Según la última encuesta de Transformación Digital 2022 del PAD-RTM, un 89% de las empresas tiene muchos datos que podría usar y sin embrago 71% usa poco los datos que tienen. Si bien todos compramos el mensaje que los datos son un activo valiosísimo para la empresa (“el nuevo petróleo”), muchos no sabemos por dónde empezar a aprovechar este activo. En las siguientes líneas le indicamos cómo hacerlo.

Formúlate preguntas de negocio con los datos que ya tienes

Lo primero es comenzar con lo que se tiene, más que esperando completar los datos que no se tienen. Ya habrá tiempo para lo segundo. De lo que se trata es de usar los datos que se tienen para responder preguntas de negocio, cuyas respuestas nos llevarán a la acción (“si supiera xx podría decidir yy”, “si la situación fuese xx deberíamos hacer yy, si fuera aa debiéramos hacer bb”).

Imaginémonos que somos una empresa que fabrica bebidas gaseosas. Una pregunta de negocio podría ser: ¿cuánto venderemos mañana en cada punto de venta? La respuesta nos puede llevar a hacer un pedido sugerido en cada visita a punto de venta. O si sumamos todas las respuestas a anticipar cuánto debo producir mañana o cuántas unidades de transporte debo programar para hacer luego el reparto.

El asunto es hacerlo sistemáticamente. Le proponemos que utilice la cadena de valor de su empresa e identifique qué etapa(s) de su cadena es la más importante. Ejemplos: (1) empresa cementera, quizá lo más importante sean operaciones y distribución, (2) empresa minera, quizá lo más importante sean geología, operaciones y sostenibilidad, (3) empresa de consumo masivo, quizá lo más importante sean marketing y venta y distribución, (4) AFP, quizá lo más importante sean captación de afiliados, fidelización y retención.

En cada etapa, hágase las preguntas que necesita responder para tomar decisiones que lo lleven a resolver problemas y/o materializar oportunidades. Por ejemplo, si somos una AFP, algunas preguntas importantes pueden ser: ¿quiénes (qué prospectos) pueden ser más propensos a aceptar venir a mi AFP si les hago una promesa de menores comisiones? ¿cuáles si lo que ofrezco es asesoramiento personalizado con sus inversiones? Del mismo modo podría preguntarme, ¿quiénes de mis afiliados corren más riesgo de querer retirar su dinero de mis fondos?

Trabaja en tu data: a nivel Organizacional y Técnico

Si no cuenta con los datos en este momento, anótelo. Ya trabajará esos casos más adelante. Una vez tengamos una lista de preguntas, debemos pasar a ver cómo gestionaremos los datos necesarios y existentes. Para ello debemos revisar y definir cómo capturar, limpiar/completar, almacenar, analizar los datos y visualizar los resultados. Para ello necesitaremos trabajar en dos niveles:

• Organizacional – quién es responsable de qué (responsable de captura, de extraer-limpiar-completar, etc,) a lo cual se le llama establecer el data governance. Igualmente hay que diseñar cómo vamos a desarrollar las habilidades necesarias en mi equipo (diseño de tableros o dash-boards, uso de herramientas de business intelligence)
• Técnico – tomar decisiones sobre: base de datos, data-lake, herramientas para la analítica e inteligencia artificial, visualizadores de información.

Empieza con pilotos que busquen lograr aprendizajes iniciales

Una vez definido lo anterior, ¿cómo lo pongo a andar, cuál será mi road-map de implementación?. Le sugerimos comenzar con pilotos: enfocado a un grupo reducido de personas, con ayuda de terceros y con herramientas básicas. Poco a poco podrá ir aumentando la extensión en la empresa y complejidad de los análisis. Incorpore aquellas preguntas importantes para las cuales le falten datos que pueda conseguir. Vaya por ellos y prosiga. Conforme vaya cogiendo destreza, en un horizonte de 6 a 12 meses, estará en condiciones de hacer un plan de medio plazo (2-3 años) que implique inversiones importantes en la parte técnica y capacitación a escala de su personal.

De este modo podrá transitar de una manera práctica de tener a usar sus datos.

¡¡Suerte en la jornada!!