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Los datos como activo estratégico

Encontrando su valor como primer paso hacia la diferenciación en un escenario cada vez más digitalizado

Es indudable que los datos representan un elemento clave en los procesos de Transformación Digital, en ese sentido estamos convencidos que para lograr grandes beneficios se deben comenzar a tratar a los datos como activos estratégicos, esto suena un poco lejano para muchos toda vez que tenemos un escenario de islas de información y de mucho uso de hojas de cálculo en nuestras organizaciones, pero realmente quienes vienen haciéndolo, están generándose muchos diferenciadores, e inclusive ventajas competitivas.

Ante esto, lo primero que debemos impulsar es encontrar el valor que pueden generar los datos en cada caso, solo evidenciando con resultados tangibles el valor que representan para la organización, se comenzará a confiar en ellos, y a dar los pasos necesarios para un uso generalizado.

Un ejemplo mundial de esto es Walmart, una empresa que reconoció en los datos un elemento clave en su estrategia organizacional, al punto de basar en datos su ventaja competitiva. Esta empresa, caracterizada por sus precios bajos, su presencia en muchos ámbitos geográficos, la diversidad de productos que ofrece en sus locales, etc., tuvo un manejo intenso de datos desde sus inicios, al punto de encontrar en la eficiencia en la cadena de abastecimiento su gran ventaja competitiva, y es que se dieron cuenta que la demanda de productos es distinta en cada lugar geográfico donde se encuentran sus locales, y con este aprendizaje constante, abastece sus locales con productos distintos.

“Los datos, el elemento clave de la Transformación Digital”

Por otro lado, en una entidad de gobierno, que desarrolla entre sus diversas actividades, la labor de supervisión, cuenta con un presupuesto asignado para supervisar a determinada cantidad de instituciones, lo que cumple regularmente bien. Sin embargo, el objetivo no es “cumplir con la supervisión”, sino lograr una mayor contribución social. Esto se lograría con una mayor eficiencia en la labor, es decir, si del total de supervisiones se encuentran más instituciones con anomalías en su operación y por ende, sujetas a recomendaciones de mejora. Sin embargo, ocurría exactamente lo contrario, encontrando muy pocas instituciones con anomalías luego de las supervisiones. La analítica de datos nos ayuda a encontrar instituciones que tendrían mayor probabilidad de presentar anomalías y por tanto a ellas tocaría supervisar. El resultado, un notable incremento en las entidades que presentaron anomalías en la supervisión.

Finalmente, en una entidad de cobranza, que como muchas otras dedicadas a esta labor, tienen prácticas muy establecidas que no se atreven a cuestionar. Por ejemplo, se cobra a los clientes con acciones telefónicas, virtuales o presenciales. Esta última es la más costosa, sin embargo, es sorprendente ver que salen a buscar a la gran mayoría de los clientes para “asegurarse” cierto porcentaje de nivel de pago. El reto aquí es que la entidad con información histórica de cobranzas aprenda del comportamiento de los clientes “malos y buenos pagadores”, y con este aprendizaje podemos determinar que clientes actuales tienen una alta o baja probabilidad de pago, y así “personalizar” la acción de cobranza. Con esto se demuestra que no es necesario salir a cobrar a todos los clientes, sino que de acuerdo a su comportamiento de pago, algunos son candidatos a un WhatsApp mientras que a otros se les debe buscar por ejemplo. Con estas acciones la entidad logra una gran eficiencia en la labor y contribuye con la satisfacción de sus clientes.

Estos ejemplos nos permiten evidenciar el gran poder de los datos, y el primer gran paso es identificar el valor que representan para cada organización. Al hacerlo estaremos dando un paso importante hacia el convencimiento a la alta dirección y por tanto, hacia un uso mucho más generalizado.

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