El pasado 22 de marzo en El Colegio de México, dentro del marco del 2o. Encuentro sobre Gestión de Datos y Resultados de Investigación tuve el privilegio de compartir con mis amigos de redamigos.mx una mesa de trabajo titulada “GDI Inteligencia Comercial ¿Qué podemos aprender?”.
En la mesa conversamos sobre la importancia de la gestión de datos y discutíamos sobre lo que las empresas están haciendo bien y lo que están haciendo mal.
Lo que las empresas están haciendo bien
Las empresas se han dado cuenta del gran valor que tienen los datos. En la medida en la que los utilizan de manera sistemática en la toma de decisiones son capaces de obtener beneficios que van desde las eficiencias operativas y financieras hasta el establecimiento de ventajas competitivas sustentables.
Cada vez más las empresas incluyen en sus presupuestos grandes montos destinados a las áreas más atractivas y avanzadas de la gestión de datos: el data warehousing, el business intelligence y el tan de moda machine learning.
Lo que las empresas están haciendo mal
En su afán de descubrir patrones en los datos y generar conocimiento que se convierta en oportunidades de negocio, las empresas están invirtiendo en las áreas atractivas o sexys de la gestión de datos antes mencionadas. Lo que están olvidando es que existen las áreas fundamentales de la gestión de datos que son la base de aquellas. Sí, es inconcebible hacer data science o machine learning sin los fundamentos de la gestión de datos: el gobierno, la arquitectura, la seguridad, el modelado y los metadatos.
Llevar a cabo una buena práctica de gestión de datos implica no solo la adopción de las funciones fundamentales y las avanzadas, sino la ejecución efectiva, que solo es posible si se desarrollan las capacidades en las personas para que esto suceda.
Para que las áreas avanzadas rindan los frutos esperados deberán tener como sustento o prerrequisito, por un lado, una sólida base de los fundamentos de la gestión de datos y, por el otro, una clara estrategia de negocio, entiéndase un plan estratégico a ejecutar que permita hacer las preguntas que se pretende contestar con los datos. Si no hay preguntas bien planteadas difícilmente los datos tendrán respuestas útiles o acertadas.
A continuación el video de los trabajos de la mesa:
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