Ser una empresa Data-Driven 

Ene 11, 2024 | Transformación Digital

Explora cómo empresas líderes como Netflix, Amazon y Coca-Cola toman decisiones informadas, fomentan una cultura de datos y acceden a herramientas analíticas para potenciar su rendimiento.

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    Ser una empresa Data-Driven significa que una organización toma decisiones estratégicas basadas en el análisis y la interpretación de datos, en lugar de confiar únicamente en la intuición o la experiencia previa.

    Las empresas Data-Driven utilizan datos para identificar tendencias, predecir patrones y tomar decisiones informadas que pueden mejorar la eficiencia, aumentar la rentabilidad y fomentar la innovación

    A continuación, podemos apreciar las principales características de las empresas Data-Driven ejemplificadas por compañías líderes en el mercado. 

    Toma de Decisiones Basada en Datos  

    En lugar de basarse en suposiciones o intuiciones, las decisiones se toman después de analizar datos relevantes. Antes de tomar decisiones, las empresas data-driven realizan un análisis exhaustivo de los datos disponibles para asegurarse de que están tomando la decisión correcta. Esto es una característica nativa en las Startups que, desde el inicio, tienen un abordaje data-driven, con un foco en experimentación y AB Testing. Las decisiones no son estáticas; se revisan y ajustan regularmente en función de nuevos experimentos, datos, y análisis. Asimismo, se utilizan múltiples fuentes de datos para obtener una visión completa y evitar sesgos, dependiendo de su disponibilidad. 

    En el caso de Netflix, por ejemplo, la personalización de las imágenes en las películas sugeridas (thumbnail personalization), se realiza considerando la historia de visualización. En el gráfico adjunto vemos, para una misma película – Good Will Hunting, dos potenciales imágenes, una basada en una preferencia a películas románticas y otra asociada a un actor conocido en el género de comedias (aunque la película sugerida no sea de tal género). 

    Cultura de Datos 

    Fomenta una mentalidad en la que todos en la organización comprenden el valor de los datos y cómo pueden ser utilizados para el beneficio de la empresa. Las empresas invierten en formar a sus empleados en el uso y análisis de datos, asegurando que todos tengan las habilidades necesarias para interpretar y actuar en base a los datos. También, se fomenta la colaboración entre departamentos para compartir datos y perspectivas, lo que lleva a una mejor toma de decisiones. En consecuencia, todos en la organización, desde la alta dirección hasta los empleados de base, comprenden y valoran la importancia de los datos en su trabajo diario. 

    En el caso de Amazon, fue el propio Jeff Bezos, desde las etapas iniciales, el que se aseguró de inculcar una cultura data-driven desde el staff de primera línea hasta la gerencia, facilitando la toma de decisiones a todo nivel. 

    Poniendo la data al centro, Bezos aseguró el empoderamiento del personal de primera línea para tomar decisiones transaccionales del día a día relacionadas con la satisfacción del cliente. Asimismo, a través de una capacitación continua, cada empleado tiene en su ADN y entiende que un clic, compra o feedback de cliente es una pieza muy valiosa de información para mejorar su servicio. 

    Finalmente, cuando se trata de la gestión de performance de los empleados, el proceso usa rigurosamente la data para la evaluación y el feedback a través de su sistema Forte. 

    Acceso a Herramientas Analíticas 

    Proporciona a los empleados las herramientas y la formación necesarias para analizar y entender los datos. Las empresas data-driven invierten en las últimas herramientas y tecnologías de análisis de datos. Dichas herramientas se adaptan y personalizan según las necesidades específicas de la empresa y sus objetivos; así como también se integran en los flujos de trabajo diarios, asegurando que el análisis de datos sea una parte natural y fluida del proceso de toma de decisiones. 

    Más adelante, daremos algunos ejemplos de la diversidad de  herramientas disponibles que potencian la transformación hacia una empresa verdaderamente impulsada por datos. 

    En el caso de Airbnb, por ejemplo, la compañía ofrece a sus anfitriones un sistema analítico basado en el aprendizaje de más de 5 mil millones de data points de reservas y alojamientos y el uso de machine learning.  

    Dicho sistema, Price Tips, provee precios sugeridos para cada día del año, lo cual beneficia tanto a los anfitriones como a la compañía que captura el valor de tarifas más altas. 

