Todas las mañanas, cojo mi teléfono y en unos instantes tengo controlado mi día. Conozco mi horario, el tiempo, mis datos de salud y forma física, una sugerencia de un nuevo lugar para comer y docenas de otros detalles que he adaptado a mis necesidades. Mi rutina matutina, que probablemente no sea tan diferente de la tuya, pone de manifiesto un cambio fundamental en la forma en que organizamos nuestras vidas. Hoy en día, centralizamos diferentes tipos de datos en nuestros teléfonos para agilizar nuestra toma de decisiones interna y mejorar nuestras vidas de innumerables maneras. Hay probabilidad de lluvia, por ejemplo, así que dejaré el almuerzo en la cafetería de la acera para otro día.
En el trabajo es una historia diferente. Casi todas las empresas comprenden la necesidad de recopilar la mayor cantidad de datos posible, y muchas de ellas han instalado sistemas para hacerlo. Pero la explotación de los datos sigue siendo un reto importante. Según un estudio reciente, dos tercios de las empresas obtienen poco o ningún beneficio de la información que recopilan; lo que es aún más alarmante, tres cuartas partes de las 1.600 organizaciones encuestadas carecen de los conocimientos y la tecnología necesarios para utilizar sus datos para obtener una ventaja competitiva. Como observó el autor del estudio "Los datos son tan omnipresentes que se dan por sentados o se consideran un subproducto".
Una solución es desarrollar una estrategia para aprovechar mejor los datos recogidos. Pero es difícil pensar en el uso estratégico de un recurso que se da por sentado. Una forma de iniciar la conversación en la C-Suite es recurrir a la experiencia personal con los datos y preguntar dónde pueden aplicarse a la empresa las innovaciones que están remodelando nuestras vidas.
Los datos son líquidos
La próxima oleada de wearables de fitness enviará datos directamente a los médicos. Amazon Echo y Google Home no solo recuerdan nuestras preferencias personales, sino que interactúan perfectamente con nuestro termostato, nuestros medios de comunicación y nuestros carros de la compra online. Pero para que estos productos funcionen, los datos deben ser líquidos, es decir, que puedan verterse de un sistema a otro sin contratiempos ni derrames.
¿Es ese tipo de transferencia de datos sin fisuras -que permite a los distintos feudos de una empresa hablar el mismo lenguaje cuantificable- una realidad para las empresas de hoy? Probablemente no. Al unificar los datos en un sistema interoperable, podemos construir un lenguaje compartido de métricas entre departamentos y equipos y, como resultado, mejorar la comunicación. Pero primero, la C-Suite necesita preguntarse cómo los datos dentro de la empresa pueden ser tan líquidos como los datos personales que rigen sus propias vidas de consumidores.
Analítica con sólo pulsar un botón, ¿y luego qué?
En mayor o menor medida, muchos de nosotros hemos recurrido a los datos para que nos ayuden a modificar nuestro propio comportamiento, y al hacerlo nos hemos acostumbrado a la analítica a la carta. Una expectativa similar está transformando los lugares de trabajo actuales. Históricamente, las empresas utilizaban informes detallados que tardaban semanas en crearse. Hoy en día, esa información (y mucha más) puede compilarse y visualizarse con sólo pulsar un botón. La velocidad hace que un negocio sea más eficiente y pone a la empresa en posición de moverse con decisión en el mercado porque todo el mundo puede ponerse de acuerdo antes. Pero, ¿es realmente así en su empresa?
Como individuos, la revolución del análisis a la carta ha acelerado nuestro proceso de toma de decisiones. Vemos los datos y podemos hacer un cambio. Las empresas, por supuesto, no son tan flexibles porque hay muchas más perspectivas que considerar antes de tomar una decisión. Pero si hemos transformado la presentación de informes analíticos, ¿no debería preguntarse la alta dirección cómo puede adaptar la empresa su proceso de consumo de datos y puesta en práctica de los conocimientos? La modernización de la forma de comunicar la información dentro de la empresa es la base de la política de Amazon de no utilizar PowerPoint, y una buena razón por la que uno de los mayores recolectores de datos es tan bueno a la hora de ponerlos en práctica. No en vano, esta práctica es también la forma en que una empresa con un cuarto de millón de empleados evita los cuellos de botella en la toma de decisiones.
Enfoque holístico en el producto y el cliente
Los datos personales liberan a los individuos para perseguir lo que más les importa, asumiendo, por supuesto, que tienen un control sobre sus objetivos y una estrategia para avanzar. Dentro de una empresa, los datos ofrecen una promesa similar. Los datos no sólo informan sobre la forma en que las empresas piensan en sus productos y en sus clientes, sino que también tienen el poder de unificar esa forma de pensar y, como resultado, de alinear mejor a toda la empresa en torno a los mismos objetivos fundamentales, en lugar de permitir que los equipos sean víctimas de la búsqueda del silo.
Por supuesto, los negocios, como la vida, son complejos y desordenados. Los datos personales que nos pueden liberar pueden, con la misma facilidad, empantanarnos. Del mismo modo, los datos que exponen los costes y las limitaciones de los silos que fragmentan la empresa pueden abrumar y desorientar a los empleados con la misma facilidad. ¿Cómo pueden los responsables de las empresas asegurarse de que los empleados sigan centrados en el producto y el cliente en medio de un diluvio de datos?
Es contraintuitivo, pero al igual que los individuos están experimentando con la desconexión de la tecnología, también las empresas pueden practicar "pausas de datos". Obviamente, una empresa nunca puede desconectarse por completo. Pero de la misma manera que aconsejamos a los individuos que apaguen sus pantallas durante determinados momentos del día para que puedan relacionarse con el mundo real, las empresas pueden recurrir a las pausas de datos a intervalos programados. Cuando los datos se interrumpen, los empleados recuerdan el panorama general -el producto y el cliente- y luego pueden volver a los datos con una nueva comprensión de la misión.
Este artículo fue publicado originalmente por Miles Pritchard en Medium.