Ciencia de datos: el corazón de la estrategia de transformación digital

Sabemos y confirmamos permanentemente que el futuro de los negocios es digital e inteligente, sentencia cierta e indiscutible. Esta premisa se vuelve día a día más tangible para organizaciones y consumidores de todo el mundo (y también más urgente para aquellos que vienen demorados).

Sin embargo, confundidos en una marea de ofertas atractivas como la inteligencia artificial, la realidad aumentada o la experiencia del cliente, muchas veces se pierde de vista el punto más importante: no hay transformación digital posible sin haber hecho previamente un trabajo puntilloso para tener datos de buena calidad. Reitero este concepto, el dato es protagonista absoluto.

Todas las compañías con cierta trayectoria en el mercado seguramente habrán acumulado un volumen enorme de datos: de las transacciones con clientes y proveedores, de los mensajes intercambiados por correo electrónico, de sensores instalados en la fábrica, de las interacciones de los consumidores dentro del sitio web… Pero, lograr un proceso de transformación digital real implica dar un segundo paso: el de incorporar el concepto de ciencia de datos, es decir, la aplicación de técnicas analíticas avanzadas para convertir ese enorme caudal de datos en mejores decisiones, en una experiencia más rica y personalizada para los clientes, en mayor productividad para los colaboradores y, en definitiva, en más valor para el negocio.

Presente, pasado y futuro

Las empresas tienden hacia el modelo data driven: la intuición, las estimaciones a dedo y las corazonadas tienen cada vez menos espacio y dejan su lugar a decisiones basadas exclusivamente en datos. Esta parece ser una condición sine qua non para avanzar en un verdadero modelo de transformación digital, un proceso que va mucho más allá de implementar determinadas tecnologías, sino que, por el contrario, exige repensar y reinventar la mayoría de las áreas dentro de la organización e incluso puertas afuera, ya que debe considerar la cadena de suministro y el ecosistema de socios de negocios.

 

En un modelo data driven la empresa mantiene los datos activos, ágiles y coherentes y sabe manejarlos, protegerlos y almacenarlos, al tiempo que los disponibiliza en el momento preciso para las personas adecuadas, estén donde estén.

La ciencia de datos no solo nos ofrece una perspectiva histórica (este es el uso que más frecuentemente se le ha dado a los datos: el de presentar balances, conciliaciones y reportes explicativos de lo que sucedió en el pasado), sino también un análisis de la situación actual y, lo que es mejor aún, predicciones sobre escenarios futuros. De esta manera, las empresas quedan habilitadas para satisfacer mejor las expectativas de su mercado o estimar cómo podría variar la demanda.


Paso a paso


Un proyecto de ciencia de datos es siempre interdisciplinario e incluye expertos en método científico, procesos y sistemas. El primer paso consiste siempre en plantear el problema de negocios e identificar la fuente de datos que podría aportar la solución. Desde el propósito de la organización hasta el lanzamiento de productos y servicios, pasando por el lanzamiento de una nueva plataforma o la implementación de un nuevo proceso productivo, todas las decisiones de negocios se pueden analizar con este prisma.

 (Pixabay)

Luego llega el momento de seleccionar los datos que podrían ser útiles, depurarlos, analizar su comportamiento y sus relaciones y, a partir de todo esto, crear el modelo a partir de algoritmos informáticos que se valgan de herramientas de inteligencia artificial como machine learning y que puedan entrenarse para aprender con la experiencia. El modelo debe validarse a través de  pruebas exhaustivas y, una vez que se demuestra que es viable, se desarrollan herramientas de visualización para que puedan desplegarse los resultados.

Este no es un proceso que se produzca de un día para el otro. Necesita tiempo, inversión y, fundamentalmente, un cambio de mindset al interior de la organización: los datos son, sin lugar a dudas, el activo que mayor valor agregado puede aportar para consolidar el negocio de cara al futuro.

 

*La columna fue escrita por Manuel M. Allegue, fundador y CEO de Zentricx