Como identificar las oportunidades de uso de los datos, de una forma inteligente para tu negocio

Como identificar las oportunidades de uso de los datos, de una forma inteligente para tu negocioHoy en día, lo que diferencia a una empresa líder del mercado de otra que no lo es, es a menudo la forma en que se están utilizando los datos. Los datos a menudo se conocen como "el petróleo de la era de la información", ya que alimentan conceptos revolucionarios como la inteligencia artificial (IA) y el internet de las cosas (IoT). Las empresas exitosas usan los datos para tomar decisiones sobre sus productos y servicios, para simplificar y crear procesos internos eficientes y para comprender y conocer a sus clientes en mayor profundidad. Muchos incluso descubren cómo convertir sus propios datos en nuevas fuentes de ingresos, con efectos transformadores dentro y fuera de la empresa.

Todo líder empresarial sabe que necesita trabajar con datos, pero con tantas posibilidades y casos de uso emocionantes, puede ser difícil saber por dónde empezar.

Lo primero es que cada negocio debe entender sus objetivos estratégicos. ¿Cuáles son las cosas más importantes que deben hacerse para que el negocio crezca y tenga éxito? ¿Todos en la organización estan al tanto de esto?. ¿Estamos buscando ganancias? ¿Crecimiento? ¿Una mejor comprensión de nuestros clientes? ¿Reducir el abandono de clientes o el desperdicio en nuestros procesos?

Así que cuando se trata de identificar casos de uso de datos, el mejor punto de partida es hacer una sesión de brainstorming para identificar iniciativas que nos ayuden a cumplir uno (o más) de estos objetivos.

Casos de uso de alto nivel‍

A nivel superior, hay seis áreas en las que podemos poner datos para ayudarnos a alcanzar nuestras metas. Estos son:

• Mejorar la toma de decisiones
• Comprender a los clientes y los mercados
• Crear mejores productos
• Ofrecer mejores servicios
• Mejorar las operaciones comerciales
• Monetizar los datos directamente

Netflix se destaca a menudo como un gran ejemplo de una empresa que ha liderado el uso inteligente de datos, utilizando datos en todas estas áreas. Utilizando los datos que recopila mientras sus clientes usan el servicio, toma decisiones sobre qué películas y programas recomendar, así como decisiones sobre qué contenido encargar o crear por sí mismo. Monitorea la calidad de la reproducción de video para garantizar que los clientes reciban un buen nivel de servicio, y monetiza esta información a través de sus socios publicitarios.
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Vincular estos casos de uso de alto nivel a uno o dos objetivos estratégicos es esencial simplemente porque la riqueza de oportunidades ofrecidas por los datos hace que sea fácil distraerse o desviarse hacia proyectos que no son de importancia inmediata. Esto puede ser particularmente cierto si se está en una industria donde los niveles de alfabetización de datos son altos y hay casos de uso brillantes y emocionantes que aparecen todos los días. ¡Considerar los casos de uso sin antes evaluar cómo pueden ayudar a lograr sus objetivos estratégicos es una receta para el tiempo y el dinero desperdiciados!

Brainstorming

Una vez que esto quede claro, recomiendo reunir a todos los principales interesados: aquellos que tendrán un papel en su transición para convertirse en un negocio basado en datos y aquellos que se verán afectados. Luego, realicen una sesión de brainstorming para generar ideas.

Teniendo en cuenta los objetivos estratégicos y los casos de uso de alto nivel, generen tantas ideas como puedan para ver cómo los datos los ayudarían a unir todo. Para cada idea, traten de responder las siguientes preguntas:

¿Cuál es el objetivo? Por ejemplo, ¿está tratando de entender en qué rango de edad están tus clientes? ¿Identificar la ineficiencia en tus procesos de diseño, fabricación, logística, ventas o postventa? ¿Detener a los clientes que se van a otro proveedor cuando finaliza su contrato? ¿Dónde gastar de manera más eficiente tu presupuesto publicitario para aumentar tu audiencia y base de clientes?

¿Cómo mediremos el éxito? Cada idea debe estar vinculada a una métrica o indicador que se pueda monitorear para obtener retroalimentación sobre su éxito. ¡No tiene sentido hacer nada si no sabemos cómo saber si está funcionando o no!

