El desafío de las empresas para capitalizar los beneficios de los datos radica en una distinción fundamental: la frontera entre operar con datos y trazar estrategias sólidas basadas en ellos. Si bien la gestión diaria de datos es imprescindible, es esencial comprender que la mera acumulación y manejo de información no equivale a tener una dirección clara orientada hacia objetivos concretos. El verdadero valor de los datos se manifiesta al dar forma a una estrategia coherente.
En este artículo, exploraremos las diferencias clave entre operar con datos y diseñar estrategias basadas en ellos. Desglosaremos los elementos esenciales que separan estos conceptos para brindar claridad a quienes buscan comprender el mundo de los datos empresariales y sacarle el máximo provecho.
Operación basada en datos
La operación basada en datos es uno de los métodos de trabajo más usados y conocidos por las empresas al momento de integrar la analítica al negocio. Este enfoque se caracteriza por el desarrollo orgánico de proyectos que se ocupan de las necesidades aisladas presentes en distintas unidades de negocio dentro de la empresa. Aunque útil, este enfoque tiende a ser desorganizado y limitado a resolver problemas operativos internos.
En el proceso de operación basada en datos se desarrollan dashboards, modelos de IA, datamarts y lagos de datos que se incrustan en el proceso de negocio habitual. Si bien estas herramientas complementan actividades y la toma de decisiones, no logran transformar el esquema de negocio ni los procesos en sí.
La operación basada en datos se caracteriza por:
- • Desarrollar soluciones aisladas que atienden necesidades específicas de las diferentes unidades de negocio.
- • Crear soluciones adaptadas a los procesos actuales sin ninguna evaluación, documentación, optimización o reestructuración.
- • Desarrollar soluciones que buscan resolver problemas internos, como la reducción de tiempos en tareas operativas.
- • Falta de integración de las soluciones en el flujo de negocio.
- • Diseñar estrategias de negocio sin tener en cuenta los datos disponibles desde un principio.
Es importante resaltar que la operación basada en datos no es necesariamente negativa; es probable que genere algunos ahorros mediante la automatización de procesos. Sin embargo, no espere que operar con datos genere una ventaja competitiva, innovación, nuevos productos o que garantice la sostenibilidad de la empresa a largo plazo.
Estrategia de datos
A diferencia de los enfoques tradicionales centrados en temas técnicos, gobernanza, mejores prácticas, herramientas y tecnología, aquí se expone la estrategia de datos desde una perspectiva de negocio.
Lo primero que debemos comprender es que cuando hablamos de estrategia de datos nos referimos a cómo vamos a usar los datos para transformar nuestro negocio, haciendo de eso una ventaja competitiva. Esto implica utilizar los datos para generar nuevos ingresos, innovar con productos, cambiar procesos y en general ser más competitivos.
Para establecer una estrategia de datos efectiva, las empresas deben adoptar una visión defensiva u ofensiva. Esto dependerá en gran medida de la regulación del sector al que pertenece.
Enfoque Defensivo vs Ofensivo
El esquema proporciona una visión clara de lo que implica cada postura en el desarrollo de una estrategia de datos. Para una comprensión más profunda debemos tener en cuenta los siguientes puntos:
- • Este Framework funciona como un espectro, no como un interruptor. Las empresas siempre tendrán una posición ofensiva-defensiva que rara vez es estática.
- • Es común iniciar con un enfoque defensivo al planificar una estrategia de datos, priorizando el establecimiento de un Sistema Único de la Verdad (SSOT).
- • A medida que la empresa evoluciona, hay una transición gradual del enfoque defensivo hacia un enfoque más ofensivo y flexible.
- • El grado de desarrollo del enfoque ofensivo dependerá del grado de regulación del sector al que pertenece la empresa.
En resumen, la distinción fundamental entre operar con datos y tener una estrategia de datos radica en que; mientras la operación puede incorporar herramientas de analítica para la toma de decisiones sin modificar esencialmente el proceso de negocio, la estrategia de datos se integra tan estrechamente con el negocio que resulta difícil distinguirlos.
Pasos para Definir la Estrategia
Estos pasos son una secuencia muy general, pero proporcionan claridad:
1. Definir la estrategia de negocio: utiliza una metodología adecuada, manteniendo enfoque en la propuesta de valor, clientes, socios y recursos clave.
2. Datos disponibles: ten claro qué fuentes de datos están disponibles, son confiables, escalables y están alineadas con la estrategia.
3. Evaluar el ecosistema de negocio: analiza las regulaciones del sector y define tu estrategia ofensiva y defensiva.
4. Analizar las tendencias de mercado: comprende el presente y futuro del mercado, tu posición y la de tus competidores.
5. Identificar oportunidades y soluciones: utiliza la información recopilada para construir un esquema de oportunidades y plantear un roadmap de soluciones.
Finalmente, es fundamental respaldar la estrategia con la construcción de una cultura basada en datos (data-driven). El ser data-driven no equivale a tener una estrategia de datos, sino a integrar el pensamiento analítico basado en datos en el comportamiento natural de los colaboradores.
¡Recuerda!
Al implementar tu estrategia, la clave no son soluciones complejas, sino probar ágil y gradualmente si tu plan es efectivo, realista y está alineado con la estrategia de la empresa y el mercado. La mejora iterativa será tu aliada en el camino hacia lograr tus objetivos.
Puntos clave
Diferenciar entre operar con datos y tener una estrategia de negocio basada en ellos.
Equilibrar posturas defensivas y ofensivas según el sector.
Construir una cultura de apoyo para que la estrategia sea efectiva.