    Adicionalmente, Airbnb desarrolló Aerosolve, una plataforma open source de machine learning para fomentar la innovación en el ámbito de la detección de patrones 

    Desde el punto de la experiencia de usuario, Airbnb usó también herramientas analíticas para rediseñar el aspecto visual de un esquema de lista a un formato tipo álbum de fotos incrementando el ratio de conversión. 

    ANTES 

    DESPUÉS 

    Datos de Calidad 

    Se asegura de que los datos recopilados sean precisos, relevantes y actualizados. Se dedica tiempo y recursos a asegurarse de que los datos estén limpios, es decir, libres de errores o inconsistencias. Los datos se actualizan regularmente para asegurarse de que sean relevantes y actuales. Además, las empresas data-driven invierten en seguridad para proteger sus datos de amenazas externas y garantizar la privacidad de la información. 

    En el caso de Coca-Cola, por ejemplo, la precisión y relevancia de los datos les permite: 

    • Desarrollar y lanzar nuevos productos habiendo comprendido las cambiantes preferencias de los consumidores. Las máquinas expendedoras inteligentes, han ayudado al desarrollo de nuevos sabores. 
    • En el ámbito de supply-chain y producción, la calidad de los datos ha permitido obtener una mezcla de sabor consistente en su línea de jugos de naranja a pesar de la variabilidad estacional. 
    • Finalmente, con más de 105 millones de seguidores en Facebook y 2.7 millones en Instagram, Coca-Cola ha podido realizar un marketing mucho más dirigido y eficaz en sus redes sociales usando reconocimiento de imágenes para establecer preferencias. 

    Ejemplos de herramientas que habilitan la transformación hacia una empresa data-driven 

    1. Maximizando el Valor de las Fuentes de Datos: 

    Un aspecto crítico en la estrategia de datos de cualquier organización es la selección y gestión de fuentes de información adecuadas. Estas fuentes son fundamentales para recopilar una amplia gama de datos, permitiendo a las empresas capturar tanto información estructurada como no estructurada. La clave está en elegir las herramientas que mejor se adapten a las necesidades específicas de la empresa y que puedan escalar conforme crecen sus volúmenes de datos. Algunos ejemplos se muestran en la Figura 1. 

    Figura 1. Algunas herramientas para las fuentes de datos 

    1. Motores de Analítica de Datos: 

    Los motores de análisis de datos son esenciales para descubrir insights valiosos en escenarios empresariales. Estas herramientas transforman los datos en conocimiento, facilitando la toma de decisiones basada en evidencias y mejorando la eficiencia operativa. Los ejemplos de la Figura 2 abarcan un rango bastante variado que va desde herramientas de programación hasta software más parametrizable. 

    Figura 2. Algunas herramientas para el análisis de datos 

    1. Visualización de Datos y Herramientas de Reporting Dinámico: 

    La visualización de datos es un componente esencial para comprender y comunicar información compleja de manera efectiva. Las herramientas de reporting dinámico permiten a las empresas presentar sus datos de manera que sean fáciles de entender y de tomar decisiones basadas en ellos. La selección de la herramienta correcta debe centrarse en la facilidad de uso, la flexibilidad y la capacidad de integración con otras plataformas de datos. Algunos ejemplos se muestran en la Figura 3. 

    Figura 3. Algunas herramientas para la visualización de datos 

    1. Elevando la Experiencia con Soporte Inteligente: 

    En la era digital, los asistentes inteligentes desempeñan un papel crucial en la interpretación y el análisis de datos. Estas herramientas pueden proporcionar análisis automatizados y respuestas instantáneas a consultas de datos, mejorando la eficiencia operativa y la toma de decisiones. La elección del asistente adecuado, debe basarse en la compatibilidad con las herramientas de datos existentes y la capacidad de adaptación a las necesidades específicas de la empresa. 

    Figura 4: Algunas herramientas para el Soporte Inteligente 

    En resumen, ser una empresa data-driven es adoptar una mentalidad donde los datos son fundamentales para la toma de decisiones. Las organizaciones que adoptan este enfoque están mejor posicionadas para adaptarse a los cambios, prever tendencias y mantenerse competitivas en el mercado. 

    ¿Deseas conocer el grado de Data-Driven que es tu empresa? 

    Te invitamos a participar del siguiente estudio de Data-Driven para evaluar el nivel de aprovechamiento de data que posee tu empresa dando click en el siguiente botón: 

    Agradecemos desde ya tu valiosa participación. 

    Alonso Pérez Luna
    Socio