Por: Sergio Lujan Hoffmann, director en México de Data Science en NEORIS

• Un número importante de organizaciones fracasan en sus iniciativas de datos por no tener claro el objetivo o caso de uso a desarrollar. Según Gartner, solo entre 15 y 20% de las iniciativas de analíticos avanzados llegan a término

Empecemos con un ejercicio: ¿Cómo era nuestro estilo de vida hace 10 años, hace 20 y hace 40? La forma en la que hemos integrado la tecnología en nuestro día a día nos hace más difícil recordar aquellos días. Algunos recordarán revisar la cartelera de cine en medios impresos contra la inmediatez que hoy nos ofrecen las aplicaciones móviles o incluso la comunicación digital en tiempo real.

La digitalización ha cambiado nuestros estilos de vida, para bien y para mal, pero es indiscutible que hoy tenemos más visibilidad de nuestras acciones y su impacto en la calidad de vida. El mercado de “wearables” inteligentes para la salud, que inició con relojes que medían la frecuencia cardíaca y pasos, continua su crecimiento constante, hacia nuevos nichos como enfermedades como la diabetes y condiciones que durante toda nuestra historia han afectado a un gran porcentaje de todas las poblaciones. En combinación con los teléfonos celulares, internet y la nube, hoy podemos medir cuántos pasos nos faltan para cumplir nuestra meta para un estilo de vida “saludable”, monitorear el tipo de comida y calorías de acuerdo con nuestro perfil genético o conocer el esfuerzo máximo que podemos realizar en nuestra rutina de entrenamiento.

¿En dónde está la gran oportunidad? Desde mi punto de vista, debemos entender y elegir el objetivo que perseguiremos con estas súper herramientas que muchos poseemos. Medir solo con el fin de medir puede ser divertido, pero también costoso y desgastante. Una vez definido un objetivo, en pos de nuestro bienestar o el de nuestra comunidad, podemos pensar en los dispositivos que usaremos y las plataformas que nos ayudarán a analizar los datos a nuestra disposición y usarlos para cambiar comportamientos desde un enfoque proactivo e inteligente.

El entorno empresarial ha vivido una evolución similar. Hoy hay más información de la que las instituciones pueden monetizar. El enfoque en datos y analítica ha evolucionado desde los complejos reportes y tableros, a analíticos que pueden potenciar y transformar los procesos de cualquier cadena de valor explotando información interna y externa, ampliando los horizontes de posibilidades actuales.

Sin embargo, un número importante de organizaciones fracasan en sus iniciativas de datos por no tener claro el objetivo o caso de uso a desarrollar. Según Gartner, solo entre 15 y 20% de las iniciativas de analíticos avanzados llegan a término. Aunque existe más conocimiento del tema, hay líderes que aún consideran adquirir servicios y soluciones de datos y analíticos sin tener claro para qué los utilizarán.

Nuestra recomendación es comenzar definiendo casos de uso para analíticos y desarrollarlos de cara a los usuarios finales o miembros de los distintos equipos de unidades de negocio. El concepto de Data Storytelling es la historia que como líderes de datos y analíticos queremos plasmar en tableros y reportes amigables, funcionales y dinámicos para aumentar las capacidades de decisión de nuestras empresas.

En Neoris, nuestra metodología de Data Storytelling consiste en 4 pasos: Entendimiento, Ideación, Diseño y Retroalimentación. Esta integra conceptos y metodologías como Agile y Design Thinking y recientemente Data Ops para algunos proyectos. Nuestro objetivo es apoyar a las empresas a definir los casos de uso de analíticos, validar que cuentan con los datos necesarios para desarrollarlos y construir soluciones que generen impacto de negocio cuantitativo en el menor tiempo posible.

Con este enfoque, hemos podido desarrollar casos de éxito en distintas industrias en ventanas de tiempo cortas que nos han permitido mostrar resultados de forma ágil a nuestros clientes para continuar sus programas para volverse empresas más inteligentes.

Finalmente, no olvidemos que al menos a la fecha, la tecnología es solo un medio para un fin, lo más importante es conocer el fin que perseguimos y validar que contamos con los recursos, procesos y colaboradores necesarios para lograrlo.

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Acerca del autor:

Sergio Lujan Hoffmann
Director en México de Data Science en NEORIS.

Sergio tiene más de 11 años de experiencia en la industria de la tecnología cuenta con un MBA de la escuela de negocios IE Business School. Actualmente participa en el programa en Estadística y Ciencia de Datos de MITx. Fue Asesor de Gartner especializado en transformación digital y análisis de datos. Se incorporó a NEORIS en el 2020 apoyando a la práctica de análisis de datos e inteligencia artificial en México