Empresas Data-Driven: qué son y cuáles son los beneficios

El número de empresas data-driven aumenta cada año. Las organizaciones se han dado cuenta de que un uso correcto de los datos aumenta sus posibilidades de éxito al permitirles tomar mejores decisiones en sus estrategias. Pero, ¿qué son exactamente las empresas basadas en datos? ¿Toda empresa que trabaja con datos lo es? ¿Cómo puede la tuya convertirse en una para impulsar el data science? En este artículo te lo contamos todo sobre ellas.

Qué es una empresa data-driven

Una empresa data-driven o en empresa basada en datos es aquella que toma sus decisiones estratégicas basándose en la información aportada por el análisis de datos en vez de hacerlo guiándose por las opiniones, intuiciones o emociones de los miembros del equipo. En resumen, este tipo de empresas ponen el data science en el centro de sus estrategias y sus procesos.

Esto es posible gracias a la evolución de la tecnología, la cual ha facilitado el acceso a una gran cantidad de información y ha hecho posible la recolección masiva de datos.

Debido a ello, una empresa data-driven es capaz de tomar decisiones más acertadas y prever comportamientos de mercado de forma más exacta.

Además de estos, una empresa basada en datos tiene muchos otros beneficios tanto a nivel interno, como de cara al mercado:

• Cuentan siempre con información actualizada.
• Consiguen agilizar todos sus procesos.
• Potencian su productividad.
• Aumentan su capacidad de prevenir cambios en el mercado y, por tanto, logran anticiparse a la situación de forma más acertada, evitando así pérdidas económicas.
• Son capaces de captar más clientes y de fidelizar con más facilidad a aquellos que ya tienen.
• Generan más beneficios tanto por empleado, como a nivel general.
• Consiguen ahorrar costes.

Tipos de empresa según su data science

Dependiendo del nivel de data science que haya implantado en una empresa, podemos encontrar 5 tipos de organizaciones:

• Organizaciones Data Resistant: no ven el análisis de datos como algo indispensable para seguir creciendo y, por tanto, no implementan un cambio en ese sentido.
• Organizaciones Data Aware: a diferencia de las organizaciones Data Resistant, estas sí que son conscientes de la importancia del data science y quieren implementarlo, pero no saben cómo.
• Organizaciones Data Guided: podríamos considerarlas como aquellas empresas que llevan a cabo el nivel más básico de data science. Son capaces de atender a los datos y de sacar conclusiones en base a ellos, pero no han creado una estrategia en torno a ello, por lo que no son metódicos.
• Organizaciones Data Savvy: en este caso sí que llevan a cabo el data science de forma estratégica, siendo capaces de saber el por qué de los datos y de extraer conclusiones sobre las acciones del consumidor.
• Organizaciones Data Driven: además de todo lo que hacen las empresas Data Savvy, saben qué hacer después de recabar datos y sacar conclusiones, es decir, que van un paso más allá y llevan a la realidad sus resoluciones.

Es muy normal que las empresas evolucionen y vayan cambiando de naturaleza hasta conseguir un uso verdaderamente adecuado de los datos. Pero también hay otras que permanecen durante mucho tiempo en un escalón y no logran evolucionar.

5 indicadores de que una empresa es data-driven

Transparencia de datos

En una empresa data-driven todos los miembros del equipo, sea cual sea su función en la organización, tienen acceso a todos los datos, tanto aquellos sobre la organización como los que tratan de los clientes y del mercado, sean estos positivos o no. Y es que, los datos negativos también nos ayudan a tomar decisiones en la buena dirección. No es positivo para nadie que una empresa muestre únicamente los datos cuando son positivos y se guarde los menos alentadores.

Figura de un profesional de data science

La figura del data scientist es fundamental en cualquier empresa basada en datos. Este profesional se encarga de estructurar las grandes bases de datos con las que cuenta la organización a través de la aplicación de sus conocimientos en estadística, tecnología y matemáticas. Es decir, se encarga de extraer, recopilar y procesar toda la información de valor que hay en ellas.

Gracias al data scientist, todos los miembros de una organización pueden tener acceso a los datos de una forma fácil, comprenderlos y confiar en ellos.

Actualmente, este perfil profesional está experimentando un gran crecimiento, ya que es muy demandando por empresas de muy diversos sectores.

