Integración sin fricción: La clave para generar conocimiento compartido

Kalle Bylin

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:

Estamos recogiendo muchos datos sobre nuestros clientes pero aún no podemos responder las preguntas que nos interesan.
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.
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.
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.
[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.