Una empresa basada en datos o data driven es una organización que toma decisiones empresariales estratégicas basadas en datos objetivos, en lugar de basarse únicamente en la experiencia, la intuición o las opiniones subjetivas. Una empresa data driven utiliza los datos para la toma de decisiones. Descubre algunos consejos para llevar a tu empresa al siguiente nivel.
Índice de temas
¿Qué es una empresa data driven?
Una organización basada en datos o data driven (en inglés) es aquella que utiliza los datos para tomar decisiones estratégicas en lugar de basarse en suposiciones o corazonadas. Además, una compañía basada en datos los considera un activo esencial, e invierten en tecnologías y conocimientos para obtener datos cruciales e integrarlos. Las empresas que utilizan los datos de forma eficaz experimentan una mejor toma de decisiones, un aumento de la innovación y una mejora de la experiencia del cliente. El concepto data driven consiste, por tanto, en basar la toma de decisiones en información concreta y analizada. Y presenta numerosas ventajas para todas las organizaciones, sea cual sea su sector de actividad (comercio electrónico, cadena de suministro, industria…).
Beneficios de las empresas data driven
La toma de decisiones basada en datos ofrece a las empresas la capacidad de generar perspectivas y predicciones en tiempo real para optimizar su rendimiento. Esto les permite comprobar el éxito de diferentes estrategias y tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa para lograr un crecimiento sostenible. Hay muchas razones por las que el uso de datos para tomar decisiones es un objetivo que toda empresa moderna debería situar en el centro de su cultura corporativa. A continuación, exploraremos las principales ventajas.
Crecimiento organizativo continuo
La toma de decisiones basada en datos permite a las empresas centrarse en ideas clave basadas en muchas funciones, operaciones y actividades departamentales. Una decisión tras otra, tomada de forma coherente, le permitirá a la empresa establecer puntos de referencia que resulten en un progreso y crecimiento continuos, los ingredientes clave para el éxito a largo plazo.
Conocimiento e innovación
Las decisiones empresariales basadas en datos pueden determinar el éxito de una empresa. Las compañías que enfocan una toma de decisiones de forma colaborativa tienden a tratar la información como un activo real y genuino, fomentando una cultura impulsada por los datos: un ecosistema comercial en el que todos aprovechan el poder de la información para aprender más mientras trabajan al máximo de sus capacidades.
Nuevas oportunidades de negocio
La toma de decisiones basada en datos conduce al descubrimiento de nuevas e interesantes oportunidades de negocio. Profundizar en información visual accesible proporcionará una visión panorámica de las actividades principales de una empresa, lo que, a su vez, le garantizará la toma de una serie de decisiones sólidas que beneficiarán la evolución comercial del negocio.
Menos errores y costes
Incluso en 2024, muchas organizaciones siguen confiando en la intuición para tomar decisiones estratégicas críticas. Aunque la intuición y la experiencia no deben despreciarse, ya no son suficientes para mantenerse en el competitivo entorno empresarial actual. Tomar decisiones basándose únicamente en la intuición puede llevar a cometer errores que cuestan a la empresa mucho dinero que podría invertirse en otros propósitos. La integración de datos en una organización elimina estos problemas al ofrecer una fuente de información precisa para fundamentar estrategias y decisiones. De esta forma, todos los recursos se asignarán donde tenga sentido, ahorrando tiempo y dinero.
Adaptabilidad
Por último, pero no por ello menos importante, una de las principales ventajas de la toma de decisiones basada en datos es que hará que una empresa sea increíblemente adaptable. Las herramientas de toma de decisiones basadas en datos le permitirán conectar con las tendencias y patrones emergentes que afectan a sus actividades internas y a la industria que le rodea. Si puede entender estas tendencias o patrones a un nivel más profundo, podrá tomar decisiones informadas que le asegurarán seguir siendo competitivo, relevante y rentable en todo momento.
Tecnologías data driven
Los dispositivos conectados, sensores y demás programas informáticos que utilizamos a diario están cada vez más conectados y se comunican constantemente entre sí. Todo gira en torno a los datos. Las tecnologías data driven utilizan estos datos para poder exprimir todo el potencial de los mismos. A continuación, detallamos algunas de esas tecnologías que impactan de manera directa en la explotación de los datos.