¿Qué datos necesitaremos? ¿Tenemos todo lo que necesitamos saber ya, o tendremos que implementar nuevas iniciativas de monitoreo y recopilación de datos para encontrarlo? ¿Será datos internos de la empresa, o tenemos "lagunas de datos" que necesitan ser llenadas con datos externos comprados a un proveedor? ¿Serán datos estructurados o no estructurados?

¿Qué tecnología y habilidades necesitamos? ¿Todo lo que necesitamos estará disponible a través de servicios en la nube, o si tenemos necesidades más específicas o estamos tratando con datos muy sensibles, tendremos que construir infraestructura a medida? Cada vez más, la solución en estos días es una solución híbrida. Un conocimiento básico de los requisitos tecnológicos es útil en este punto, ya que, por supuesto, también es útil tener alguna idea de si tenemos las capacidades para llevar a cabo nuestra idea en casa o si tendremos que buscar socios o nuevos reclutas.

¿Cuáles son los requisitos legales? Cuando se trata de datos, especialmente datos personales sensibles, hay que estar seguro de cumplir con todas las leyes y regulaciones necesarias. Esto es por dos razones: en primer lugar, para evitar las severas sanciones que se pueden incurrir por el mal uso o el mal manejo de los datos, y en segundo lugar, para mantener la confianza de sus clientes. Ser encontrado en incumplimiento del RGPD de la UE, por ejemplo, puede potencialmente resultar en una multa del dos por ciento de los ingresos globales, o 10 millones de euros, ¡suficiente para matar a la mayoría de las empresas!

¿Quién será el cliente de los datos? Estos son los usuarios finales de los datos con los que trabajarás; pueden ser tus clientes reales o pueden ser personas dentro de tu organización que tomarán las ideas que descubras y las convertirán en acción. Es importante tener una idea clara de quién será esto porque afecta la forma en que se comunicarán los datos, un elemento crítico de cualquier estrategia de datos.

¿Quién será el propietario del proyecto? Esta es la persona que asume la responsabilidad general de implementar la idea y monitorear el resultado a nivel táctico. Cada caso de uso de datos debe tener un propietario, aunque un propietario puede terminar con la responsabilidad de más de un proyecto o caso de uso. Puede ser la persona que concibió el proyecto, o alguien con afinidad por los datos, o alguien cercano a donde los datos terminarán siendo utilizados. O idealmente puede ser alguien que cumpla con todos esos requisitos.

Elegir tus primeros proyectos o casos de uso

Haz una lluvia de ideas con tantos casos de uso prospectivos como puedas - siempre y cuando se ajusten a una meta estratégica, a una categoría de caso de uso y puedas responder a las preguntas anteriores, entonces puedes incluir los en la lista. Pero una vez que tengas tantos como puedas pensar, es hora de comenzar a elegir en cuáles quieres trabajar primero. Durante la lluvia de ideas, es muy probable que hayas tenido ideas que, siendo realistas, son demasiado difíciles, demasiado caras o de gran escala para trabajar de inmediato. Sin embargo, hacer una lluvia de ideas sigue siendo un ejercicio muy útil, ya que hace que todos piensen en la multitud de formas en que los datos fluyen a través de una organización y cómo se podrían usar mejor.

Este es el punto, sin embargo, donde recomiendo seleccionar alrededor de cinco casos de uso realistas, alcanzables y de gran valor para la empresa y así avanzar primero. Cualquier cosa más que eso, y corren el riesgo de volverse incontrolables. Estos deben caer en una de dos categorías: "transformación mayor" o "ganancias rápidas". Las iniciativas de transformación mayor son aquellas que probablemente tendrán un impacto directo y duradero en sus objetivos comerciales más importantes, métricas y KPIs. Las ganancias rápidas son igualmente valiosas, sin embargo, porque son más fáciles de implementar y deberían mostrar una rápida devolución, ya sea en cómo afectan a los KPIs o, igual de importante en este momento, en cómo afectan a la alfabetización de datos y al compromiso dentro de su organización. Estos son proyectos que pueden demostrar rápidamente el valor de los datos y el cambio impulsado por los datos y ayudar a desarrollar un apetito organizacional para pasar a proyectos más grandes y transformadores.

Elegir los casos de uso adecuados para su estrategia de datos es solo uno de los temas profundamente tratados en la segunda edición (y completamente actualizada) del libro de Bernard Marr Data Strategy - Cómo obtener beneficios de un mundo de Big Data, Analítica e Inteligencia Artificial. Haga clic aquí para conocerlo.

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