Durante el final del año pasado y el inicio de este, nos hemos encontrado con que las organizaciones están más decididas que nunca a abordar procesos de transformación. Unas de una manera acelerada, obligadas por las circunstancias, otro fruto de un plan y un camino bien pensado. En cualquiera de los dos casos, en algún punto se encuentra la palabra: “Data”.
Introduciéndome en esta área de la tecnología y presentándonos a varios retos de empresas referencia en Colombia, he descubierto varios datos que sirven para ponernos en contexto:

· Utilidad: Según un estudio de Forrester de Diciembre del año 2020, las empresas actualmente usan en promedio sólo el 27% de sus datos para tomar decisiones. Es decir, subutilizamos el 73% de nuestros datos, teniendo no “Lagos de datos” sino “Cementerios de datos”.
· Accesibilidad: Un empleado hoy, dice la misma fuente, gasta entre 2 y 3 horas al día buscando información. Los datos no son accesibles, tarde en acceder a ellos y por ende tomar decisiones tarde.

· Crecimiento de los datos: Sin duda alguna, el crecimiento de los datos que generan nuestras empresas y su ecosistema supera lo que puede entender nuestra mente. Es exponencial, en vez de lineal. En este punto se espera en 5 años, un crecimiento de 580% de los datos. Es decir, si continuamos tratando los datos cómo hoy, ya no utilizaremos el 73%, sino mucho más, acercándonos al 90%.
· Ecosistema: Los datos de una empresa tienen mucho más valor en el contexto de un ecosistema. Un ecosistema que cada vez está más abierto a compartir datos en pro de tener mejores servicios, insights y una mejor experiencia del cliente. No conectarse con dicho ecosistema, le haría perder mucho valor a la compañía. En cualquier, paso a paso.
· Clientes: según el Huffington Post el 67% de los clientes mencionan malas experiencias, cómo motivo de abandono, pero sólo 1 de cada 26 clientes insatisfechos se quejan. Y no se quejan porque no tienen canales con buena experiencia para hacerlo. Los componentes de AI pueden habilitar no sólo más canales sino con mejor experiencia. Y no hay Inteligencia Artificial sin datos de donde aprender.

En el contexto anterior, sin duda, una empresa debe entender sus datos cómo el capital para construir las diferencias competitivas. Pero… ¿Cómo hacerlo?

El punto 0, definitivamente es plantear diferentes preguntas de negocio: ¿El journey que pienso que tienen mis clientes, está soportado en datos? ¿Cuáles son las variables importantes para hacer eficiente nuestros procesos? ¿Productividad de mis empleados?

Luego, hay una serie de actividades que componen la escalera hacia la democratización de los datos, que propone IBM:
· Recopilar: Facilitar-simplificar la recopilación y acceso a los datos.
· Organizar: Crear las bases para la analítica del negocio.
· Analizar: Construir y escalar la Inteligencia Artificial con confianza y transparencia.
· Infundir: Entregar la promesa de la Inteligencia Artificial a través de todo su negocio.


Estos cuatro escalones, implican repensar los siguientes aspectos del marco de las tecnologías de la información en su empresa.

· Arquitectura de información de la empresa. Sin una correcta arquitectura, no hay posibilidad de escalar la Inteligencia Artificial.
· Definición de una Política de Gobierno de datos: Quién puede acceder a qué información y la confiabilidad de estos datos es base para una estrategia de datos. Los diferentes habilitadores tecnológicos están basados en ciertos marcos de gestión.
· Roadmap de Tecnología: Se debería priorizar la implicación de componentes en cada escalón, incluso con componentes abiertos. En el escalón de infundir y analizar, se podría pensar en el proyecto de OPENDATA HUB, un proyecto abierto que puede sumar valor.
· Talento en arquitectura y desarrollo de modelos de datos: Hoy son escasos por ende las empresas deben pensar en desarrollar dicho talento, conjuntamente al roadmap que se construya.

Iniciar el camino hacia una empresa centrada en datos, no es opción. Se puede discutir el cuándo y el cómo. Esto puede estar alineado con el presupuesto y el roadmap, dónde deben estar diferentes victorias tempranas que apalanquen el avance y el conocimiento en la empresa. El presupuesto sigue siendo un problema, pero mucho menos que antes. Muchos componentes tecnológicos trabajan cómo software como servicio e incluso algunos tienen licencias gratuitas para empezar a dar avances. Sumado a eso hay componentes abiertos que pueden ser muy bien aprovechados, algunos incluso ya soportados por empresas cómo IBM por medio de un soporte empresarial.

Así que no lo esperen más y definan un camino. Mientras usted leyó este artículo seguramente crecieron los datos en su empresa y por ende la oportunidad para tomar mejores decisiones.

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