Escrito por Fernando Maciá
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Gemma Muñoz, Cofounder & CEO de El Arte de Medir, nos habla sobre cómo utilizar los datos para transformarlos en activo de negocio.
Sí funciona el dar datos para la toma de decisiones, pero ¿por qué no lo hacemos bien?
Estamos inmersos en el big data, muy emocionados.
Big data es almacenar datos. El problema es que no se utilizan para impactar en el negocio. Las empresas, también las pequeñas, se han gastado mucho en almacenar datos, tecnología y personas y, sin embargo, no se utilizan para lo que deberían.
Más allá del big data, hablamos de inteligencia artificial. En la empresa, queda mucho por hacer.
Si estamos gastanto dinero en almacenamiento y personas, ¿por qué no lo hacemos mejor? Porque pensamos en el big data como en un unicornio: solo como procesos tecnológicos, dejando de lado la parte de negocio y de transferencia de ese conocimiento dentro de las empresas.
Tenemos datos suficientes para que el camino esté lleno de curvas: hipótesis basadas en datos que nos llevan a preguntarnos qué pasa y qué decisiones debemos tomar.
No importa el arco, sino el indio
Tenemos tecnología pero importan más las personas. El analista importa más que la herramienta.
Hay que partir de las preguntas que queremos responder. Estas preguntas mandan el tipo de datos que debemos almacenar. Lo que se está haciendo es trabajar con mucha tecnología pero con poco sentido común, poco negocio con cabeza.
Gemma apuesta por usar pocas KPIs pero los más importantes. Poder tener todos los datos no quiere decir que tengamos que usarlos todos.
Los SEVEN magníficos
Stakeholders
Los stakeholders son los que plantean el tipo de preguntas: conocimiento de negocio, descripción de problemas, el propósito de lo que se quiere entender, análisis del escenario, del entorno, perfiles de clientes potenciales, interacciones, comunicación, exploración…
Hay que entender qué le preocupa a la gente que está en el negocio. Los informáticos deben hablar con ellos para entender el negocio ignorando las barreras de los demás departamentos para compartir lo que la tecnología puede hacer y lo que interesa conocer.
Es mejor empezar por algo pequeño y construir a partir de ahí. Y hablamos de 8 horas de trabajo para hacer una muestra de lo que tenemos que hacer.
Empezamos por lo pequeño y desarrollamos a partir de ahí.
Elements
Cierra el ordenador y utiliza el cerebro. ¿Qué tenemos que resolver, cuál es el problema, qué óptica queremos adoptar y cómo queremos resolverlo? Traducimos lo que nos han pedido y pasamos a las perspectivas analíticas: análisis de datos del pasado, del presente o predictivos (a partir de los datos del pasado, predecir el futuro). Modelos descriptivos, predictivos y preventivos.
Si no sabemos la pregunta a contestar, da igual la tecnología que uses. Lo que importa es lo que queremos saber. Basamos nuestras decisiones en alarmas y nos angustiamos. Cambiemos esto.
Visualización
Preparamos dashboards o informes para entender lo que pasa y llevarlos a una toma de decisiones basada en datos. Es importante la parte gráfica que ayuda a entender los datos.
Engagement
Conseguimos enganchar a la persona entendiendo su perfil y cómo piensa. Ahora, la gente quiere funcionalidades que les emocionen, que les permitan interactuar según su estilo. Podemos ver distintos estilos de visualizaciones a lo largo de esta escala:
Las malas decisiones dan buenas historias. Con la liga de fútbol profesional presentamos un dashboard respecto al que la única objeción que pusieron es que el escudo del Alavés estaba mal.
Pasamos a este otro dashboard:
Next action
Si esperamos a tener el 80% de la información para tomar una decisión, ya vamos tarde. Los datos nunca van a estar 100% correctos. Actúa.
Con experiencia analítica y conocimiento de negocio más visualización inteligente, lograremos que los datos impacten el negocio. Necesitamos los tres bloques para el éxito.
La clave está en lo que haces con los datos y que impacten en el negocio.
