El auge de los datos y la capacidad de almacenarlos, procesarlos y analizarlos ha revolucionado el funcionamiento de las empresas. Con opciones de almacenamiento más baratas, ordenadores más rápidos y más puntos de recogida de datos que nunca, las empresas pueden ahora tomar decisiones más inteligentes basadas en pruebas sólidas y no en intuiciones o conjeturas. Varios estudios han señalado que las empresas que utilizan la toma de decisiones basada en datos (data-driven decision-making) tienden a tener más éxito en la consecución de sus objetivos que las que se basan únicamente en métodos tradicionales. La toma de decisiones basada en datos puede ayudar a las organizaciones a identificar con rapidez y precisión las tendencias y ajustar las estrategias en consecuencia. También les ayuda a comprender mejor el comportamiento de los clientes para crear productos o servicios a su medida.

Además, este tipo de toma de decisiones permite a las empresas realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento a lo largo del tiempo, lo que proporciona información esencial sobre la eficacia de las distintas iniciativas organizativas. En última instancia, el uso de enfoques basados en datos para la toma de decisiones empresariales conduce a mejores resultados en todas las áreas de operaciones -desde las campañas de marketing hasta el lanzamiento de productos-, lo que permite a las organizaciones maximizar su tasa de éxito potencial en un entorno de mercado competitivo.

¿Qué es la toma de decisiones basada en datos («Data-Driven Decision-Making», DDDM)?

La toma de decisiones basada en datos se basa en datos y análisis para fundamentar las decisiones estratégicas o de gestión. Ayuda a las organizaciones a evaluar y comprender tendencias, comportamientos de los clientes y métricas de rendimiento para optimizar sus operaciones, detectar posibles puntos débiles y maximizar su potencial de éxito. La toma de decisiones basada en datos es cada vez más importante debido al auge de las tecnologías que capturan y analizan datos en grandes cantidades y a bajo coste. Estas implicaciones hacen que la capacidad de recopilar, almacenar y analizar datos sea un objetivo estratégico para toda empresa y organización.

El núcleo de la DDDM es el proceso de análisis de datos, que consiste en examinar los datos para identificar patrones y tendencias. Una vez identificados estos patrones, las empresas pueden utilizar esta información para tomar decisiones informadas sobre qué acciones emprender. El DDDM se utiliza a menudo para tomar decisiones sobre aspectos como el precio de los productos, las campañas de marketing, la optimización de costes, la planificación estratégica o incluso aspectos como la dotación de personal.

Ventajas de la toma de decisiones basada en datos

La toma de decisiones basada en datos ofrece numerosas ventajas, ya que proporciona información que los seres humanos no suelen ver o «sentir» cuando toman decisiones. La toma de decisiones basada en datos ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre las personas, los modelos de negocio y las estrategias, mejorar la experiencia del cliente y obtener mejores resultados.

He aquí una lista de algunas de las ventajas más notables de la toma de decisiones basada en datos («Data-Driven Decision-Making», DDDM):

