5 formas en las que su estrategia de datos puede fallar

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Hay muchas ideas y técnicas geniales en el espacio de los datos: desde la analítica hasta el aprendizaje automático, la toma de decisiones basada en los datos y la mejora de la calidad de los datos. Algunas de esas ideas que existen desde hace mucho tiempo y que están siendo examinadas a fondo, demostrando su valía una y otra vez. Otros han disfrutado de una amplia socialización en la prensa empresarial, popular y técnica. De hecho, The Economist proclamó que los datos son ahora «el activo más valioso del mundo».

Con todas estas historias de éxito y una reputación tan embriagadora, cabría esperar que las empresas pregonaran un crecimiento sostenido de los ingresos, reducciones permanentes en las estructuras de costes, mejoras drásticas en la satisfacción de los clientes y otros beneficios. Salvo muy pocos, esto no ha sucedido. Paradójicamente, los «datos» aparecen en todas partes excepto en el balance y el estado de resultados. De hecho, la cruda realidad es que, para la mayoría, el progreso es terriblemente lento.

Se necesita mucho para tener éxito con los datos. Como muestra la siguiente figura, una empresa debe realizar un trabajo sólido en cinco componentes, cada uno alineado razonablemente con los otros cuatro. Omitir alguno de estos elementos compromete el esfuerzo total.

![And what happens when one element is missing. This chart shows what happens when one of the 5 essential elements for succeeding with data are missing. The elements necessary for success are quality data, means to mon-eh-tize, organizational capability, technology, and defense. When quality data is missing, there are high costs and difficulty to using data. When the means to mon-eh-tize is missing, there is little business benefit to putting data to work. When organizational capability is missing, there is little growth beyond silos. When technology is missing, businesses can’t scale. When defense is missing, minimizing risk Costs time, money, and trouble.

Source: Thomas C. Redman
](https://hbr.org/resources/images/article_assets/2018/10/W180928_REDMAN_FIVEESSENTIAL_360.png "5 Essential Elements for Succeeding with Data")

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Exploremos cada componente uno por uno.

Obviamente, para tener éxito en el espacio de los datos, las empresas necesitan datos, bien definida, relevante para las tareas en cuestión, estructurada de manera que sea fácil de encontrar y entender, y de una calidad lo suficientemente alta como para confiar en ella. Ayuda que algunos de los datos sean «de propiedad», lo que significa que usted es el propietario exclusivo de ellos o tiene acceso a ellos.

Para la mayoría de las empresas, los datos son un verdadero problema. Los datos están dispersos en silos, atrapados en sistemas departamentales que no se comunican bien entre sí, el la calidad es mala, y los costes asociados son altos. Los datos incorrectos hacen que sea casi imposible basarse en los datos y añaden una enorme incertidumbre al progreso tecnológico, incluido el aprendizaje automático y digitalización.

Entonces, las empresas necesitan un significa monetizar esos datos, básicamente un modelo de negocio para poner los datos a trabajar**,** con fines de lucro. Aquí es donde pasa a primer plano vender los datos directamente, convertirlos en productos y servicios, utilizarlos como entrada para el análisis y tomar mejores decisiones. Hay tantas formas de hacer que los datos funcionen que es difícil seleccionar las mejores. Una dirección de alto nivel como «usar la analítica siempre que sea posible» no es suficiente. Tiene que definir la forma en que piensa utilizar la analítica para crear una ventaja empresarial y, a continuación, ejecutarla. Sin una dirección empresarial clara y de arriba hacia abajo, las personas, los equipos y departamentos enteros funcionan por sí solos. Hay mucha actividad pero pocos beneficios sostenidos.

Capacidades organizativas incluir el talento, la estructura y la cultura. Hace algunos años, observé que la mayoría de las organizaciones eran «singulares» no apto para datos.» Carecen del talento que necesitan, asignan a las personas equivocadas para que se ocupen de la calidad, los silos organizacionales dificultan el intercambio de datos y, aunque pueden afirmar que «los datos son nuestro activo más importante», no los tratan de esa manera. En todo caso, este problema se ha agudizado.

