Crecen las empresas data-driven

Una serie de tendencias colocan a los datos en el centro de la actividad de las empresas y hacen que contar con una estrategia de gestión y de manejo seguro de los mismos gane importancia.

“El fervor por recolectar grandes volúmenes de datos de distintas fuentes va quedando atrás, para dar paso a una nueva etapa en que se pondrá el foco en los datos de calidad e inteligentes (smart data), y al mismo tiempo que agreguen valor al negocio. Con la pandemia las organizaciones aceleraron sus estrategias de transformación digital y se espera que los esfuerzos por incorporar las capacidades de datos y análisis e inteligencia artificial (IA) continúen, con foco en algunas estrategias y también en algunos aspectos del negocio”, explica un estudio de la consultora HAL.

Y agrega que “más allá de los desafíos que surgen, cada vez más compañías adoptan modelos basados en datos para optimizar sus procesos comerciales. Las organizaciones recurren al análisis de datos para impulsar la toma de decisiones informadas, adoptar modelos data-driven y expandir las ofertas de productos”.

Las empresas necesitan recopilar, almacenar y usar los datos de manera eficiente, segura y rentable. Y para ello requieren de una estrategia de gestión de información que respalde sus objetivos comerciales. Por ejemplo en la actualidad existe un consenso cada vez mayor de que no todos los datos deben almacenarse. Todo depende de su valor comercial. En tal sentido una posibilidad es elaborar un índice de valor para los activos de datos, que defina cuáles vale la pena guardar.

“La nueva tendencia prevalece gracias a la utilización de plataformas de gestión de datos en la nube para gobernar, proteger información, que ofrecen un mayor control y un acceso facilitado a los mismos. Otras tendencias incluyen el uso de la automatización para aumentar la eficiencia. En particular se busca automatizar la mayor parte del proceso de preparación de los datos, lo que ofrece más libertad para concentrarse en aspectos del trabajo que agregan valor. El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML) dan forma a la gestión de datos basada en IA. Estas disciplinas permiten abordar una variedad de tareas, como limpieza de datos y mejora de la calidad, mapeo, catalogación, recolección y gestión de metadatos, detección de anomalías, etc. Por otra parte, en la actualidad se tienden a utilizar herramientas de análisis de autoservicio, que vienen con interfaces visuales bastante fáciles de usar y permiten a los usuarios no técnicos acceder a los datos necesarios, realizar investigaciones y crear informes”.

En un marco de mayores regulaciones sobre privacidad y uso de datos, las organizaciones deben desarrollar estrategias de data governance más integrales, que por un lado aseguren la calidad de la información, y por el otro el cumplimiento normativo.

Para los expertos e HAL, “en este terreno también se espera un avance de la tecnología de gobierno de datos automatizado, diseñada para permitir que las empresas implementen controles de acceso, asegurando que solo las personas autorizadas puedan acceder a información confidencial. Esto también ayudará a crear políticas de datos que cumplan con regulaciones de privacidad complejas. Por otra parte a nivel de ciberseguridad la sofisticación de las amenazas obliga a las empresas a desarrollar estrategias de confianza cero y a diseñar nuevos esquemas que reemplacen las estrategias de protección del perímetro de la red (que de hecho ya no existe como tal, ya que las redes empresariales no dejan de expandirse). Al respecto se tienden a diseñar mallas de seguridad basadas en un enfoque distribuido en el que se construyen perímetros de seguridad individuales más pequeños alrededor de personas u objetos que actúan como puntos de acceso”.

El informe indica que “las empresas más dinámicas a nivel de estrategias de gestión de datos ya se están enfocando en producir y comercializar sus datos o derivados de estos últimos. En tal sentido no se trata solamente de vender, sino de comprender cómo integrar datos en un producto o servicio existente, o incluso utilizar datos internamente, para generar flujos de valor demostrables para la organización. Por ejemplo, aprovechar la información provista para conectarse mejor con los clientes”.

“Si bien la analítica de datos se utiliza en muchas actividades e industrias, las empresas la están aplicando en algunos temas puntuales, de modo tal de poder resolver algunos “puntos de dolor”. Por ejemplo con las interrupciones en las cadenas de suministro experimentadas durante los meses más complejos del Covid-19, se vivieron tiempos de incertidumbre y dificultades para planificar. A partir de ello quedó en claro que las compañías necesitarán optimizar su manejo de las cadenas de suministro”, sostienen desde HAL.

Al respecto, dicen desde la consultora, “las organizaciones necesitan tener total visibilidad de la cadena de suministro a fin de comprenderla más cabalmente, anticiparse a los niveles de precio y poder manejar estrategias proactivas. Las iniciativas de analítica de datos pondrán fuerte foco en este aspecto del negocio”.

Y añaden que “más allá del foco de aplicación concreto, la visualización de datos avanza como una disciplina cada vez más relevante para aumentar la inteligencia comercial. Esta disciplina se presenta como la última milla del proceso de análisis, y ayuda a las empresas a percibir grandes cantidades de datos complejos. Las presentaciones visualmente claras e interactivas (en forma de gráficos, tablas, patrones, etc.) permiten que la información se observe intuitivamente, facilitando la toma de decisiones y ayudando a predecir tendencias futuras”.

En línea con lo anterior, a nivel fabril los datos se utilizan cada vez más para impulsar la sostenibilidad y la optimización de procesos, con estrategias de visualización, simulación y con soluciones tecnológicas de gemelos digitales.

“En este campo los análisis predictivos y los datos de telemetría se emplean para mejorar las operaciones en las plantas de fabricación, disminuir los desperdicios y bajar los tiempos de inactividad”, manifiestan desde HAL. Como conclusión, el estudio señala que “las organizaciones avanzan en sus intentos por impulsarse por datos, desarrollando estrategias de gestión y gobernanza que priorizan la calidad sobre la cantidad y facilitan un mayor acceso a la información. En este marco se pone el foco en los recursos de visualización que permitan predecir escenarios y anticipar necesidades y tendencias”.