La estrategia de análisis de datos articula la tecnología con el objetivo corporativo
Una estrategia de análisis de datos es un plan estructurado que ayuda a las organizaciones a aprovechar los datos para obtener conocimientos valiosos y tomar decisiones informadas.
En primer lugar, la estrategia de análisis de datos implica tener claridad sobre la Visión Corporativa y el Objetivo Corporativo. Es decir, que se requiere de un conocimiento del ‘negocio’. De lo contrario, la intención se quedaría en un ejercicio operativo mecánico sin impacto en la competitividad.
En lugar de comenzar con los datos en sí, las organizaciones deben empezar por definir sus objetivos: lo que quieren lograr y cómo los datos pueden ayudar a alcanzar esos objetivos. Requisitos de datos claros aseguran que se utilicen los formatos, estructuras y métricas correctos para un análisis efectivo. Además, una estrategia sólida describe las tecnologías y herramientas necesarias para crear un ecosistema de datos que empodere a los responsables de la toma de decisiones.
Un plan estratégico es esencial para guiar el proceso, detallando los pasos específicos y las líneas de tiempo para alcanzar los resultados deseados. Este plan también garantiza que todos los interesados estén alineados y trabajen hacia una visión compartida. Una visión convincente proporciona dirección y motivación, manteniendo al equipo enfocado en los objetivos a largo plazo en lugar de distraerse con los desafíos a corto plazo.
Figura. La estrategia de análisis de datos se articula con el objetivo corporativo
En un segundo término, la estrategia de análisis de datos involucra el establecimiento de metas claras, la determinación de los datos correctos para recopilar y analizar, y la selección de herramientas y técnicas analíticas adecuadas. Esta estrategia también define los procesos y recursos necesarios para extraer información significativa de los datos.
En el mercado actual, el éxito depende tanto de la superioridad tecnológica como del diseño. Una estrategia de análisis de datos bien elaborada puede ayudar a las empresas a mejorar la toma de decisiones al maximizar el potencial de sus datos. Permite que las organizaciones profundicen en los datos recopilados, identifiquen patrones y realicen predicciones precisas.
Tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son fundamentales en este proceso, ya que automatizan el análisis y aceleran la toma de decisiones al procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
Al utilizar análisis, las empresas pueden optimizar operaciones, agilizar flujos de trabajo y aumentar la productividad mientras reducen costos. Esto, a su vez, mejora la competitividad. Una estrategia clara para analizar los datos de los clientes también permite a las empresas ofrecer mejores experiencias a los clientes y fomentar la lealtad a la marca.
Sin embargo, el mayor desafío para convertirse en una organización basada en datos es a menudo cultural. Según la encuesta de Big Data e IA de NewVantage Partners de 2021, el 92.2% de las empresas citan las barreras culturales como el principal obstáculo. Los problemas comunes incluyen la resistencia al cambio, la falta de alineación entre departamentos, las brechas de habilidades y la mala comunicación.
El valor de los datos ha sido cada vez más reconocido, con The Economist refiriéndose a ellos como el recurso más valioso del mundo en 2017. Cinco de las seis empresas más valiosas, con un valor superior a un billón de dólares, están construidas sobre estrategias de datos sólidas.
La articulación entre la Visión Corporativa y la tecnología a través de una estrategia de análisis de datos empodera a la empresa para tomar decisiones basadas en datos y mantener una ventaja competitiva.
Referencias sugeridas
Evans, H (2023) Importance of Data Analytics Strategy. https://www.velvetech.com/blog/data-analytics-strategy/#:~:text=A%20data%20analytics%20strategy%20refers,appropriate%20analytical%20techniques%20and%20tools.
Hotz, N. (2024) 9 Pieces of a Data Science Strategic Plan. https://www.datascience-pm.com/data-science-strategic-plan/
Ikeuchi, K & Motohashi, K. (2022) Linkage of patent and design right data: Analysis of industrial design
activities in companies at the creator level. World Patent Information, 70. https://doi.org/10.1016/j.wpi.2022.102114
