Busca cualquier publicación relacionada con datos y pronto te encontrarás lleno de reportes con la promesa de la nueva era de los datos, técnicas para ayudarte a construir un mejor motor de datos o incorporar nuevos widgets de datos, e infografías y visualizaciones que muestran los tipos de información que puedes obtener con la combinación correcta de técnicas.
Entiendo que lo relacionado con los datos es grande. Muy grande. En el 2021, se generaron 79 zettabytes de datos en todo el mundo. Para el 2025, se espera que ese número aumente a más de 150 zettabytes de datos que necesitan análisis. Eso significa un tamaño de siete conjuntos de tres ceros.
También está transformando los procesos de negocio en todos los ámbitos. Se espera que el mercado de análisis de big data (macrodatos) crezca a $103 mil millones para el 2023. El 97.2% de las empresas están invirtiendo en big data, así como en inteligencia artificial, aprendizaje automático y otras aplicaciones para ayudarles a dar sentido a los enormes tesoros de datos que producen cada día. No importa quiénes son o qué hacen: se espera que cada organización aproveche los datos cada vez más, sin importar su tamaño, misión o presupuesto. Las métricas basadas en datos son ahora el estándar, especialmente si una organización quiere mostrar su valor a los que toman las decisiones y a los inversores externos.
Con recursos limitados, ¿qué pueden hacer las pequeñas y medianas empresas, las tiendas gubernamentales con presupuestos mínimos y las organizaciones sin fines de lucro con los datos? ¿Cómo puedes elegir un enfoque que combine la mezcla correcta de datos y herramientas para proporcionar información relevante para tu organización? ¿Y de dónde van a venir los datos?
Encontrar los datos específicos y relevantes que necesitas, y aún más prepararlos para usar con las diferentes herramientas y tecnologías que te interesan, puede llegar a ser muy costoso muy rápidamente si no tienes cuidado.
¡Pero no te desesperes! Hay maneras de transformar la forma de hacer negocios sin que tú o tu organización se queden sin dinero. Solo asegúrate de tener en cuenta lo siguiente ANTES de invertir tiempo o dinero en cualquier suite de herramientas o conjuntos de datos en particular:
1. Piensa en lo que necesitas que midan tus datos
Para muchas organizaciones, no es fácil crear métricas que proporcionen información o cuenten la historia basada en datos que sus tomadores de decisiones necesitan escuchar. Ciertamente, las redes informáticas y los motores analíticos pueden arrojar números, líneas de tendencia, desgloses porcentuales y otros informes estadísticos según sea necesario. Pero ¿qué es lo que más importa de esos números? Construir buenas métricas que funcionen con enfoques basados en datos es tanto un desafío de conocimiento como un desafío técnico. Implica comprender qué es importante capturar en los datos, saber qué tipos de métricas puedes obtener de diferentes combinaciones de fuentes de datos y herramientas analíticas, y crear plataformas de sistemas que las sustenten.
Las mejores métricas se diseñarán en colaboración con los miembros de los equipos técnicos y operativos de toda la organización e incluirán el conocimiento tácito y la comprensión de cómo funcionan realmente los procesos de negocio en tu organización. Medirán la combinación correcta de desempeño, eficacia, usabilidad e impacto, ya sea que se basen en funciones técnicas, financieras u otras funciones operativas. Y se basarán en la comprensión de los datos que puedes obtener, los resultados y la información que pueden proporcionar las diferentes combinaciones de herramientas, y el impacto en los usuarios que proporcionan y los que reciben tus productos y servicios.
2. Asegúrate de que los miembros de tu equipo entiendan lo que los diferentes miembros quieren decir con "datos"
Hay muchas suposiciones sobre los datos y lo que significan. El personal con inclinaciones técnicas y matemáticas probablemente pensará en los datos en términos de qué tan listos están para procesarlos, y si el contenido de los campos en una base de datos o una hoja de cálculo se puede manipular computacionalmente a través de tus sistemas informáticos para realizar múltiples trabajos automatizados. Es más probable que el personal operativo y analítico piense en los datos como piezas de información, ya sea en forma de interacciones u observaciones de otros, clips de audio o video, imágenes, palabras en una página o números en una hoja de cálculo. Esta es información en términos de cosas que pueden investigar, recopilar, procesar y analizar con sus propios cerebros utilizando los marcos, metodologías y conocimientos que aprendieron como parte de su práctica profesional y educación. Para muchos de ellos, no estarán conscientes de que las computadoras procesan los datos de manera mucho más simple, y que los datos deben desglosarse en unos y ceros antes de que pueda ocurrir el procesamiento.
Los marcos de trabajo fundamentalmente diferentes que las personas de tu organización utilizan para comprender los datos pueden generar mucha confusión sobre qué enfoques basados en datos pueden ser apropiados para tu proceso de negocio. Pero necesitas la comprensión técnica, operativa y analítica de los datos, así como la perspectiva de los tomadores de decisiones, si vas a aprovechar el máximo valor de cualquier enfoque. Y también vas a necesitar entender lo que es factible ahora y lo que llevará tiempo en desarrollarse.
Con ese propósito, es importante que todos en tu organización comprendan las fortalezas y limitaciones de los datos de diferentes puntos de vista y que utilicen esa información para determinar lo que necesitas hacer ahora, teniendo en cuenta tu presupuesto y recursos, y lo que puedes planear implementar en el futuro.
