Publicado el 30 Sep, 2020 4 minutos de lectura
Este artículo es el segundo de una serie de dos partes en las que se discute el valor del conocimiento compartido. Puedes encontrar la primera parte aquí.
“Los datos son como el crudo. Es valioso, pero si no está refinado no puede ser usado realmente. Tiene que ser transformado en gas, plástico, productos químicos, etc... para crear una entidad valiosa que impulse la actividad rentable; por lo que los datos deben ser desglosados y analizados para que tengan valor.”
“Los datos son el nuevo petróleo" es una frase que se ha lanzado estos últimos años como un axioma del mundo moderno. Incluso se ha usado como titular de artículos en revistas de alto perfil como The Economist y Forbes. Es una idea aparentemente simple y poderosa que ha llevado a las compañías a invertir millones de dólares en grandes tecnologías de datos. Aún así, no pasó mucho tiempo para que personas como Tim Harford del Financial Times se dieran cuenta de que "Los grandes datos han llegado, pero los grandes conocimientos no”.
Dime si te ha pasado algo de esto:
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Estamos recogiendo muchos datos sobre nuestros clientes pero aún no podemos responder las preguntas que nos interesan.
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Contratamos a un grupo de analistas de negocios/científicos de datos para generar insights. Han construido algunos tableros muy interesantes pero siempre nos faltan datos y herramientas para tomar mejores decisiones.
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Hemos oído hablar de algunos casos emocionantes de uso de la IA y definitivamente nos estamos metiendo en la IA, pero no sabemos por dónde empezar.
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Tenemos el mejor software y grandes bases de datos, pero nos sentimos perdidos. Necesitamos una mejor estrategia de datos, pero simplemente no tenemos tiempo ahora.
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[Incluye tu propio dolor de cabeza relacionado con datos aquí]
Ninguno de los escenarios anteriores es inventado. He escuchado desde analistas a dueños de empresas compartir dolores de cabeza como este una y otra vez. Estos son problemas reales en sí mismos, pero lo que lo hace aún más difícil es que hay tantas ideas falsas por ahí con respecto a los datos.
¿Cuántos datos necesitas?
Imagina por un momento que pudieras reunir todos los datos que desees para entender mejor a tus clientes. ¿Cuántos datos necesitarías? Menos de lo que piensas. Una gran cantidad de trabajos analíticos en el mundo real todavía están en el rango de megabytes a gigabytes, incluso en grandes compañías como Facebook, Microsoft y Yahoo.
Lo más probable es que no necesites grandes cantidades de datos para entender mejor a tus clientes (aunque más es generalmente mejor). ¿Por qué entonces las empresas siguen dedicando tiempo y dinero a recopilar más datos cuando todavía no ven el rendimiento esperado de la inversión? Este es un claro ejemplo del peligro potencial de malinterpretar una analogía. A Clive Humby se le atribuye el mérito de haber ideado la analogía de "los datos son el nuevo petróleo" en 2006. Su comentario original fue:
"Los datos son como el crudo. Es valioso, pero si no está refinado no puede ser usado realmente. Tiene que ser transformado en gas, plástico, productos químicos, etc... para crear una entidad valiosa que impulse la actividad rentable; por lo que los datos deben ser desglosados y analizados para que tengan valor".
Toda organización que ha creado y desplegado con éxito soluciones de data science o de inteligencia artificial lo ha hecho construyendo intencionalmente una cultura interna de datos.
Esto significa que antes de empezar a llenar nuestros almacenes digitales con barriles de crudo, necesitamos un enfoque más inteligente para el análisis.
En mi anterior post hablamos de construir conocimiento compartido. Mencioné que las diferentes unidades de negocios y productos ven a los clientes de manera diferente. Puedes pensar en cada área como un experto en un conjunto específico de temas y la ruptura de los silos es una manera en la que cada área puede compartir su conocimiento con el resto de la empresa. Esto abre las conversaciones y crea oportunidades para construir cosas nuevas.
Estrategia antes que tecnología
Toda organización que ha creado y desplegado con éxito soluciones de ciencia de datos o de inteligencia artificial lo ha hecho construyendo intencionalmente una cultura interna de datos. Deberías empezar con la cultura y la gente, y dejar que la tecnología sea un facilitador. La tecnología apalancada sobre una estrategia integrada de datos puede generar las revelaciones que anhelas. Si estás tratando de generar crecimiento, entonces unificar tus datos es una de las cosas más poderosas que puedes hacer para entender mejor a tus clientes y responder a sus necesidades.
Ojalá ya estés pensando en cómo tu empresa puede empezar a generar conocimientos compartidos. Esto me lleva al punto principal que quiero compartir en este post. Una vez que decidas unificar los datos, deberías pensar dos veces en la tecnología que vas a usar.
Veamos lo que sucedió en Bayer AG cuando Jeff Rasp, el Director de Estrategia Digital, y su equipo conectaron los datos que fluían a través de varios de sus sistemas. Estas integraciones, junto con la educación de otros equipos sobre las nuevas posibilidades, les permitió reducir el gasto inútil en un 30% y mejorar el engagement en más del 50%.
El equipo pasó más de un año evaluando el panorama tecnológico y buscando soluciones que pudieran ser utilizadas estratégicamente como parte de un entorno tecnológico unificado. Uno de los descubrimientos clave fue un sistema de gestión de contenidos que podía conectarse a su sistema de análisis, lo que permitió al equipo adaptar el contenido a segmentos específicos de clientes.
En este caso los resultados se impulsaron mediante la integración de las fuentes de datos y la consolidación de la información para ver una visión unificada del cliente. En todo el mundo, los líderes de marketing son 1,6 veces más propensos a integrar y compartir las métricas de medición con otros equipos en comparación con los rezagados.
Esto es algo que también vigilamos aquí en Modyo. El número de personas que usan nuestra plataforma crece cada mes, así que tenemos que asegurarnos de que las herramientas que estamos usando y construyendo son fáciles de integrar. Esta es la única manera en que podemos amplificar nuestra visión y generar una perspectiva más completa de nuestro ecosistema para guiar nuestra toma de decisiones. No importa la cantidad de datos que esté recolectando si no puedes integrar tus herramientas y unificar los datos.
Recuerda, tus datos son como el crudo, y al refinarlos, evitas perder grandes oportunidades.
Foto por Josh Calabrese en Unsplash