1. Mayor exactitud y precisión: La DDDM permite tomar decisiones más exactas y precisas al utilizar los datos para identificar patrones, tendencias y relaciones que podrían no ser evidentes mediante la intuición o los métodos tradicionales.
2. Decisiones basadas en pruebas: La DDDM permite a los responsables basar sus decisiones en datos objetivos y no en suposiciones, opiniones o pareceres subjetivos. Están sustituyendo al «Gut-Feeling» de directivos y responsables de la toma de decisiones.
3. Mayor transparencia: DDDM aumenta la transparencia al proporcionar un registro transparente y verificable de los datos y análisis que informan la toma de decisiones – esto también puede conducir a un mejor apoyo a las decisiones.
4. Mejores previsiones: DDDM puede ayudar a identificar patrones y tendencias que pueden utilizarse para hacer mejores predicciones sobre futuros resultados. Basándose en las previsiones, pueden encontrarse nuevas ideas de optimización, o incluso crearse modelos de negocio.
5. Mejor seguimiento y medición: DDDM permite a las organizaciones hacer un seguimiento y medir los resultados de sus decisiones y ajustarlas según sea necesario.
6. Mayor eficacia: DDDM puede ayudar a las organizaciones a utilizar mejor los recursos, automatizar los procesos y utilizarlos mejor.
7. Mejora de la agilidad: DDDM puede ayudar a las organizaciones a responder rápidamente a los cambios en el entorno, como las preferencias de los consumidores o las condiciones del mercado.
8. Mejor identificación de oportunidades: DDDM puede ayudar a las organizaciones a identificar nuevas oportunidades y áreas de crecimiento mediante la identificación de patrones y tendencias que podrían no ser evidentes sin el análisis de datos.
9. Mejor gestión del riesgo: DDDM permite a las organizaciones identificar y mitigar los riesgos teniendo en cuenta todos los datos y la información que pueden afectar a la decisión.
10. Identificación de nuevos productos o servicios: DDDM puede ayudar a las organizaciones a determinar qué nuevos productos o servicios deben ofrecer basándose en los datos de los clientes y en los estudios de mercado.
11. Aumento de la satisfacción del cliente: El DDDM permite a las organizaciones comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes y ofrecer productos o servicios a medida que satisfagan estos requisitos.
12. Mayor competitividad: DDDM puede dar a las organizaciones una ventaja competitiva al permitirles tomar decisiones más rápidas y mejor informadas y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.

Importancia de la toma de decisiones basada en datos

Hemos aprendido mucho sobre qué es la DDDM y qué ventajas tiene. Pero, ¿por qué es importante? ¿Por qué una empresa debería preocuparse por los datos? ¿Por qué todo el mundo habla de «los datos como el nuevo petróleo»?

El DDDM ya desempeña un papel esencial en el éxito de una organización, ya que permite a las empresas tomar decisiones informadas y adaptadas a sus necesidades específicas. Al aprovechar los datos y los análisis, las organizaciones pueden comprender mejor los comportamientos de los clientes, optimizar las operaciones, medir el rendimiento e identificar posibles oportunidades de crecimiento o mejora. Términos como Data-Driven Management (DDM) o Data-Driven Strategic Management (DDSM) están cobrando importancia gracias al aprovechamiento de las insights y los datos.

El término «Brecha Digital» será aquí un aspecto esencial. La brecha entre las empresas que superen a las demás mediante el uso de datos y análisis será significativa, y las que no aprovechen el poder de los datos se quedarán atrás. La DDDM es una herramienta esencial para cualquier organización que quiera triunfar en un mundo digital, ya que le permite tomar decisiones basadas en datos que maximizan su potencial e impulsan resultados reales.

¿Cómo superar los sesgos cognitivos en la toma de decisiones?

Las empresas y las personas son víctimas de sesgos cognitivos todo el tiempo, lo que puede llevar a decisiones equivocadas. Estos sesgos pueden superarse utilizando la toma de decisiones basada en datos, que se basa en hechos en lugar de en preferencias personales o suposiciones. La toma de decisiones basada en datos puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, evitar sesgos cognitivos y superar viejos patrones.

Ejemplos de toma de decisiones basada en datos (DDDM)

A continuación encontrará sólo algunos ejemplos, pero las ventajas de la toma de decisiones basada en datos se aplican a muchos sectores y organizaciones. Algunos de los beneficios habituales que obtienen las organizaciones que adoptan la data-driven decision-making son la mejora del rendimiento, el aumento de la eficiencia, la mejora de las previsiones y el perfeccionamiento del proceso de toma de decisiones, lo que a la larga se traduce en mejores resultados.

Sanidad

En sanidad, la toma de decisiones basada en datos mejora los resultados de los pacientes analizando los datos de las historias clínicas electrónicas, los diagnósticos predictivos, las imágenes médicas y los ensayos clínicos. Por ejemplo, los médicos e investigadores pueden utilizar el análisis de datos para identificar factores de riesgo de determinadas enfermedades y desarrollar planes de tratamiento más eficaces.