Empiece por el talento. Es bastante obvio que si quiere ampliar las fronteras del aprendizaje automático, necesita unos cuantos científicos de datos de talla mundial. Menos obvia es la necesidad de personas que puedan racionalizar los procesos empresariales, crear modelos predictivos en ellos e integrar las nuevas tecnologías en las antiguas. En términos más generales, es fácil lamentarse por la escasez de talentos técnicos de primer nivel, pero igual de importantes son las habilidades a lo largo y ancho del organigrama, la capacidad de gestión para unirlo todo y el liderazgo para impulsar la ejecución a gran escala. Piense en este ejemplo: muchas empresas ven un enorme potencial en la toma de decisiones basada en los datos. Pero para perseguir ese objetivo, tiene que enseñar a la gente a utilizar los datos de forma eficaz (HBR actual serie sobre habilidades de datos se centrará en este tema). Los líderes deben darse cuenta de que para obtener aunque sea una fracción del valor que ofrecen los datos se necesita algo más que simplemente incluir un programa de IA en un departamento o pedir al departamento de TI que digitalice las operaciones.

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La estructura y la cultura también son motivo de preocupación. Como se ha señalado, los silos organizativos dificultan el intercambio de datos, lo que limita el alcance del esfuerzo. Todas las organizaciones afirman que valoran los datos, pero sus líderes tienen dificultades para responder a preguntas básicas como: «¿Qué datos son los más importantes?» «¿Cómo piensa ganar dinero con sus datos?» o «¿Tiene algo que sea propietario?» Algunos incluso se refieren a los datos como «escape», ¡la antítesis de un activo valioso! Sin una abundancia de talento y una estructura organizativa y una cultura que valoren los datos, es difícil para las empresas hacer crecer sus esfuerzos exitosos más allá de los niveles de equipo y departamento.

En cuarto lugar, las empresas necesitan tecnologías para ofrecer a escala y bajo coste. Aquí incluyo las tecnologías básicas de almacenamiento, procesamiento y comunicación, así como las arquitecturas, herramientas de análisis y tecnologías cognitivas más sofisticadas que son los motores de la monetización.

Obviamente, las empresas necesitan tecnología, simplemente no puede escalar ni entregar sin ella. Facebook, Amazon, Netflix y Google, que han tenido éxito con los datos, han creado plataformas poderosas. Quizás por estas razones, la mayoría de las empresas comienzan sus incursiones en el espacio de los datos con la tecnología. Pero desde mi punto de vista, demasiadas empresas esperan demasiado de la tecnología y caen en la trampa de verla como el principal impulsor del éxito. La tecnología es solo un componente.

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El último elemento es defensa, básicamente minimizar el riesgo. La defensa incluye medidas como cumplir la ley y el reglamento, mantener los datos valiosos a salvo de la pérdida o el robo, cumplir con los requisitos de privacidad, mantener las relaciones con los clientes, igualar los movimientos de un competidor ágil, mantenerse al frente de un gigante mejor financiado y mantenerse alejado de las acciones legales y reglamentarias que se derivan del poder de monopolio. Es poco probable que gane mucho dinero con la defensa, pero una mala defensa puede costarle mucho tiempo, dinero y problemas.

Por lo tanto, los datos requieren una serie de esfuerzos concertados. Como mínimo, los recursos humanos deben encontrar nuevos talentos y formar a todos los miembros de la organización, los departamentos de tecnología deben incorporar las nuevas tecnologías e integrarlas en las infraestructuras existentes, los profesionales de la privacidad y la seguridad deben desarrollar nuevas políticas y profundizar en la organización para hacerlas cumplir, las organizaciones de línea deben hacer frente a una disrupción increíble, todos deben contribuir a los esfuerzos de calidad de los datos y los líderes deben ir en direcciones nuevas y desconocidas. Además de las complicaciones, los datos, la tecnología y las personas son tipos de activos muy diferentes que requieren diferentes estilos de gestión. Es una transición difícil. Muchas empresas han intentado resolver sus problemas de calidad de datos con la última tecnología como atajo (por ejemplo, los sistemas empresariales, los almacenes de datos, la nube, la cadena de bloques), pero estos nuevos sistemas no han dado en el blanco.

Es importante recordar que el objetivo no es simplemente obtener todo lo que pueda de sus datos. Más bien, quiere aprovechar sus datos de manera que generen un nuevo crecimiento, reduzcan el despilfarro, aumenten la satisfacción de los clientes o mejoren de otro modo el rendimiento de la empresa. Y los «datos» pueden ser su mejor oportunidad de lograr esos objetivos. Los programas de datos exitosos requieren un esfuerzo concertado, sostenido, bien informado y coordinado.