Por: Alma E. Cardenas, Gerente de Programas Globales de Servicios Financieros en Microsoft Services.
Parte 2 de 3: La dificultad de extraer valor de negocio de los datos masivos
En mi artículo anterior, Las empresas orientadas a los datos encabezarán la revolución digital – Parte 1 de 3: La oportunidad de los datos masivos, describí cómo las instituciones financieras tienen la oportunidad de generar valor de sus vastos activos de datos para obtener una ventaja competitiva y mantenerse relevantes en la era digital. En un mundo digital, las compañías orientadas a los datos prosperarán, mientras que las instituciones financieras deberán adoptar una cultura orientada a los datos que les permita extraer el valor de los datos masivos para poder entender mejor a sus clientes, optimizar su eficacia empresarial, manejar los riesgos, asegurar el cumplimiento regulativo e innovar a través de modelos de negocio centrados en el cliente.
¿Pero cómo extraes el valor de negocio que necesitas de los datos masivos? Ciertamente, entregar perspectivas impactantes y accionables a la persona indicada en el momento indicado es un objetivo poco viable.
Varios estudios muestran que a pesar de las grandes inversiones que se realizan en las iniciativas de inteligencia de negocios, sólo una pequeña fracción de éstas produce el impacto empresarial deseado. En un estudio conducido por CEB Inc. en el 2015 (“Business Outcomes from Big Data” [Los resultados de negocio a partir de los datos masivos], que se basó en una encuesta a 2,335 empleados), el 67% de los empleados afirmaron que no cuentan con la información necesaria para hacer su trabajo, y el 54% de los empleados señalaron que la información de las fuentes corporativas no se encuentra en un formato que pueda utilizarse. En otro estudio realizado por TDWI (“TDWI Best Practices Report: Improving Data Preparation for Business Analytics” [Informe de Mejores Prácticas de TDWI: Preparar mejor los datos para el análisis de negocio], 2016), sólo el 36% de los empleados están algo satisfechos con la facilidad que pueden encontrar datos relevantes y entender cómo utilizarlos correctamente para el análisis.
Algunos de los obstáculos más comunes que enfrenten hoy en día las empresas para generar valor de negocio son la falta de una colaboración multidisciplinaria, la lucha por identificar los casos de uso más valiosos, las prácticas inmaduras de manejo de información enfocadas en los datos estructurados, las tecnologías disímiles y los repositorios de datos ensilados en las diferentes líneas de negocio. En la era de los datos masivos, este problema se acentúa con la rápida proliferación de nuevas fuentes de datos desestructurados como los dispositivos móviles y los medios sociales.
En la década de los 90, creamos almacenes de datos empresariales para permitir la recolección de datos transaccionales y repositorios históricos. En los años 2000, creamos estructuras completas de informes e inteligencia de negocios para ofrecer valor a partir de las crecientes colecciones de datos históricos y transaccionales. Y en la actualidad, una parte gigantesca de los datos que se generan proviene de los dispositivos móviles. El cambio en esta década consiste en aprovechar los adelantos tecnológicos para generar valor de las vastas cantidades de datos a través de las estadísticas, el análisis predictivo y, cada vez más, el aprendizaje automático. Es así como convertimos el problema de la proliferación de datos en una oportunidad real, especialmente para las instituciones financieras capaces de colocarse al frente.
La explosión de los datos: de sistemas transaccionales a fuentes móviles y en la nube
Los primeros en implementar una cultura organizativa orientada a los datos están adoptando iniciativas multidisciplinarias que aprovechan e integran todos los activos de datos corporativos en los medios sociales y las fuentes externas para poder agregar valor y significado contextual. Esas empresas están elevando las habilidades de sus empleados en todas las áreas por medio de un ciclo de aprendizaje ágil, iterativo y continuo para la exploración y experimentación de los datos —lo que da lugar a una especie de democratización de la exploración de datos y del descubrimiento de perspectivas—. Las prácticas de análisis avanzado compartidas y multidisciplinarias pueden proporcionar una visión integrada y completa del negocio y ofrecer respuestas oportunas a las principales preguntas estratégicas sobre el negocio. El informe The Digital Transformation of Business (La transformación digital del negocio) de Harvard Business Review muestra que para las empresas que dominen los datos masivos, la mayor ventaja será permitir la integración de más datos en su proceso de toma de decisiones (62%) y la generación más rápida de perspectivas (51%).
Los retos y oportunidades antes mencionados son territorio conocido para Microsoft Services, ya que hemos acompañado a numerosas instituciones financieras de todo el mundo en su recorrido desde la administración de datos transaccionales en años pasados hasta el análisis avanzado en la presente era de los datos masivos. Türkiye Finans Katılım Bankası (TFKB) es una de esas instituciones. También aportamos los beneficios de nuestra propia transformación al ofrecer a los clientes mejores prácticas que les ayudarán a adoptar los datos masivos y obtener un valor de negocio importante de ellos.
A continuación, en la tercera parte de esta serie, me enfocaré en los factores clave de éxito que influyen en el proceso de transformarse en una empresa orientada a los datos.