Venta al por menor y comercio electrónico

Las empresas minoristas y de comercio electrónico utilizan la toma de data-driven decision-making para conocer mejor el comportamiento de los consumidores, mejorar las ventas y los niveles de stock, identificar nuevas tendencias y evitar las estanterías vacías. Por ejemplo, analizando los datos sobre las compras de los clientes, el tráfico del sitio web y la actividad en las redes sociales, las empresas pueden identificar tendencias en las preferencias de los consumidores y tomar decisiones más informadas sobre qué productos almacenar y cómo comercializarlos. Esto puede ayudar a aumentar las ventas, mejorar la satisfacción del cliente y abrir nuevas posibilidades de venta y promoción.

Finanzas

En finanzas, la toma de decisiones basada en datos se utiliza ampliamente para evaluar el riesgo y tomar decisiones de inversión más informadas. Por ejemplo, las instituciones financieras pueden utilizar el análisis de datos para identificar tendencias y patrones en los precios de las acciones, los tipos de interés y los indicadores económicos para tomar decisiones más informadas sobre qué activos comprar y vender. Los sistemas financieros son incluso tan avanzados que operan en milisegundos basándose en datos, predicciones y algoritmos, superando a los humanos.

Fabricación

En la industria manufacturera, la toma de decisiones basada en datos mejora la eficiencia operativa, reduce el tiempo de inactividad y aumenta la productividad. Por ejemplo, analizando los datos de los sensores de la maquinaria y los equipos, los fabricantes pueden identificar patrones de desgaste y predecir cuándo es necesario el mantenimiento, lo que también se denomina «mantenimiento predictivo».

Gobierno y política pública

Incluso los gobiernos están utilizando la Toma de Decisiones Basada en Datos para desarrollar políticas mediante la comprensión de las necesidades y preocupaciones de la población. Por ejemplo, analizando los datos sobre delincuencia, pobreza y educación, los funcionarios pueden identificar las áreas en las que más se necesitan recursos públicos y elaborar políticas para atender esas necesidades. La toma de decisiones basada en datos también puede utilizarse para evaluar la eficacia de las políticas y programas existentes y ajustarlos en consecuencia: «Elaboración de políticas basada en datos» y «Medición del impacto» son dos términos fundamentales en este contexto.

El papel de la IA en la toma de decisiones basada en datos

En el competitivo y cambiante entorno empresarial actual, los algoritmos inteligentes o «inteligencia artificial (IA)» desempeñan un papel cada vez más importante a la hora de ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. Los algoritmos inteligentes utilizan diferentes tipos de Inteligencia Artificial (IA), como Machine Learning y Deep Learning para analizar grandes conjuntos de datos, identificar tendencias y patrones, hacer predicciones y sugerir el mejor curso de acción para cualquier situación dada. Al aprovechar el poder de la IA, las empresas pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento de los clientes que puede ayudarles a optimizar sus operaciones y maximizar su potencial. Además, los algoritmos inteligentes permiten automatizar tareas mundanas que, de otro modo, consumirían tiempo y recursos si se hicieran manualmente. Como tal, la importancia de los algoritmos inteligentes no puede ser subestimada, ya que se han convertido en herramientas esenciales para cualquier organización que busque tener éxito en un mundo digital.

Proceso de toma de decisiones basada en datos

1. Definición del problema

El primer paso de la toma de decisiones basada en datos es definir el problema. Para ello es necesario comprender claramente el problema o la decisión que hay que abordar y los resultados deseados. También implica analizar factores esenciales para el problema o la decisión, como las preferencias de los clientes, el tráfico del sitio web, los niveles de existencias, los indicadores económicos, el uso de las máquinas o los KPI.

2. Recogida de datos

El segundo paso en el proceso de toma de decisiones basado en datos es la recopilación de datos. La fase de recopilación implica reunir datos de fuentes internas y externas y determinar el tamaño de la muestra y el método de muestreo para garantizar que los datos recopilados sean de alta calidad y relevancia. Para identificar y encontrar eficazmente conjuntos de datos adecuados que respalden los objetivos de una organización, los analistas de datos deben conocer a fondo la empresa y sus objetivos, porque los resultados se vuelven problemáticos o engañosos con conjuntos de datos erróneos.

