5 formas en las que su estrategia de datos puede fallar

Se necesita mucho para tener éxito con los datos. Para muchas organizaciones, el progreso es increíblemente lento. Y aunque los datos se incluyen en más procesos, rara vez aparecen en el balance y en el estado de resultados. Para que los esfuerzos de datos tengan éxito, una empresa debe realizar un buen trabajo en cinco componentes, cada uno razonablemente alineado con los otros cuatro. En primer lugar, las empresas necesitan datos debidamente definidos, relevantes, estructurados y de alta calidad. En segundo lugar, las empresas necesitan un medio para monetizar esos datos. En tercer lugar, las capacidades de la organización deben adaptarse a los datos en tres ámbitos: talento, estructura y cultura. En cuarto lugar, las empresas necesitan tecnologías para ofrecer resultados a escala y a bajo coste. El último elemento es la defensa, que básicamente minimiza el riesgo.

••• Hay muchas ideas y técnicas geniales en el espacio de los datos: desde la analítica hasta el aprendizaje automático, la toma de decisiones basada en los datos y la mejora de la calidad de los datos. Algunas de estas ideas que existen desde hace mucho tiempo y están siendo examinadas a fondo, demostrando su eficacia una y otra vez. Otros han disfrutado de una amplia socialización en la prensa empresarial, popular y técnica. De hecho,[_El economista_](https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data) proclamó que los datos son ahora «el activo más valioso del mundo». Con todas estas historias de éxito y una reputación tan embriagadora, cabría esperar que las empresas pregonaran un crecimiento sostenido de los ingresos, reducciones permanentes de las estructuras de costes, mejoras drásticas en la satisfacción de los clientes y otras ventajas. Excepto muy pocos, esto no ha sucedido. Paradójicamente, los «datos» aparecen en todas partes excepto en el balance y el estado de resultados. De hecho, la fría realidad es que, para la mayoría, el progreso es terriblemente lento. Se necesita mucho para tener éxito con los datos. Como muestra la siguiente figura, una empresa debe realizar un buen trabajo en cinco componentes, cada uno razonablemente alineado con los otros cuatro. La falta de alguno de estos elementos compromete el esfuerzo total.  Exploremos cada componente uno por uno. Obviamente, para tener éxito en el espacio de los datos, las empresas necesitan **datos** , bien definido, relevante para las tareas en cuestión, estructurado de manera que sea fácil de encontrar y entender, y de una calidad lo suficientemente alta como para que se pueda confiar en él. [Ayuda si algunos de los datos son «propietarios», lo que significa que usted es el único propietario o tiene acceso a ellos](https://blogs.wsj.com/cio/2015/03/11/getting-advantage-from-proprietary-data/). Para la mayoría de las empresas, los datos son un verdadero problema. Los datos están dispersos en silos: atrapados en sistemas departamentales que no se comunican bien entre sí, el[la calidad es mala](/2017/09/only-3-of-companies-data-meets-basic-quality-standards), y [los costes asociados son altos](https://sloanreview.mit.edu/article/seizing-opportunity-in-data-quality/). Los datos incorrectos hacen que sea casi imposible basarse en los datos y añaden una enorme incertidumbre al progreso tecnológico, [incluido el aprendizaje automático](/2018/04/if-your-data-is-bad-your-machine-learning-tools-are-useless) y digitalización. Entonces, las empresas necesitan un **significa monetizar esos datos** , básicamente un modelo de negocio para poner los datos a trabajar **,** con beneficios. Aquí es donde pasa a primer plano vender los datos directamente, convertirlos en productos y servicios, utilizarlos como información para el análisis y tomar mejores decisiones. Hay tantas maneras de poner los datos a trabajar que es difícil seleccionar las mejores. Una dirección de alto nivel, como «utilizar la analítica siempre que sea posible», no basta. Tiene que definir cómo va a utilizar la analítica para crear una ventaja empresarial y, luego, ejecutarla. Sin una dirección empresarial clara y de arriba hacia abajo, las personas, los equipos y los departamentos enteros funcionan por sí solos. Hay mucha actividad, pero pocos beneficios sostenidos. **Capacidades organizativas** incluir el talento, la estructura y la cultura. Hace algunos años, observé que la mayoría de las organizaciones eran singulares»[no apto para datos](/2013/10/are-you-ready-for-a-chief-data-officer).». Carecen del talento que necesitan, asignan a las personas equivocadas para que se ocupen de la calidad, los silos organizacionales dificultan el intercambio de datos y, aunque pueden afirmar que «los datos son nuestro activo más importante», no los tratan de esa manera. En todo caso, este problema se ha agudizado. Empiece por el talento. Es bastante obvio que si quiere traspasar las fronteras del aprendizaje