Internet de las Cosas (IoT)
El Internet de las Cosas hace referencia a un sistema de objetos interconectados con la nube y entre sí. La captura de datos y la comunicación se producen mediante sensores y tecnologías que van desde la RFID a las redes 5G. Estos objetos pueden ser cualquier cosa: robots en una cadena de montaje de una fábrica, una flota de coches que circulan por una ciudad, un conjunto de etiquetas electrónicas de precios en un supermercado, electrodomésticos y dispositivos dentro de una casa inteligente, o incluso seres humanos equipados con dispositivos inteligentes. Cada objeto del sistema proporciona un flujo constante de información a la nube y, a su vez, a otros objetos del sistema. Esta información puede abarcar desde datos de geolocalización hasta indicadores clave de rendimiento (KPI) relacionados con procesos, niveles de batería, etc.
Big data
El término big data hace referencia a grandes cantidades de datos diversos y complejos que suelen ser demasiado grandes para procesarlos con las aplicaciones de software tradicionales, y que siguen creciendo con el tiempo. Los macrodatos son un diamante en bruto que hay que tallar y pulir para extraer su verdadero valor. Aquí es donde entra en juego el análisis de big data. Los datos en cuestión se almacenan generalmente en un lugar centralizado, como un data center o un datalake donde son clasificados y organizados por expertos en datos. A continuación, los expertos limpian los datos mediante herramientas de scripting u otro software para eliminar datos irrelevantes, redundancias o cualquier otro error. El diamante en bruto con el que empezamos se ha convertido en un diamante brillante.
Ahora se pueden utilizar varias herramientas de software analítico para extraer información útil de los datos. Las herramientas de minería de datos pueden mostrarnos patrones en los datos que nos ayuden a agilizar nuestros procesos de producción o logística. El análisis predictivo puede utilizar miles de horas de datos históricos para prever cuándo las máquinas necesitan mantenimiento, cómo reaccionarán los clientes a los cambios en los productos o servicios, etc. El análisis del big data nos ayuda a dar sentido a una montaña de información diciéndonos qué significa y cómo podemos utilizarla para tomar decisiones con conocimiento de causa.
Machine learning e Inteligencia Artificial
El aprendizaje automático (Machine Learning) se refiere al uso de algoritmos de software que permiten a los sistemas informáticos «aprender» constantemente y mejorar la forma en la que analizan los datos para reconocer patrones, clasificar datos y hacer predicciones. El factor clave es que estos sistemas informáticos son capaces de mejorar por sí mismos, sin ninguna aportación externa de los humanos.
El Machine learning lleva la minería de datos y el análisis de Big Data al siguiente nivel. Es un precursor fundamental y parte integrante de la Inteligencia Artificial (IA), ya que imita los patrones de comportamiento de aprendizaje humano.
Por su parte, la IA se basa en machine learning para permitir imitar el comportamiento humano. Esto se consigue aplicando algoritmos especiales llamados redes neuronales, que siguen el modelo de la forma de pensar del cerebro humano. Las redes neuronales ayudan a los ordenadores a imitar los procesos de pensamiento humano a la hora de realizar una tarea.
Pasos para convertirse en una empresa data driven
Con las herramientas tecnológicas avanzando a un ritmo cada vez más vertiginoso para responder a los nuevos paradigmas sociales y empresariales, tomar decisiones basadas en los datos no es más que el punto de partida para las organizaciones. Hoy en día, convertirse en data driven tiene una serie de implicaciones a nivel estratégico, tecnológico y cultural directamente vinculadas con la productividad y el rendimiento de los negocios, así como con su capacidad para seguir siendo competitivos en el mercado. En ese sentido, Cloudera explica seis pasos básicos que ayudarán a cualquier compañía a emprender su viaje hacia esta filosofía y que resumimos a continuación.