3. Preparación de datos

La preparación de datos es un paso esencial del proceso de toma de decisiones basado en datos. Implica limpiar y formatear los datos, gestionar los datos que faltan o están duplicados, identificar y tratar los valores atípicos o los errores, y transformarlos en un formato utilizable. Las organizaciones no pueden aprovechar sus conjuntos de datos sin una preparación adecuada de los mismos para obtener información o tomar decisiones procesables.

4. Análisis de datos

El análisis de datos es probablemente la «esencia» del proceso y es crucial para identificar patrones, tendencias y correlaciones a partir de los conjuntos de datos recopilados y dar sentido a todos los datos recogidos. Las organizaciones pueden obtener información valiosa de los datos recopilados mediante técnicas de análisis de datos como la estadística descriptiva, las herramientas de visualización, la estadística inferencial y los algoritmos de aprendizaje automático.

En la fase de análisis pueden utilizarse varios métodos y herramientas:

1. Estadísticas descriptivas (Descriptive Statistics)
2. Visualización de datos (Data Visulalization)
3. Estadística inferencial (Inferential Statistics)
4. Algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning Algorithms)
5. Análisis predictivo y herramientas de modelización (Predictive Analytics and Modeling Tools)
6. Control estadístico de procesos (CEP) y gráficos de control de calidad (Statistical Process Control (SPC) and Quality Control Charts)
7. Procesamiento del lenguaje natural (PLN) (Natural Language Processing – NLP)
8. Minería de textos (Text Mining)
9. Técnicas de reconocimiento de patrones (Pattern Recognition Techniques)
10. Análisis de series temporales (Time Series Analysis)

5. Modelización y validación

El modelado y la validación son esenciales en la toma de decisiones basada en datos, ya que permite a las organizaciones aprovechar sus conjuntos de datos recopilados para obtener información y tomar decisiones informadas. El modelado implica la creación de modelos predictivos mediante diversos algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión, la regresión lineal, los vecinos más cercanos, los árboles de decisión, las máquinas de vectores soporte, los bosques aleatorios y el aprendizaje profundo. Estos modelos pueden predecir el comportamiento de los clientes, el rendimiento del sitio web, las tendencias de ventas, los fallos de la máquina, etc.

La validación es el siguiente paso del proceso y consiste en evaluar y comparar diferentes modelos para determinar cuál es el más preciso. La precisión del modelo puede determinarse utilizando datos del mundo real y técnicas estadísticas como la validación cruzada, el bootstrapping y las pruebas A/B.

6. Toma de decisiones

La toma de decisiones es quizá la parte más práctica para los directivos y empleados de la empresa. Consiste en utilizar los modelos predictivos generados a partir de los pasos anteriores para tomar decisiones o hacer predicciones con conocimiento de causa. Las organizaciones pueden utilizar sus modelos para predecir el comportamiento de los clientes, el rendimiento de los sitios web, las tendencias de ventas, los fallos de las máquinas, etc., y combinarlos con sus metas y objetivos empresariales para tomar decisiones bien informadas.

Sin embargo, la toma de decisiones también implica reconocer y comprender las limitaciones de los modelos predictivos generados. Por este motivo, las organizaciones deben colaborar con las partes interesadas para garantizar que sus decisiones estén alineadas con los objetivos empresariales. A la hora de tomar decisiones, las organizaciones también deben tener en cuenta los posibles riesgos e incertidumbres asociados a las predicciones de sus modelos.

7. Implantación y control continuo

La aplicación de las decisiones y medidas adoptadas a partir del proceso de toma de decisiones basado en datos es quizá uno de los pasos más críticos. Es vital asegurarse de que todas las partes interesadas están de acuerdo con las decisiones tomadas y sus respectivas repercusiones en la empresa. Tras aplicar las decisiones, las organizaciones deben recopilar nuevos datos para seguir y medir los resultados y las reacciones de las partes interesadas.

Además, las organizaciones deben supervisar continuamente los resultados de sus decisiones y hacer mejoras si es necesario. Esto se debe a que los nuevos datos pueden revelar diferentes puntos de vista que pueden conducir a una mejor toma de decisiones en el futuro o conducir a nuevas conclusiones para las que es necesario obtener y analizar nuevos datos. Por lo tanto, las organizaciones deben adoptar los datos, y es crucial que los empleados y la dirección aporten información continuamente.

