Del dato al valor: estrategia y gobierno de datos para decidir mejor

Continuamos con la segunda parte de nuestro ciclo de entrevistas a Consulting de la mano de uno de los socios de la unidad de negocio Luis Carrasco.  

En la entrevista anterior, abordamos cómo iniciar un proyecto digital desde la definición de la estrategia y la importancia de un enfoque global en digitalización y transformación empresarial -lo que trasciende la simple reestructuración de procesos y sistemas-; y promueve de manera natural un cambio cultural que potencia la competitividad y capacita a la organización para afrontar futuros retos.

En esta nueva entrevista vamos a aterrizar el concepto de la estrategia enfocada en datos y lo que implica: analítica de procesos de negocio, gobierno y estrategia de gestión de datos, arquitecturas, modelos de información e integración de datos, diseño de visualización y sistemas de reporting con Business Inteligence:

¿Cómo ayudáis a las empresas a comprender y aprovechar el valor de sus datos en la toma de decisiones?

La toma de decisiones en las empresas es un proceso con varios componentes donde los datos forman la base. Sin datos, el riesgo de tomar una mala decisión es muy alto. Aunque también hay que decir que tener datos no garantiza que se tomen buenas decisiones.

¿Podrías explicar en términos sencillos qué es el gobierno de datos y por qué es crucial para las organizaciones?

Los entornos de negocio actuales generan, transforman y consumen cantidades ingentes de datos. El gobierno de los datos consiste en asegurar que esos datos sean fiables, trazables y disponibles cuando son necesarios, todo ello para conseguir el deseado “dato único” o “única fuente de la verdad”.

Que una empresa no pueda contestar a preguntas del tipo “¿Quién es el responsable de crear un cliente en el sistema?, ¿Por qué el dato de ventas que maneja el área comercial es diferente al que maneja el área financiera?  o ¿Por qué tardo tanto en disponer de los datos para cerrar el mes? son síntomas de deficiencias en el gobierno de los datos.

Y no es un tema de ámbito estrictamente técnico, hay componentes muy importantes de cultura de empresa, organizativos y de procesos.

¿De qué manera una estrategia sólida de gestión de datos puede mejorar los procesos de negocio existentes?

Sin una gestión adecuada de los datos los procesos de negocio trabajan en falso. Si en el área comercial de una empresa no saben el estado de los cobros de un cliente, por ejemplo, el proceso de aceptación de pedidos provocará problemas a toda la organización.

¿Cómo abordáis el diseño de arquitecturas de datos para asegurar escalabilidad y eficiencia?

Hay que abordarlo con una visión integrada de organización, procesos y datos. ¿Cómo se van a usar esos datos? ¿con qué frecuencia? ¿por quién? ¿de dónde salen? ¿qué volumen hay ahora? ¿y en el futuro?

¿Podríais compartir un ejemplo de cómo la analítica de procesos de negocio ha generado insights valiosos para un cliente?

Nosotros mismos somos un buen ejemplo. En nuestra organización conocemos el coste y margen de nuestros proyectos y clientes, así como la previsión de carga de trabajo futura de nuestros equipos y personas (de proyectos en curso y de potenciales proyectos en fase comercial). Con todo ello somos capaces de anticiparnos a picos y valles de trabajo y tomar decisiones basadas en datos.

Otro ejemplo que nos gusta explicar es el de una empresa que analizando los datos de actividad de su fuerza de ventas registrados en su CRM fue capaz de entrenar un modelo predictivo y optimizar el proceso, reduciendo costes, acortando el tiempo de ciclo de ventas y aumentando significativamente sus tasas de éxito.

¿Cómo ayudáis a las empresas a establecer KPIs relevantes a través del análisis de datos?

Adoptamos un enfoque “Top-Down”. De una manera simplificada lo podemos sintetizar en los siguientes pasos: Partimos de entender el negocio (¿Cómo genera valor, interno y externo, nuestro cliente?), luego desglosamos ese concepto de valor en componentes estratégicos que lo soportan, como por ejemplo Ingresos, márgenes, cuota de mercado, competitividad de costes, valoración del consumidor, … cada sector/cliente es diferente. A partir de ahí ya identificamos donde están los datos que sustentan esos componentes e, importante, los procesos que generan y consumen esos datos (hay que entender los flujos operativos del negocio también). Después definimos, en conversaciones profundas con el cliente, qué KPIs o indicadores son los necesarios y el modelo de datos empresarial que va a permitir obtenerlos.

Finalmente vamos a la parte técnica, ya sea proponiendo una nueva arquitectura tecnológica o viendo el encaje del modelo en la existente.

En palabras de W. Edwards Deming, “Sin datos, solo eres otra persona con una opinión”. 

¡No te pierdas la tercera parte de este ciclo de entrevistas enfocada en la implementación de la estrategia y en operaciones!

Autor: Luis Carrasco, socio de Consulting