Karl-Jorit Hausdorf, Responsable del Incubador de Negocios de IA en FUJITSU European Platform Business, discute lo que significa para una empresa ser considerada verdaderamente “data-driven” (orientada a datos) y los beneficios que alcanzar dicho estatus puede tener.
Los avances tecnológicos de los últimos años han hecho que los datos sean ahora más tangibles que nunca. Las empresas ahora tienen la capacidad de transformar datos en conocimientos significativos que pueden ayudar a informar decisiones comerciales y estratégicas.
Un informe publicado por Fujitsu, en colaboración con Freeform Dynamics, encontró que solo el 4.8% de las empresas son realmente “data-driven”.
¿Pero qué significa ser data-driven?
Por definición, una empresa orientada a datos es aquella que es capaz de explotar los datos en todos los niveles para lograr ventajas tanto estratégicas como operacionales. Esto a menudo implica utilizar herramientas y tecnología avanzadas para hacer de los datos y análisis una parte intrínseca de las decisiones del consejo.
Lo que encontramos fue que aquellas organizaciones que estaban más avanzadas en su camino de madurez de datos tendían a rendir mejor que aquellas empresas que, tal vez, no estaban aprovechando plenamente el potencial que los datos podrían tener en su negocio.
Es importante destacar que estas organizaciones también tenían un sólido conocimiento en áreas como la gestión de datos, la cultura y mentalidad, los sistemas y la infraestructura, así como la experiencia general del usuario.
Puede parecer sorprendente que un porcentaje tan pequeño de empresas haya alcanzado ese “estatus orientado a datos”. Pero había una serie de factores que les impedían ser consideradas data-driven: la falta de apoyo del equipo de alta dirección, la resistencia cultural al cambio, la dependencia de IT legado y la mala alineación de KPI, por nombrar algunos.
Sin embargo, las empresas que están comenzando su transformación orientada a datos a menudo requieren varios años para mejorar sustancialmente su madurez; ya sea por los avances en tecnología o incluso el tiempo necesario para actuar sobre las decisiones tomadas.
Quizás sea un recordatorio de que la corriente principal tiende a moverse mucho más lentamente de lo que los relatos de la industria tecnológica a menudo sugieren. Para ser verdaderamente data-driven, es necesario implementar una serie de tecnologías y técnicas que, según los estándares de hoy, son muy avanzadas, y esto es cierto independientemente de la ubicación, el tamaño y el sector.
¿Realmente importa ser data-driven?
Desde la perspectiva de alguien en una posición de toma de decisiones, los beneficios de poder acceder a datos relevantes, actualizados y contextuales son increíbles.
Tener esa mentalidad orientada a datos permitirá a cualquier empresa utilizar la información a su disposición para tomar decisiones comerciales mucho más informadas e inteligentes, aumentando así su agilidad para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.
En un momento en el que las empresas se están volviendo mucho más conscientes de sus compromisos ambientales, sociales y de gobernanza (ESG), ser más data-driven también puede tener un beneficio aquí.
Seremos los primeros en admitir que los centros de datos han sido un importante contribuyente al aumento de las emisiones de CO2 y los crecientes niveles de consumo de energía. Necesitamos actuar ahora y limpiar nuestros datos para ayudar a minimizar este impacto ambiental.
En Fujitsu, estamos trabajando arduamente para lograr esto trabajando con la ONG World CleanUp, el movimiento ciudadano de base más grande del mundo, para lograr un cambio.
Ser más data-driven también puede permitir que las empresas estén preparadas para lo que viene. Durante nuestra investigación, se ha hecho evidente que la IA generativa (GenAI) se va a convertir en un factor tremendamente influyente sobre cómo llevamos a cabo los negocios y optimizamos las operaciones en el futuro.
Las IA de Modelos de Lenguaje Públicos Grandes (LLM), como ChatGPT, Bing, Claude y Bard, se están volviendo mucho más comunes. Pero usar dichas plataformas públicas en la nube conlleva un conjunto único de riesgos, especialmente cuando se trata de analizar conocimientos a través de datos.
Introducir los “datos incorrectos” en estos sistemas puede tener un impacto negativo en su capacidad para procesar información y tomar decisiones significativas como resultado. Para usar GenAI a su máximo potencial, las empresas no solo deben ingresar los “datos correctos”, sino entender completamente qué significan esos datos.
Es igualmente importante considerar la soberanía de datos y las plataformas GPT privadas para datos críticos para el negocio, como su propia propiedad intelectual. No debe arriesgarse a perder el control sobre la información y el conocimiento que diferencian a su empresa de otras. Estamos ofreciendo a clientes y socios probar una instancia GPT privada aquí: AI Test Drive: Fujitsu EMEIA
Convertirse en una empresa data-driven no tiene por qué ser una tarea difícil. Tomar medidas para administrar y explotar mejor los datos dentro de su negocio probablemente producirá resultados valiosos, independientemente de su punto de partida.
Las empresas deben identificar primero los diferentes casos de uso en los que quieren enriquecerse con más datos. A partir de ahí, entonces pueden comenzar a construir sus casos de negocio.
La tecnología también puede ser importante aquí, especialmente cuando se trata de introducir sistemas y soluciones más modernos, proporcionar flujos de datos e incluso desplegar aplicaciones mucho más rápidamente.
Es importante señalar que hasta el 50% de “el problema” con convertirse en data-driven se debe a cuestiones organizacionales, que a menudo requieren una transformación cultural. Pero si puede equilibrar esos requisitos técnicos con un cambio en la cultura, está bien encaminado para ser data-driven.