8. Comunicación, intercambio y colaboración

Comunicar los resultados y las perspectivas a las partes interesadas es esencial para el éxito. Las partes interesadas, como empleados, directivos o altos cargos, deben comprender los resultados, cómo se han obtenido y cómo pueden afectar sus decisiones a la empresa. También es crucial que las partes interesadas sean conscientes de los posibles riesgos asociados a sus decisiones, como el sesgo de los datos o posibles problemas de rendimiento.

Además, las organizaciones deben colaborar y compartir datos con otros departamentos para que todos puedan beneficiarse de los conocimientos derivados de los modelos predictivos. El fácil acceso a los datos y a la información práctica ayudará a los empleados a tomar mejores decisiones, mejorar la experiencia del cliente y, en última instancia, impulsar el éxito empresarial. Por último, las organizaciones deben normalizar el uso de los datos asegurándose de que todos reciben la información que necesitan sin bombardearles con demasiada.

9. Recoger opiniones

Recabar la opinión de las partes interesadas es vital para garantizar que las decisiones tomadas a partir de métodos basados en datos se ajustan a sus expectativas y objetivos. También ayuda a las organizaciones a evaluar si sus estrategias han sido eficaces y pueden mejorarse. Para recabar opiniones con eficacia, las organizaciones deben crear un clima de confianza, comprensión y compromiso entre los miembros del equipo. Esto permite a las partes interesadas expresar libremente sus opiniones y responsabilizar a las organizaciones de sus decisiones.

Las organizaciones también deben estar abiertas a las críticas y los comentarios de empleados, socios, clientes y otras partes interesadas sobre las decisiones tomadas basándose en hechos. Así se garantiza que los modelos, análisis, indicadores clave de rendimiento o bases de datos puedan ajustarse según sea necesario.

10. Mejora continua e iteración

La mejora continua y las iteraciones son una parte esencial de la toma de decisiones basada en datos. Las organizaciones deben asegurarse de que analizan constantemente nuevos datos y perfeccionan sus modelos para mejorar sus decisiones en función de la información recopilada que hemos mencionado antes. Esto se consigue recopilando y analizando continuamente nuevos datos para obtener más información que ayude a la toma de decisiones. Las organizaciones también deben adaptarse a los cambios recientes del entorno empresarial y ajustar sus modelos en consecuencia.

Las organizaciones pueden aumentar su precisión y confianza en sus decisiones refinando y mejorando continuamente sus procesos de toma de decisiones basados en datos. Esto también les ayuda a seguir siendo competitivas en el siempre cambiante panorama empresarial adaptándose rápidamente a los nuevos cambios. Además, esto ayudará a los empleados a sentirse más cómodos utilizando los datos para tomar mejores decisiones, ya que también tienen la sensación de que obtienen datos y perspectivas que son relevantes y están actualizados.

Herramientas para la toma de decisiones basada en datos

Herramientas para generar datos

Para recopilar datos se utilizan diferentes herramientas empresariales. Los sistemas ERP (Planificación de Recursos Empresariales) se utilizan para recopilar datos de todas las partes de la empresa. Los sistemas de comercio electrónico recopilan datos sobre el comportamiento de los clientes. Los sistemas CRM (Customer Relationship Management) realizan un seguimiento de las interacciones con los clientes. Los sistemas IoT (Internet de las cosas) utilizan sensores para recopilar datos sobre objetos físicos.

Pero también otras fuentes como las encuestas a empleados, las encuestas a clientes, los datos financieros y los datos de análisis web pueden aportar información que ayude a tomar mejores decisiones.

Herramientas de análisis de datos

Una vez recogidos los datos, hay que analizarlos. Hay diferentes maneras de analizar los datos, pero algunos métodos comunes son:

• Análisis descriptivo: Este método responde a la pregunta de qué ha ocurrido. Describe los datos y busca patrones.
• Análisis predictivo: Este método responde a la pregunta de qué ocurrirá. Utiliza datos históricos para construir modelos que predicen acontecimientos futuros.
• Análisis prescriptivo: Este método responde a la pregunta de qué debería hacerse. Utiliza el análisis predictivo para identificar la mejor línea de actuación.