3. Piensa en cómo estás utilizando actualmente los datos en tu organización
Sin lugar a duda, ya estás utilizando datos y has desarrollado una serie de técnicas y metodologías para capturar, analizar y convertir esos datos en información. Es probable que algunos de tus procesos y los datos que los respaldan estén bien documentados, limpios y listos para ser incorporados al sistema de tu organización. Otros probablemente requieren una limpieza significativa o entradas manuales y pueden necesitar más reflexión sobre cómo formalizarlos e incorporarlos mejor a tu enfoque. Pero ya sea que estén listos para ser introducirse o no, ese cuerpo de datos, fuentes de datos y técnicas que ya están siendo utilizados por los sistemas y las personas de tu organización probablemente representará entre el 85% y el 90% de la fuente de datos que necesitarás transformar en tu nuevo proceso impulsado por datos.
Comprender lo que ya tienes, incluyendo qué partes de tu proceso de datos pueden automatizarse total o parcialmente, dónde necesitarás aportaciones humanas para la toma de decisiones de nivel superior y dónde tienes brechas de datos, te ayudará en gran medida a descubrir lo que ya puedes aprovechar en un proceso impulsado por datos antes de que inviertas.
4. Considera qué otros datos podrían estar disponibles para llenar cualquier brecha de datos
Hay miles de portales de datos abiertos, servicios de suscripción y fuentes de datos propietarias disponibles para ti. Sin embargo, el número de fuentes de datos que son relevantes para tu campo, y aún más para cualquier función o proyecto específico, sin duda serán limitadas. Y dependiendo del tipo de datos que necesites, es probable que encuentres que muchos de los datos que realmente necesitas para tomar decisiones deberán procesarse antes de que puedan usarse con tus herramientas.
Si estás buscando aprovechar los datos abiertos financiados por el gobierno, definitivamente hay muchos datos disponibles que están listos para procesarse, aunque averiguar qué es relevante y alinearlo con tus necesidades será un factor. Si lo que quieres es usar datos de marketing, financieros o relacionados a productos, eso también tiende a ser estructurado y disponible, y costoso. Otros datos que puedes necesitar serán propietarios, protegidos por cortafuegos, protegidos por leyes de privacidad o dependerán de la recopilación, producción o interpretación humana.
Lo que debe guiar la elección de las herramientas y técnicas adecuadas es explorar lo que hay disponible que puede ser relevante para tu toma de decisiones antes de comenzar. También te ayudará a comprender lo que es factible ahora con las herramientas actuales y lo que podría ser factible en un futuro cercano a medida que las innovaciones en tecnologías de datos alcancen la madurez.
5. Piensa en cuánto costará transformar los datos para que puedas usarlos con las herramientas que elijas
Los datos no son gratis. Ni siquiera los que dicen serlo. Para cada pieza de datos o registro que desees utilizar, la preparación de los datos tiene un costo para que se puedan introducir, administrar, acceder y enviar a los servicios y herramientas de tu sistema de TI. Dependiendo del tipo y la cantidad que necesites, cómo se vea, cómo necesitarás recopilarlos y procesarlos, y con cuáles problemas de licencia y propiedad intelectual debes lidiar, los costos pueden aumentar muy, muy rápidamente. Y esto es antes de considerar los costos de las herramientas técnicas que podrías usar para sacarle el mayor provecho a los datos que necesitas.
Afortunadamente, hay un número cada vez mayor de herramientas cada vez más baratas que puedes usar para introducir datos en tu sistema, por ejemplo, herramientas de recopilación y minería de datos, opciones de crowdsourcing, drones y oportunidades para recopilar datos de seres humanos a medida que interactúan con herramientas y tecnología. Y cada día surgen nuevas tecnologías que facilitan el aprovechamiento de los datos. Comprender lo que costará extraer, transformar y cargar esos datos en las herramientas que desees utilizar ayudará en gran medida a garantizar que el proceso basado en datos que implementes funcione para tu organización.
6. Piensa en grande, comienza en pequeño y luego escala en consecuencia
En un mundo de recursos limitados, tiene sentido pensar en grande sobre las posibilidades y probar diferentes opciones a pequeña escala antes de decidirte por un enfoque único. Al comenzar con poco, es posible que encuentres que la opción más barata es lo suficientemente buena como está o, por el contrario, que necesita un procesamiento previo significativo y costoso para que se pueda utilizar. También puedes encontrar que muchas soluciones que funcionan a pequeña escala no serán efectivas ni rentables a escalas más grandes. Esto puede significar que los procesos de tu organización en sí tendrán que adaptarse, o puede significar que debes buscar otra opción. Intentar resolver los pequeños problemas antes de invertir te ayudará a calcular cuál será el costo final de los datos, licencias de herramientas y otros costos relacionados con la construcción de tu sistema, la capacitación de usuarios y el establecimiento de nuevos protocolos.
Estos pasos requerirán tiempo y recursos. Sin embargo, una pequeña inversión al principio para asegurarte de obtener la combinación correcta de datos y herramientas para impulsar tu proceso ahorrará considerablemente más a largo plazo. Y eso siempre es bueno para tu organización.