La analítica de datos es una función transversal en cualquier estructura productiva. En efecto, desde los comienzos de esta carrera mundial por controlar los flujos de información y extraer riqueza de éstos, los expertos y profesionales vienen explicando que cualquier argumentación que no esté apoyada en los datos no pasa de ser una “opinión”. De cierta forma, este novísimo afán de apoyar las decisiones en conocimiento digital tiene que ver con las insoportables dosis de incertidumbre generadas por la crisis de los grandes mitos del capitalismo. Hemos arribado al momento en que sabemos muy bien el costo de la irracionalidad mercantil y productiva, así que perseguimos cualquier luz de orden y estabilidad. En este escenario, Big Data y Data Science hacen parte de las respuestas. Sin embargo, no es posible hablar de datos separadamente de talento humano.

En la actualidad, donde los secretos no existen y los productos y servicios se parecen cada vez más entre sí, parece existir solo un factor auténticamente diferenciador entre empresas y organizaciones: la forma como cada una gestiona los datos en su poder y la innovación a la hora de obtener ventajas estratégicas. Es ahí donde radican las nuevas claves del éxito.

Es posible destacar tres etapas de vital importancia en los procesos transformadores involucrados. Aquellas compañías con la capacidad y la visión necesaria experimentarán una cadena de cambios que las terminarán redefiniendo como “empresas de datos”, independientemente de su sector de actividad. Esto también podemos conceptualizarlo como “empresas orientadas a los datos”.

En una segunda instancia tenemos todo el desarrollo necesario para crear culturas organizacionales donde los datos se conciben como “materias primas digitales” capaces de agregar valor a los productos y servicios de la compañía; es aquí donde veremos diferencias en los modelos de gestión. Pero en esta generalización tenemos un tercer capítulo que podríamos considerar avanzado: cuando el antes nombrado proceso de toma de decisiones se ve profundamente influenciado por soluciones en Inteligencia Artificial.

LOS DATOS DEMANDAN TALENTO

En resumen, podríamos destacar una idea: los datos representan una categorización nueva, que en los últimos años ha pasado a ser la piedra angular de los relatos corporativos. En torno a esta nueva categoría surgen paradigmas que se convierten en valores en sí mismos, como Big Data, Data Science, y otros. Sin embargo, tales paradigmas se instrumentalizan de forma más bien clásica; en este caso, nuevas culturas empresariales y talento humano significan soluciones analíticas creadas con Estadística y matemáticas.

A su vez, con talento humano nos referimos a una visión integral y multidisciplinar. Es decir, en la recogida y analítica de datos todo tiene que funcionar a la vez, con profundidad y continua mejora. Por ejemplo, las empresas están ahora haciendo importantes esfuerzos para que sus datos internos sean gradualmente mejores, con el fin de implementar análisis más transversales, cuya estructuración revele información o pautas que incluso podían pasar desapercibidas.

En tiempos recientes la mejora de los datos también tiene que ver con sistemas de sensores que exigen esfuerzos en ingeniería en sí mismos. Esos sistemas se encuadran dentro del IOT (Internet de las Cosas). Los sistemas de sensores se extienden no solo en grandes infraestructuras, sino en los dispositivos electrónicos que paulatinamente entran en los hogares, recogiendo datos sobre hábitos de consumo.

Como conclusión de esta breve entrada blog, podríamos decir que, efectivamente, los datos tienen cierto ciclo de vida. La riqueza que puede extraerse de ellos tiene que ver con la calidad de los modelos de gestión o sistemas de trabajo implementados en culturas organizacionales que tienden a convertir a empresas tradicionales en compañías de datos. Durante el trascurso de tales procesos (entre la captura, el almacenamiento, el tratamiento y la misma puesta en valor) tenemos diferencias totalmente determinadas por el talento humano involucrado.

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