Existen diversas herramientas que permiten tomar decisiones basadas en datos, como la minería de datos, el análisis predictivo y el análisis estadístico. La minería de datos es el proceso de extracción de información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos. El análisis predictivo utiliza datos históricos para identificar patrones y tendencias que permitan predecir comportamientos futuros. El análisis estadístico se utiliza para comprender las relaciones entre variables y hacer predicciones sobre acontecimientos futuros.

Algunas herramientas utilizadas habitualmente para el análisis de datos:

• SQL
• Excel
• Tableau
• R
• MATLAB

Plataformas para la toma de decisiones basada en datos

Existe una gran variedad de plataformas que ayudan a las empresas a comprar datos y obtener información sobre la dinámica del sector o datos externos. He aquí algunos ejemplos:

1. MoreThanDigital Insights: MoreThanDigital Insights es una plataforma de análisis empresarial que genera datos de todo el mundo y permite a las empresas comparar y analizar sus resultados con los de otras empresas de su sector. También proporciona información sobre todos los aspectos cualitativos y cuantitativos de una empresa e incluso permite realizar encuestas en toda la empresa.
2. Socrata: Socrata es una plataforma que ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos proporcionando acceso a fuentes de datos públicas. Ofrece una variedad de herramientas para ayudar a los usuarios a analizar y visualizar los datos.
3. Factiva: Factiva es una plataforma que proporciona acceso a noticias e información empresarial de todo el mundo. Incluye una base de datos de más de 32 millones de artículos de más de 2.000 fuentes.
4. Dunnhumby: Dunnhumby es una plataforma que ayuda a las empresas a comprender el comportamiento de los consumidores. Ofrece servicios para ayudar a las empresas a recopilar y analizar datos de clientes, así como a desarrollar programas de marketing basados en las percepciones de los clientes.

Retos y consideraciones

Las decisiones basadas en datos pueden ser muy eficaces cuando se aplican correctamente. Sin embargo, también plantean numerosos retos y problemas potenciales que las organizaciones deben conocer para garantizar el éxito. Estos problemas pueden incluir la calidad y la integridad de los datos, la parcialidad de los datos y los algoritmos, consideraciones éticas, el establecimiento de objetivos erróneos y la falta de una cultura basada en los datos para utilizarlos y aplicarlos a las decisiones. Una evaluación exhaustiva de un sistema basado en datos es esencial para garantizar que todas estas cuestiones se abordan antes de su implantación. Además, debe obtenerse y analizarse periódicamente la opinión de las partes interesadas para identificar posibles áreas de mejora.

He aquí 10 de los mayores retos para la toma de decisiones basada en datos:

1. Calidad e integridad de los datos: Garantizar la suficiente calidad y precisión de los datos puede ser difícil cuando se trata de grandes conjuntos de datos.
2. Sesgo en datos y algoritmos: El uso de datos o algoritmos sesgados puede dar lugar a decisiones que no se basen en un análisis objetivo e imparcial.
3. Consideraciones éticas: Las organizaciones deben adherirse a las normas éticas cuando recopilan, almacenan y utilizan datos para la toma de decisiones.
4. Fijación de objetivos erróneos: Es esencial establecer objetivos realistas y alcanzables que puedan medirse con precisión y ser objeto de un seguimiento coherente a lo largo del tiempo.
5. Falta de cultura para utilizar y aplicar los datos en la toma de decisiones: Muchas organizaciones carecen de la cultura necesaria para utilizar los datos eficazmente en su proceso de toma de decisiones.
6. Dificultad para comprender los resultados de los modelos predictivos: Interpretar con precisión los resultados de los modelos predictivos requiere conocimientos estadísticos avanzados o experiencia.
7. Predicciones imprecisas o poco fiables: Dependiendo de la calidad de las entradas, los resultados de las previsiones o predicciones pueden ser incorrectos o poco fiables.
8. Preocupación por la privacidad de los datos recogidos: La recopilación de datos debe tener en cuenta adecuadamente la privacidad del usuario para cumplir con las leyes y reglamentos relativos a la protección de la información personal.
9. La complejidad del sistema: Los sistemas de decisión basados en datos requieren arquitecturas complejas que incluyen componentes de hardware y software para funcionar correctamente.
10. Implicaciones económicas de la implantación de un sistema de decisión basado en datos: Es necesario invertir tanto en hardware como en formación del personal para crear un sistema de decisión basado en datos eficaz que ofrezca información precisa de forma regular a escala

