Los datos son un recurso relevante en la gestión de los negocios. Sumados al talento y los activos de la compañía, facilitan el logro de sus objetivos estratégicos. Sin embargo, este recurso no suele ser explotado de manera óptima.
Hay tres errores comunes que cometen las empresas en la gestión de sus datos, asociados a cantidad, calidad y seguridad. El primero, no asegurar que se cuente con los datos necesarios -internos o externos- para la toma de decisiones y la gestión de la empresa. De hecho, muchos negocios no invierten en la recolección de datos, o lo hacen de una manera no sistematizada, lo que les impide contar con un volumen de información útil para predecir las tendencias del mercado o anticipar los patrones de compra de los clientes.
En la experiencia de Apoyo Consultoría con empresas de consumo masivo y retail, la historia de la información suele verse afectada por cambios en los sistemas o en las personas que centralizaban los datos. Ello genera una discontinuidad que limita la capacidad de hacer analítica.
El segundo error común es no garantizar la calidad de la información. Si ésta es deficiente, los datos no solo pueden ser subutilizados sino que peor aún, conducen a malas decisiones. Los síntomas de mala calidad de datos conllevan una pérdida de confianza por parte de la plana gerencial, que preferirán aplicar su intuición antes que una evidencia poca robusta.
El tercer error común es no asegurar un apropiado cuidado de la data y exponerla a su pérdida o robo. Estos casos son muchos más numerosos de los que se reportan en los medios de comunicación. Y esta situación empeora si se incluyen las mini sustracciones de datos por parte de los colaboradores o proveedores que pueden exponer el conocimiento del negocio a terceros o competidores, más allá de las responsabilidades legales que puedan generar.
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El gobierno de datos como estrategia de extracción de valor
Sin cantidad, calidad y seguridad, los datos pierden su condición de recurso estratégico y limitan la capacidad competitiva del negocio. La solución a estos males es la implementación de un gobierno de datos óptimo que permita a las empresas contar con una fuente de información continua, de calidad y protegida.
Gobernar datos significa definir cuáles son relevantes para el negocio, cuál es el equipo responsable de su gestión y qué reglas y políticas de calidad y seguridad deben ser implementadas. Con un buen gobierno de datos, las distintas áreas de negocio elaboran indicadores confiables y construyen modelos analíticos que les ayudan a definir mejor su estrategia de, por ejemplo, segmentos y precios u optimizar sus recursos y generar ahorros.
Dos indicadores soportan la tesis de la relevancia y utilidad del gobierno de datos. Existe un mercado robusto y creciente de comercialización de datos digitales. Según un estudio de la Comisión Europea, en las tres economías más grandes -Estados Unidos, la Unión Europea y China-, el mercado de datos superó los US$500 mil millones en el 2023, año en que registró un crecimiento mayor al 10%.
Aun cuando los datos de la empresa suelen ser propios o de uso interno y no tienden a comercializarse, el tamaño del mercado y su tendencia reflejan su creciente valor
Dicho esto, el valor de los datos se plasma a través de las soluciones analíticas que tienen un retorno a la inversión identificable, a través de, por ejemplo, modelos de detección de fuga de clientes que evitan la pérdida de ingresos o predicción de fallas de equipos que ayudan a optimizar el gasto de las operaciones. El funcionamiento adecuado de estos modelos reposa en datos de calidad que reposan en un gobierno apropiado.
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Los retos del gobierno de datos para las empresas peruanas
Para implementar un gobierno que garantice la extracción del valor de los datos se requiere de talento especializado que integre habilidades técnicas y de negocio, un plan aterrizado acompañado por el compromiso del CEO y de las áreas clave de la empresa, y una infraestructura tecnológica adecuada. En el Perú, en la mayoría de las empresas existen grandes vacíos en estos tres frentes.
Primero, existe una escasez de profesionales de datos. De acuerdo con el estudio de la Comisión Europa citado previamente, los profesionales de datos representan entre el 4% y 8% de la fuerza laboral de la Unión Europea y Estados Unidos.
En el caso peruano, según el estudio de adopción de ciencia de datos realizado por Aoyo Consultoría y la UTEC en 2022, estos profesionales representan entre 1% y 3% en empresas de más de 300 trabajadores, y para las empresas más pequeñas, su presencia es casi inexistente. El problema es estructural, pero una solución inmediata implica prácticas de retención de talento, así como una mayor velocidad de captación y formación de habilidades tanto técnicas como de conocimiento de negocio.
El otro reto es el compromiso de las unidades de negocio, que pese a reconocer la importancia de tener datos de calidad, no internalizan el esfuerzo necesario para acompañar a los equipos de datos en la implementación y cumplimiento de reglas de calidad. Por ello, es importante el convencimiento del CEO y el compromiso de la plana gerencial para apoyar las iniciativas de gobierno.
Finalmente, si bien el gobierno recae sobre los sistemas de información existentes, es necesario la implementación de una arquitectura que integre los distintos silos de información que tiene la compañía y asegure su interoperabilidad. Felizmente, el mercado provee de muchas herramientas en nube para llevar a cabo esta tarea. El reto es encontrar la solución más costo efectiva.
Las empresas peruanas aún están en un estadio inicial de adopción de un gobierno de datos robusto. Deben sobrellevar los retos planteados y aplicar un gobierno de datos adecuado para aprovechar al máximo un recurso que cada vez será más valioso.
Por Ángel Guillén, gerente de Analytics de APOYO Consultoría; y Keith Caballero, científico de datos senior de APOYO Consultoría
Gobierno de datos con escasez de talento
Por Ángel Guillén, gerente de Analytics de APOYO Consultoría
Los procesos de gobierno de datos son de largo aliento y de avance continuo pues el flujo de información crece conforme el negocio se adentra en nuevos mercados o desarrolla nuevos productos. Por otro lado, los equipos de datos no crecen a la misma velocidad y hay escasez de un talento cada vez más especializado.
¿Cómo hacer para implementar procesos de gobierno de datos con un talento insuficiente? La respuesta es priorizar los procesos clave de la empresa y formar equipos técnicos polifuncionales que absorban rápidamente el conocimiento de negocio.
La implementación del gobierno debe priorizar los procesos de mayor valor para la empresa y soportar iniciativas de datos de alto impacto. Si bien es un inicio imperfecto pues se deja flancos abiertos, se gana en resultados y en experiencia del equipo para escalar hacia otros procesos con mayor velocidad.
Por otro lado, el equipo de datos debe mimetizarse con el negocio, generando un talento único que habla y entiende tanto la profundidad técnica de la analítica de datos como las decisiones y estrategia de la compañía. Esto permite mantener equipos pequeños con habilidades integrales, además que brinda un sentido de propósito y una orientación a resultados que ayuda a retener talento.
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