclo de vida del proceso analítico.
Este enfoque permite al usuario combinar la inteligencia artificial con la intuición humana para generar, por ejemplo, sugerencias sobre el gráfico más adecuado a partir de una serie de datos específicos o simplificando el flujo de trabajo a la hora de cargar y analizar datos.
La historia oculta de los datos permite impulsar la verdadera transformación
La historia oculta de los datos
Con estos dos enfoques (analítica multicloud e inteligencia asociativa) como base, ya ha sido posible desarrollar soluciones reales capaces de permitir la exploración de big data de manera interactiva y prácticamente en tiempo real. Todo ello, con una agilidad y fluidez sin precedentes. La tecnología analítica avanzada, junto con estructuras cloud flexibles, permiten a las empresas descubrir la historia oculta en sus datos. Este conocimiento es el catalizador capaz de impulsar verdaderas transformaciones en la empresa, su modelo de negocio y las soluciones y servicios ofrecidos a los clientes.
La flexibilidad y libertad de elección del enfoque multicloud, junto con la inteligencia artificial asociativa, impulsan un modelo de innovación con impacto directo en el negocio. Este es el modo mediante el que las empresas pasan a ser verdaderamente inteligentes, una característica que definirá qué organizaciones lideran la economía analítica.