Crear una cultura empresarial basada en los datos

Una cultura empresarial basada en los datos es aquella en la que las decisiones se basan en el análisis de los datos y no en la intuición o las conjeturas. Puede ser difícil de implantar, pero con las herramientas y procedimientos adecuados se puede conseguir. He aquí algunos pasos que le ayudarán a empezar:

• La dirección debe convertirse en un modelo a seguir: El primer paso es asegurarse de que la dirección está de acuerdo con la idea de la toma de decisiones basada en datos. Deben ser un modelo para el resto de la empresa, utilizando los datos para fundamentar sus propias decisiones y compartiendo esta información con los empleados. Esto ayudará a crear una cultura en la que todos se sientan cómodos trabajando con datos y utilizándolos para
• Haga visibles los datos y las ideas: Intente implementar los datos en las reuniones diarias, las noticias internas, los informes y las comunicaciones importantes. Una buena manera es también incluirlos en las herramientas que los empleados utilizan a diario, por ejemplo ERP, CRM e Intranets.
• Fomente y ponga en marcha embajadores de datos: Se trata de personas de la empresa en las que se puede confiar para que defiendan los datos y sus posibles usos. Pueden servir de modelo, pero también ayudar y animar a los empleados.
• Invierta en software basado en datos: Esto te permitirá tomar mejores decisiones al darte acceso a más información. Asegúrese de que todo el mundo esté formado en alfabetización de datos. Esto significa entender cómo leer, analizar y sacar conclusiones de los datos.
• Establezca un proceso de toma de decisiones basado en datos: Esto incluye establecer directrices claras sobre cuándo deben utilizarse los datos para tomar decisiones y determinar quién tiene autoridad para tomar decisiones basadas en datos.
• Formar a empleados y directivos en el análisis de datos: Esto incluye enseñar cómo utilizar los datos para tomar decisiones informadas y resolver problemas.
• Utilizar los datos para mejorar las operaciones: Esto incluye el uso de datos para optimizar los procesos de negocio, identificar áreas de mejora y realizar un seguimiento del progreso a lo largo del tiempo.
• Celebrar los éxitos: Una cultura basada en datos está en constante aprendizaje y evolución, por lo que es importante celebrar los éxitos a lo largo del camino. Esto ayuda a mantener a los empleados motivados y centrados en el objetivo de convertirse en una empresa verdaderamente basada en datos.

Conclusión

La toma de decisiones basada (data-driven decision-making – DDDM) tiene el potencial de revolucionar la forma en que las organizaciones abordan las decisiones empresariales. Las empresas pueden tomar decisiones informadas y adaptadas a sus necesidades aprovechando los datos, los modelos predictivos y la IA. Sin embargo, las organizaciones deben ser conscientes de los retos asociados a este método, como los problemas de calidad e integridad de los datos, la parcialidad de los algoritmos, las consideraciones éticas, el establecimiento de objetivos erróneos, etc. También es esencial recabar la opinión de las partes interesadas para garantizar que se cumplen todas las expectativas. Las organizaciones deben esforzarse por mejorar continuamente recopilando nuevos datos y perfeccionando sus modelos para mantenerse por delante de la competencia.

Con una evaluación de riesgos y unas estrategias de implantación adecuadas, las ventajas de utilizar un sistema basado en datos superan con creces sus riesgos: la mejora de la experiencia del cliente y el aumento de las ventas y los ingresos son sólo algunos ejemplos. La toma de decisiones basada en datos seguirá determinando el funcionamiento actual de las empresas y seguirá siendo parte integrante de la estrategia de cualquier organización de éxito en el futuro.