Cultura

Evitar el ‘vertedero de datos’ para una transformación digital optimizada

Los datos son fundamentales para la toma de decisiones en las empresas modernas, pero sigue siendo uno de los recursos más difíciles de aprovechar. Por ejemplo, el 97% de las organizaciones informan que los desafíos relacionados con los datos están limitando la información disponible para las empresas, según una nueva encuesta de investigación de la industria de BizOps sobre el estado de los negocios digitales.

Si bien algunos pueden encontrar este escenario intimidante, la adopción de algunas prácticas puede ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos que respalden los resultados comerciales, según Kieran Taylor (en la foto, izquierda), director de marketing y director de marketing de Broadcom Inc.

“Creo que se sale de este enigma de los vertederos de datos al comprender primero qué preguntas hacer”, dijo. “No son algoritmos; no es analítica; no son las matemáticas las que van a resolver este problema. Es realmente, realmente comprender los problemas de sus clientes y qué preguntas hacer con los datos «.

Taylor; Kevin Surace (en la foto, centro), presidente y director de tecnología de Appvance.ai; e Isaac Sacolick (en la foto, derecha), presidente de StarCIO y editor colaborador de InfoWorld, hablaron con Lisa Martín, anfitrión de theCUBE, el estudio de transmisión en vivo de SiliconANGLE Media, durante el evento Chaos to Clarity: BizOps for Digital Transformation. Discutieron cómo las empresas pueden aprovechar sus datos para obtener información a partir de ellos, cómo pueden usar los datos para facilitar la transformación digital y cómo pueden enfrentar los desafíos de crear métricas comerciales y una cultura corporativa en torno a ellas. (* Divulgación a continuación).

La manipulación de datos es un proceso interactivo

Las preguntas a realizar sobre los datos deben estar relacionadas con los resultados comerciales que buscan las empresas, una estrategia que es el núcleo del modelo BizOps, según Surace. Específicamente, las preguntas deben referirse a los resultados comerciales sobre los que la empresa puede actuar, que son los elementos procesables en los datos.

“Si fuera un fabricante de automóviles y tuviera muchos sensores en la carretera… podría mejorar los sistemas de conducción. Ese es un lugar obvio para comenzar o eso es lo que haría ”, dijo Surace. «Pero también podría usar eso para cambiar el seguro de las personas y decir … ‘Si conduces de cierta manera, según los sensores, obtienes una tarifa de seguro más baja'».

Con lo que la mayoría de las organizaciones luchan es con el proceso interactivo de manipulación de datos, necesario para obtener mejores resultados, según Sacolick. Este proceso implica descubrir los datos, aprender de lo que contienen, abordar problemas de calidad e insertar nuevas fuentes de datos si es necesario. “¿Cómo se junta para poder pelar la cebolla y comenzar a buscar datos y obtener información sobre ellos? ‘”, Agregó.

Además de definir las preguntas para las que la empresa quiere respuestas y luego identificar cuáles deberían ser esas entradas de datos, hay tres pasos más en el proceso para aprovechar los datos, según Taylor.

Uno es evaluar los datos que tiene la empresa e identificar qué falta y qué se debe buscar. En segundo lugar, en la fase de búsqueda, es necesario pensar en el método de medición y la frecuencia para automatizar esta recopilación siempre que sea posible.

“Y luego, el último paso es realmente el componente de personas de la fórmula”, explicó Taylor. “Es necesario identificar a las partes interesadas que serán dueñas de esos KPI comerciales e incluso comunicarlos dentro de la organización. Ese elemento humano a veces se olvida y es realmente importante «.

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Crear métricas comerciales es un desafío

Entre los desafíos que enfrentan las empresas se encuentra la creación de métricas comerciales a partir de datos: el 68% de los líderes empresariales afirman que sus empresas tienen dificultades con esto, según la encuesta de BizOps.

Aunque todas las empresas tienen algún vacío en los datos, la información disponible suele ser suficiente para comenzar y crear métricas comerciales, según Surace. En cuanto a los datos de ventas, por ejemplo, es posible aprender del desempeño de los últimos años para mejorar este número.

“Y sí, hay problemas con los datos y hay huecos en los datos … y hay datos faltantes. No importa ”, dijo Surace. «Hay una gran cantidad de datos sobre las ventas, por lo que puede comenzar allí y probablemente impulsar un crecimiento de línea superior simplemente haciendo lo que ya está haciendo, pero haciéndolo mejor y aprendiendo cómo hacerlo mejor».

Si la falta de métricas es un problema para las empresas, también lo es el exceso. Las organizaciones que intentan crear métricas alrededor de cada parte de la operación terminan teniendo dificultades para saber qué priorizar.

“El arte de esto es que la gerencia regrese y diga: ‘¿Cuáles son las métricas?’ … y elegir un par en cada categoría, sin duda comenzando por el cliente, sin duda mirando las ventas, pero luego también mirando las operaciones y mirando la calidad y el riesgo, y decirle a la organización que estos son los dos o tres que estamos vamos a centrarnos en los próximos seis meses ”, dijo Sacolick. «Eso es lo que lo simplifica para las organizaciones».

Mire la entrevista en video completa a continuación, y asegúrese de ver más de la cobertura de SiliconANGLE y theCUBE del evento Chaos to Clarity: BizOps for Digital Transformation. (* Divulgación: TheCUBE es un socio de medios de pago para el evento Chaos to Clarity: BizOps for Digital Transformation. Ni la Coalición BizOps, el patrocinador de la cobertura del evento de theCUBE ni otros patrocinadores tienen control editorial sobre el contenido de theCUBE o SiliconANGLE).

Foto: SiliconANGLE

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Author

Moisés Cabrera

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