Datos: sin estrategia, no hay ciencia

Datos: sin estrategia, no hay ciencia

Coordinadora del Grado en Business Data Analytics

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Artículo de opinión publicado en El Correo y el Diario Vasco

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La pandemia está cambiando a pasos agigantados la realidad de las empresas. Tendencias que hace dos años eran muy incipientes se han consolidado a gran velocidad. La experiencia total, el IoB (internet del comportamiento), la ciberseguridad, o la hiperautomatización, son algunas de las que una consultora de prestigio como Gartner menciona en un artículo publicado en octubre de 2020. Hay muchas referencias publicadas que también incluyen los datos como una de estas corrientes, pero bien pensado... ¿no hay datos en cualquiera de las tendencias anteriores?

Desde mi punto de vista, los datos son el grano o la gasolina que alimentan todas las propuestas de valor anteriormente mencionadas, y es en esta característica donde reside su principal valor. Su gestión afecta de forma transversal a todos los ámbitos de la empresa. Cuanto mayor valor puedas extraer de tus datos, mejores automatizaciones podrás desarrollar y mejor expriencia podrás genera en tus clientes o empleados. El planteamiento que tenemos que hacernos es: ¿cómo puedo optimizar la extracción de valor de mis datos?

La respuesta no es sencilla, no son obvias las ganancias que los distintos ámbitos de conocimiento embebidos en la ciencia de datos pueden aportar. ¿Más datos me ayudarán a predecir mejor o será más eficiente dedicar mis limitados esfuerzos a disponer de datos de mayor calidad? ¿Es tan grande la diferencia en el resultado que ofrece un algoritmo sencillo frente a otro de difícil construcción y comprensión? ¿O la clave está en conseguir tener los datos en tiemo real? En todas las preguntas anteriores la única respuesta válida es: ¡Depende!

Para suavizar un poco la decepción que la respuesta anterior haya podido generar, voy a intentar aclararla y matizarla. La explosión de la ciencia de datos en los últimos años, y especialmente algunos fracasos, hos han servido para aprender. La experiencia, tanto de la evolución que han tenido que realizar las grandes corporaciones analógicas como de los modelos de negocios sobre los que se asientan los "nuevos" players digitales, nos muestran que las claves fundametnales son dos: negocio y estrategia.

Empezaremos con el negocio. Es muy habitual encontrarnos en las empresas con que el liderazgo de los proyectos de transformación digital se deposita en las áreas de tecnología. Si es cierto que, cada vez más, la tecnología es un motor fundamental en el desarrollo del negocio, no lo es menos que un coche no llega a su destino exclusivamente por tener un motor con una gran cilindrada. Todo medio de transporte, hasta el autónomo, necesita de un guía que indique a dónde se quiere ir y que revise que las condiciones del vehículo son las adecuadas para recorrer el camino. Y dentro de una empresa, ésas son las funciones que tienen atribuidas las áreas de negocio. Por tanto, corresponde a estos ámbitos liderar la estrategia de gestión de datos y transmitir al resto de áreas cómo esta gestión puede generar valor para la empresa. Es fundamental hacer un esfuerzo conjuto para que las áreas más funcionales conozcan y entiendan qué les puede ofrecer la ciencia de datos y para que las áreas más técnicas tengan claro cuáles son los objetivos estratégicos de la empresa y alineen visión y esfuerzo a esos objetivos.

Profundizaremos un poco en las claves que ofrece la estrategia. Es responabiliad del ámbito estratégico (el negocio) definir qué se quiere hacer y cómo se va a hacer. El primer paso para definirlo será realizar una reflexión profunda sobre cómo se puede monetizar esta inversión. Este planteamiento será junto con la evaluación del grado de madurez del que parte la empresa, el que ayude a definir una hoja de ruta óptima para conseguirlo. En este plan se debe buscar obtener valor tangible a corto plazo para evitar el desencanto, pero sin perder de vista que las inversiones y desarrollos deben ir alineados con objetivos a largo plazo.

Una vez definido y ordenado el qué, es en la parte del cómo en la que la experiencia de los útimos años más nos puede ayudar. La gobernanza de datos es la disciplina dentro de la ciencia de datos que se encarga de marcar qué roles, responsabilidades y procedimientos es necesario establecer para optimizar y rentabilizar su gestión. Su princial función es la supervisión y sus principales hitos son que su implementación consigue que las empresas obtengan una visión global y única en la gesitón de datos y que las decisiones que tienen que ver con datos se toman teniendo en cuenta todos los prismas necesarios para que sean exitosos.

Las claves para alcanzar el éxito en la gestión de datos para una empresa no son distintas a las ya aplicadas en otras innovaciones a las que ya se han enfrentado: visión de negocio, estrategia y trabajo. Hay que perder el miedo al ámbito técnico y hacer entender a los perfiles técnicos dónde pueden aportar valor. Con esta senclla receta, ¡el éxito está asegurado!