Empezar por el principio, el cambio cultural
Las diferentes unidades de negocio de las compañías demandan proyectos de datos, cada vez más complejos y en tiempos más cortos. Esto imposibilita que las organizaciones dependan de un enfoque tradicional en el que los equipos pidan al departamento de TI que les proporcione los datos que necesitan. Ahora más que nunca, ambos necesitan coordinarse estrechamente para establecer lo que la organización debe hacer con los datos y quién es el responsable de cada parte del proceso.
El departamento de TI debe conocer las mejores herramientas y soluciones del mercado que permitan distribuir la gestión y el gobierno de datos a los equipos, manteniendo al mismo tiempo un control centralizado sobre la infraestructura de la organización. También es importante abandonar la concepción tan arraigada de que los datos son propiedad de uno u otro departamento. Todos los datos de la organización son un bien común. La colaboración es la única forma en la que una organización gana.
Involucrar a los equipos de gobierno y cumplimiento desde el principio
Si bien todos los datos de la organización pertenecen al colectivo, deben estar sujetos a requisitos de cumplimiento internos y externos, así como a la evolución de las regulaciones de privacidad. Esto significa que el gobierno y el cumplimiento de los datos deben ser parte crucial del viaje hacia el modelo data driven desde el principio. Las plataformas de datos empresariales deben ayudar a los equipos de datos a comprender e identificar la información personal, la de propiedad intelectual y cualquier tipo de información confidencial sensible.
Llegados a este punto, las compañías deben ser capaces de responder a preguntas clave: ¿Dónde se almacena esta información confidencial? ¿Quién tiene acceso a ella? ¿Cómo se gestiona el acceso para garantizar que solo las personas adecuadas puedan disponer de ella en el momento adecuado desde la ubicación correcta? Es responsabilidad de la plataforma de datos proporcionar información sobre el linaje y la transformación de los datos en todo el ciclo de vida, y a través de toda su infraestructura.
Abrazar la nube pública y las arquitecturas de datos nativas
Para avanzar hacia esta cultura es necesario que las compañías aprovechen las capacidades de la nube pública y crear así una arquitectura de datos ágil para el negocio. Las capacidades, los precios y la disponibilidad geográfica difieren de una nube pública a otra, por lo que un enfoque de nube múltiple permite a los desarrolladores utilizar la mejor nube para cada carga de trabajo y conjunto de datos, y así equilibrar el rendimiento y el coste para impulsar la innovación. De esta manera, se reduce la tentación de los desarrolladores de recurrir a la TI en la sombra para resolver los desafíos de sus aplicaciones.
Convertir el servidor en una auténtica arquitectura de nube privada
Es importante que, a pesar del atractivo de la nube pública, las empresas sigan confiando en las aplicaciones locales y mantengan sus datos en sus instalaciones, según sus necesidades. Sin embargo, para convertirse en data driven, un requisito indispensable es que las empresas mejoren la forma en la que administran y obtienen información de sus datos locales. La solución pasa por convertir la infraestructura física en una verdadera nube privada con toda la flexibilidad y agilidad que proporciona la nube pública, pero con todos los controles que la empresa necesita.
Conectar nubes públicas y privadas para lograr un verdadero modelo híbrido
Otro aspecto a tener en cuenta es la conexión de la nube privada con múltiples nubes públicas para crear un verdadero modelo de datos híbrido. Este modelo híbrido permite a las empresas gestionar los datos de forma coherente y obtener información de todas las partes en tiempo real. También proporciona total flexibilidad para automatizar la forma en que las cargas de trabajo y los datos se mueven a cualquier entorno y en cualquier parte del mundo para optimizar el rendimiento, la seguridad y el coste.
Implementar las herramientas adecuadas para lograr la automatización
Los equipos de datos deben tener a su disposición las herramientas de analítica y gobierno necesarias para aprovechar el acceso a los datos. Estas soluciones deben servir para gestionar todos los tipos de datos y todos los tipos de análisis, así como permitir a los equipos aprovechar fácilmente los servicios integrados y especialmente diseñados para satisfacer las necesidades de cada caso de uso específico. Finalmente, las herramientas deben permitir la automatización, que es, en última instancia, la única forma en que los equipos pueden realmente aprovechar la cantidad masiva de datos que tienen a su disposición.