automático, necesita unos cuantos científicos de datos de talla mundial. Menos obvia es la necesidad de personas que puedan racionalizar los procesos empresariales, crear modelos predictivos en ellos e integrar las nuevas tecnologías en las antiguas. En términos más generales, es fácil lamentar la escasez de talentos técnicos de primer nivel, pero igual de importantes son las habilidades que suben y bajan en el organigrama, la capacidad de la dirección para unirlo todo y el liderazgo para impulsar la ejecución a escala. Considere este ejemplo: muchas empresas ven un enorme potencial en la toma de decisiones basada en los datos. Pero para perseguir ese objetivo, tiene que enseñar a la gente a utilizar los datos de forma eficaz (HBR actual[serie sobre habilidades de datos](/insight-center/scaling-your-teams-data-skills) se centrará en este tema). Los líderes deben darse cuenta de que para ganarse aunque sea una fracción del valor que ofrecen los datos se necesita algo más que simplemente incluir un programa de IA en un departamento o pedirle a TI que digitalice las operaciones. La estructura y la cultura también son motivo de preocupación. Como se ha dicho, los silos organizacionales dificultan el intercambio de datos, lo que limita de manera efectiva el alcance del esfuerzo. Todas las organizaciones afirman que valoran los datos, pero sus líderes tienen dificultades para responder a preguntas básicas como: «¿Qué datos son los más importantes?» «¿Cómo piensa ganar dinero con sus datos?» o «¿Tiene algo que sea propietario?» Algunos incluso se refieren a los datos como «agotamiento», ¡la antítesis de un activo valorado! Sin talento abundante y una estructura organizativa y una cultura que valoren los datos, es difícil que las empresas hagan crecer sus esfuerzos con éxito más allá de los niveles de equipo y departamento. En cuarto lugar, las empresas necesitan **tecnologías para ofrecer a escala y bajo coste.** Aquí incluyo las tecnologías básicas de almacenamiento, procesamiento y comunicación, así como las arquitecturas, las herramientas de análisis y las tecnologías cognitivas más sofisticadas que son los motores de la monetización. Es evidente que las empresas necesitan la tecnología; simplemente no puede escalar ni ofrecer resultados sin ella. Facebook, Amazon, Netflix y Google, que han tenido éxito con los datos, han creado plataformas potentes. Quizás por estas razones, la mayoría de las empresas comienzan sus incursiones en el espacio de los datos con la tecnología. Pero desde mi punto de vista, demasiadas empresas esperan demasiado de la tecnología y caen en la trampa de verla como el principal motor del éxito. La tecnología es solo un componente. El último elemento es **defensa** , básicamente [minimizar el riesgo](/2017/05/whats-your-data-strategy). La defensa incluye acciones como cumplir con la ley y los reglamentos, mantener los datos valiosos a salvo de pérdidas o robos, cumplir con los requisitos de privacidad, mantener las relaciones con los clientes, igualar los movimientos de un ágil competidor, mantenerse al frente de un gigante mejor financiado y mantenerse alejado de las acciones legales y reglamentarias que se derivan del poder de monopolio. Es poco probable que gane mucho dinero con la defensa, pero una mala defensa puede costarle mucho tiempo, dinero y problemas. Por lo tanto, los datos requieren una serie de esfuerzos concertados. Como mínimo, RRHH debe encontrar nuevos talentos y formar a todos los miembros de la organización, los departamentos de tecnología deben incorporar nuevas tecnologías e integrarlas en las infraestructuras existentes, los profesionales de la privacidad y la seguridad deben desarrollar nuevas políticas y llegar a lo más profundo de la organización para hacerlas cumplir, las organizaciones de línea deben hacer frente a una disrupción increíble, todos deben contribuir a los esfuerzos de calidad de los datos y los líderes deben partir en direcciones nuevas y desconocidas. Además de las complicaciones, los datos, la tecnología y las personas son tipos de activos muy diferentes y requieren diferentes estilos de gestión. Es una transición difícil. Muchas empresas han intentado resolver sus problemas de calidad de los datos con la última tecnología como atajo (por ejemplo, sistemas empresariales, almacenes de datos, nube, cadena de bloques), pero estos nuevos sistemas no han dado en el blanco. Es importante recordar que el objetivo no es simplemente sacar todo lo que pueda de sus datos. Más bien, quiere aprovechar sus datos para generar un nuevo crecimiento, reducir el despilfarro, aumentar la satisfacción de los clientes o mejorar de otro modo el rendimiento de la empresa.[Y los «datos» pueden ser su mejor oportunidad de lograr esos objetivos](https://dataleaders.org/manifesto/read-manifesto/). Los programas de datos exitosos requieren un esfuerzo concertado, sostenido, debidamente informado y coordinado.