Los objetivos son un número más

Muchas empresas establecen sus objetivos de forma abstracta, pero en una empresa data-driven esto no ocurre. Este tipo de empresas basan sus objetivos en la información aportada por los datos y dejan muy claras las características objetivas y numéricas del mismo.

Por ejemplo, en una empresa no basada en datos, uno de los objetivos establecidos podría ser “aumentar el número de ventas el próximo año”. En cambio, en una empresa data-driven la expresión del objetivo sería mucho más exacta: “aumentar un 34% el número de ventas en el periodo de febrero a junio”.

En la primera empresa el objetivo es muy difuso y lo podemos alcanzar tanto si crecemos un 1% como si crecemos un 50%, pues en ambos casos se ha producido un crecimiento. Sin embargo, en el primer caso sería un crecimiento insuficiente y puede que no nos demos cuenta si no llevamos a cabo una buena implementación del data science. En cambio, en la segunda opción, podemos saber con exactitud si nuestra estrategia ha tenido éxito o no y podremos saber cómo actuar en consecuencia.

Las opiniones se respaldan con datos

Al igual que los datos están respaldados en datos, las opiniones de los miembros del equipo también lo están. Cada aportación que realiza un profesional de la empresa debe estar contrastada, aportando los datos sobre los que la ha construido. De esta forma, las empresas basadas en datos se aseguran que todas las aportaciones se hagan desde la objetividad y no desde la subjetividad de las personas, garantizando así un mayor éxito en sus decisiones. Como hemos dicho al principio, el objetivo es evitar a toda costa que las emociones, sentimientos u opiniones personales marquen el rumbo de la organización.

Los datos al servicio de la organización

Pese a que en una empresa data-driven los datos son el eje de cualquier estrategia, el capital humano y el bienestar de la empresa son el objetivo. Esto quiere decir que los datos dirigen la organización, pero no son la motivación de las decisiones. La empresa no está al servicio de los datos, sino al revés, son los datos los que están al servicio de la organización.

Una empresa basada en datos no está motivada únicamente por los datos que recaba, pues son muchos los elementos que la mueven e influyen en sus decisiones, muchos de los cuales no siempre se pueden cuantificar.

Cómo se puede adoptar un enfoque data-driven

Convertir tu empresa en una empresa data-driven requiere tiempo y pasar por un proceso de adaptación. Normalmente, los miembros del equipo están abiertos a implementar el data science y comprenden de forma abierta la importancia de este método. Sin embargo, la parte más complicada es llevar a cabo la transformación digital que requiere la organización para poder convertirse en una empresa basada en datos. El esfuerzo tanto económico como de tiempo que requiere dicho cambio no es poco y es en este aspecto en el que muchas empresas pueden mostrar reticencia.

Si te encuentras en esta situación, queremos poner a tu disposición algunos consejos que pueden serte de gran ayuda.

Pon en práctica el modelo SMART

Por muchos datos e información de valor que recabes, sin un objetivo claro hacia el que guiar tu empresa estarás perdido. Para evitar eso, te recomendamos que pongas en práctica el modelo SMART:

• Specific (específico)
• Measurable (medible)
• Attainable (alcanzable)
• Relevant (importante)
• Time based (de duración limitada)

La metodología SMART es muy útil a la hora de definir objetivos. Según ella, un buen objetivo es aquel que cumple con todas estas características.

Democratiza el acceso a los datos

No todos los miembros del equipo deben tener acceso a toda la información, pero sí a la necesaria para llevar a cabo su trabajo de la mejor manera posible y poder aportar valor.

Implementa la gobernanza de datos

La gobernanza de datos se basa en la idea de establecer políticas claras acerca de cómo usar y administrar los datos de la empresa, es decir, acerca de todo el ciclo de vida de los datos.

Apóyate en buenas herramientas de análisis de datos

Para poder implementar el data science de la mejor manera posible es importante apoyarse en plataformas digitales de análisis de datos que te ayuden a pasar de los datos en bruto a información de valor expresada de manera fácil y concisa.

¿Qué sectores tienen más empresas basadas en datos?

Hay sectores más data-driven que otros. En concreto, la industria bancaria, la manufacturera, las telecomunicaciones, las aseguradoras, el retail, la automoción y el sector de la salud son los que más han implementado el análisis de datos. Pero sin duda, las empresas con nombre y apellidos que más destacan en este aspecto son Google, Amazon, Netflix y Apple.