En los entornos empresariales, tal y como sucede en la vida, la calidad de nuestras decisiones depende en gran parte de la documentación y los argumentos que tengamos para decantarnos por una u otra opción. La generación de datos es constante y los volúmenes de información con los que tenemos que trabajar son tan altos que a veces se vuelven obsoletos antes de poder procesarlos. Data intelligence es la disciplina que se encarga de la optimización del proceso de la recolección y gestión de los datos para que puedas sacarle el máximo partido. Te lo contamos.
Gracias a la aparición del IoT, la interconexión entre todos nuestros dispositivos, el incremento de los wearables y la transformación digital, han llevado a que la cantidad de datos que se producen esté creciendo de forma exponencial.
Según esta infografía publicada por IBM, cada segundo se envían 2.9 millones de emails, cada día Google procesa 24 petabytes de datos (un petabyte equivale a 10 GB elevado a la sexta potencia) y los usuarios de Internet móvil envían y reciben 1.3 exabytes de datos (un exabyte son 1.024 petabytes).
Mucha de la información es muy valiosa, pero en muchos casos, se vuelve difícil de manejar y va aún más allá. Otras veces, el no tener una jerarquización de la importancia de la información y los correctos criterios de criba, llevan a que se desperdicien recursos en los procesamientos de datos que no aportan tanto valor a la empresa y su proceso de decisión como otros que se dejan almacenados y se vuelven obsoletos.
Por otro lado, es importante tener en cuenta que para sacar el máximo partido a los datos, es mucho mejor contar con información que cruce datos, así por ejemplo no es lo mismo saber cuantos usuarios consumen tu producto o servicio, que conocer el perfil psicosocial de los mismos. La calidad del dato no es comparable y por lo tanto la calidad de la decisión que se tome basada en el mismo, tampoco. Es ahí donde recae la importancia del data intelligence.
¿En qué consiste Data Intelligence?
Data Intelligence es, en esencia, la transformación de estos datos estructurados y organizados en información con un valor real, que luego puede ser aprovechada por la empresa para llegar de una forma más eficaz a sus clientes.
Esta inteligencia consiste en interpretar los datos relacionados con el funcionamiento de la empresa y alcanzar políticas tecnológicas que aseguran un proceso más depurado y eficaz de toma de decisiones.
Esta disciplina está compuesta de varias técnicas que permiten tener una visión de 360 grados dentro de un negocio:
- Descriptiva: revisión y examinación de los datos para comprender y analizar el rendimiento del negocio.
- Prescriptiva: desarrollo y análisis de conocimientos alternativos que pueden ser aplicados como estrategias.
- Diagnóstica: determinación de las posibles causas de incidentes particulares.
- Predictiva: análisis del histórico de datos para determinar futuros incidentes.
- Decisiva: medida de la idoneidad de los datos y recomendación de futuras acciones dentro de un contexto de múltiples posibilidades.
Data Intelligence beneficia a un negocio en varios aspectos, que son los siguientes:
- Ofrece una imagen más clara de la empresa gracias a la representación visual. Esto es verdaderamente útil para organizaciones de mayor tamaño, que están compuestas por varios departamentos y secciones interconectados, interpretadas como una unidad.
- Crea nuevas oportunidades gracias al avance de la tecnología, que permite el acceso a datos en tiempo real. Así, las decisiones se pueden tomar en el momento y se trabaja de forma proactiva.
- Permite a las empresas conocer dónde están consiguiendo un mayor retorno de su inversión y dónde están malgastando sus recursos y tomar las medidas necesarias al respecto.
Data Intelligence no es Business Intelligence
Cabe destacar las diferencias entre Data Intelligence y Business Inteligence, dos inteligencias que van de la mano y que tienen una relación colateral, pero cuyos procesos son diferentes. BI es utilizada por las empresas para analizar datos y tomar decisiones de negocio, mientras que DI se centra más en inspeccionar los datos internos en busca de tendencias que ayuden a tomar mejores decisiones en el futuro.
DI podría considerarse como una operación en la que se realizan preguntas que llevan a BI. Ambas prácticas, en definitiva, giran en torno a la organización de los datos para unas mejores prácticas dentro de la empresa.
Estas preguntas (las 5 Ws de los datos, por su escritura en inglés) de las que hablamos se podrían resumir en las siguientes:
- ¿Quién está utilizando los datos? ¿Quién los ha creado?
- ¿Qué representan? ¿Para qué se están utilizando?
- ¿Cuándo fueron creados? ¿Cuándo se utilizan? ¿Cuándo se volverán obsoletos?
- ¿Dónde están dentro de la organización? ¿Dónde se consumen?
- ¿Por qué existen? ¿Por qué se sigue produciendo?
- ¿Cómo fueron creados o capturados? ¿Cómo se están utilizando?
Data Intelligence añade otra dimensión a todas estas preguntas, que es la relacional: ¿qué relaciones son inherentes en los datos y entre las personas que los están generando y consumiendo?
En definitiva, Data Intelligence busca traer una nueva visión y filosofía de trabajo, en la que se aprovechan todos los datos que una empresa genera para plantear preguntas necesarias para mejorar sus políticas y su rendimiento.
La generación de datos no es una moda pasajera, sino una actividad inevitable de las empresas que se está dando en una tendencia creciente. Un estudio de la OBS Business School estima que en 2020 habrá más de 30 mil millones de dispositivos conectados a Internet, con la correspondiente cantidad de datos que se crearán a partir de ellos. Data Intelligence resulta una herramienta necesaria para gestionar este volumen de datos y convertirlo en algo beneficioso.
