Capital de Datos y Analítica Avanzada

Para ser exitosas en la economía digital, las empresas deben internalizar la idea de que los datos son un nuevo tipo de capital, tan importante como el capital financiero para el desarrollo de nuevos productos y servicios.

Las implicaciones de esto van mucho más allá de la toma de decisiones por medio de analítica predictiva. Para algunas empresas, el capital de datos incluso sustituye al capital tradicional. Solo de esta manera se puede explicar que empresas de servicios digitales tengan valuaciones de miles de millones de dólares.

Hoy en día, los analíticos avanzados permiten a las empresas sacarle el mayor provecho a los datos que se producen a partir de las actividades del día a día, desde la información generada por sensores, por los puntos de venta, llegando a las redes sociales e imágenes y video. Las herramientas tradicionales de inteligencia de negocio producen un resumen o sumario de los datos, generando a su vez más datos, pero las herramientas tradicionales de inteligencia de negocio proveen una visión del pasado, es decir, lo que ya sucedió. Los analíticos avanzados, de la misma forma, producen más datos a partir de los datos existentes, pero estos datos son transformacionales, creando conocimiento previamente desconocido y ofreciendo una visión del futuro y de opciones no identificadas previamente, que muy posiblemente sucederán.

Las empresas deben de poner a trabajar a sus datos para poder obtener un retorno de inversión a partir de la captura, limpieza y mantenimiento de los mismos. Poner a trabajar a los datos a través de algoritmos de analíticos avanzados, ha mostrado drásticamente un constante retorno de la inversión. Tradicionalmente, los centros de datos han sido vistos como un impuesto o costo más que un generador de dividendos. El costo de mantener grandes volúmenes de datos es una carga bastante pesada cuando no es posible sacar nuevo valor de los datos y utilizarlos para generar acciones de apoyo al negocio, tales como predecir la conducta de los clientes, entender las causas raíces del comportamiento y reducir los fraudes.

¿Cómo pueden las compañías convertir los centros de datos en activos generadores de dividendos?

Una forma es a través de la reducción del costo de transacción. Típicamente, estos costos de transacción involucran mover los datos en ambientes donde los modelos predictivos pueden producirse o el análisis de los datos se realiza sobre un subconjunto pequeño de datos que puede caber en arquitecturas de hardware y software existentes. Luego está el costo involucrado en poner dichos modelos en producción. Los costos de transacción resultan en esfuerzos de múltiples pasos que involucran un trabajo intensivo, lo cual lleva a las compañías a posponer su inversión en los datos y obtener valor de ellos.

Leyes del capital de datos

En Oracle identificamos tres leyes fundamentales del capital de datos que describo a continuación:

1. Los datos provienen de la actividad. Los datos son registros de eventos sucedidos, así que si no estamos al tanto de las actividades cuando suceden, perdemos para siempre la oportunidad de capturarlos. Así que las empresas deben digitalizar y “datificar” las actividades clave con clientes y proveedores para poder estar capturando esos datos al momento de la actividad.

2. Los datos generan más datos. Los algoritmos que dirigen las decisiones de precio, publicidad, inventario o detección de fraudes generan datos que a su vez utilizan como retroalimentación para mejorar su desempeño. Este ciclo de retroalimentación genera una ventaja competitiva que es difícil de alcanzar.

3. Las plataformas ganarán. En las industrias intensivas en información, como el software y el mercado bursátil estamos acostumbrados a que existan plataformas informativas, ya sea abiertas o dominadas por una empresa. Este mismo fenómeno se dará en otras industrias conforme usen datos más y más. En industrias como la automotriz y de servicios de salud veremos que las empresas competirán para convertirse en la plataforma de información dominante en su industria.

Conclusión

Las organizaciones hoy en día deben considerar al científico de datos o, a los analistas como “gerentes del capital de datos”. Esto es, son las personas encargadas de extraer el mayor provecho y ganancia de los activos de datos. Para alcanzar estos altos dividendos con costos bajos de las transacciones, los gerentes del capital de datos necesitan valerse de herramientas y plataformas que automaticen las actividades, haciéndolo más productivo y finalmente obteniendo logros más espectaculares para la empresa, haciendo más con menos gracias a la rapidez y sencillez.