6 Desafíos de datos que enfrentan los gerentes y organizaciones

Trabajamos en un mundo centrado en los datos. Los gerentes son bombardeados con datos a través de informes, paneles y sistemas. Se nos recuerda regularmente que tomemos decisiones basadas en datos. Los líderes senior se sienten atraídos por la promesa de Big Data para desarrollar una ventaja competitiva, pero la mayoría lucha por ponerse de acuerdo sobre lo que es, y mucho menos describir los beneficios tangibles esperados.

El papel del científico de datos tiene una gran demanda con deficiencias proyectadas en este papel emergente e importante que se espera durante años. Las organizaciones están gastando una fortuna cada año instalando software para capturar, almacenar y analizar datos. Los departamentos de mercadotecnia están cada vez más llenos de profesionales expertos en datos a expensas de los roles creativos.

El mundo de los negocios es un mundo centrado en los datos, pero es importante reconocer que los datos no son un fin en sí mismos. Como todo lo demás que utilizamos en nuestro trabajo, los datos son una herramienta llena de promesas. En las manos adecuadas con los enfoques adecuados, el potencial de los datos para respaldar la toma de decisiones es notable.

Sin embargo, no se deje engañar por la falsa creencia de que la adquisición y el análisis de datos no conllevan ningún riesgo. Suprimamos un poco de la idea de los datos como salvadores de negocios y ayudemos a identificar algunos de los posibles escollos que este nuevo recurso presenta para todos nosotros.

Prevenido vale por dos.

Mala calidad de los datos

Si bien estamos acostumbrados a pensar en la calidad en el contexto de objetos o productos físicos, resulta que la calidad de los datos es un problema material para todas las empresas todo el tiempo. Los datos almacenados en bases de datos o repositorios estructurados a menudo están incompletos, son inconsistentes o están desactualizados. Es probable que haya estado en el extremo receptor de un simple ejemplo de un problema de calidad de datos.

La mayoría de nosotros puede recordar haber recibido correos duplicados de los vendedores dirigidos a versiones ligeramente diferentes o radicalmente diferentes de nuestro nombre real. La base de datos del comercializador contiene registros duplicados con nuestra dirección y diferentes, a menudo erróneas, ortografías o variaciones de nuestro nombre. Reciclamos el correo duplicado como correo no deseado, y el comercializador incurre en costos excesivos en forma de impresión y envío por correo debido a un simple problema de calidad de los datos. Amplifique este error por muchos cientos o miles de registros y este pequeño error de calidad de datos resulta costoso.

El problema de la calidad de los datos adquiere mayor importancia a medida que nos esforzamos por tomar decisiones sobre estrategias, mercados y marketing casi en tiempo real. Si bien el software y las soluciones existen para ayudar a monitorear y mejorar la calidad de los datos estructurados (formateados), la solución real es un compromiso significativo de toda la organización para tratar los datos como un activo valioso. En la práctica, esto es difícil de lograr y requiere disciplina extraordinaria y apoyo de liderazgo.

Ahogándose en los datos

Los datos están en todas partes en una organización. Considere los datos de los clientes. La mayoría de las organizaciones se han capacitado para capturar información sobre clientes y prospectos.

• El marketing recopila datos de personas que asisten a eventos en vivo o web o que descargan contenido.
• Los ejecutivos usan datos para apoyar o definir nuevas estrategias.
• Las ventas recopilan datos sobre los clientes involucrados en el proceso de ventas.
• Atención al cliente captura información sobre llamadas y chats.
• Los equipos de gestión se basan en datos y métricas clave para cuadros de mando.
• Los datos del cliente se utilizan para contabilizar los fines de facturación y por los equipos de calidad e información del cliente para supervisar la satisfacción del cliente.

Capturamos la información del cliente en una variedad de diferentes sistemas de software y almacenamos los datos en una variedad de repositorios de datos. Una de las empresas de Global Fortune 100 reconoció que hasta el 10 por ciento de los datos de sus clientes se guardaban localmente en sus computadoras en hojas de cálculo. Otra organización sondea regularmente a sus representantes de ventas para obtener datos de tarjetas de presentación antes de ejecutar campañas de marketing.

Al igual que el marinero oceánico varado en un bote salvavidas después de que su barco se hundió, hay agua por todas partes, pero ni una gota para beber. Tenemos el mismo fenómeno en nuestros negocios. Los datos están en todas partes, y cada vez hay más datos disponibles en redes sociales y de búsqueda en tiempo real. Si no se puede acceder fácilmente a los datos o, si tenemos datos duplicados o incompletos, no podemos aprovecharlos para su propósito previsto.

Cada vez más organizaciones están integrando sus aplicaciones de software dispares y simplificando el proceso de recopilación y agregación de datos en toda la empresa. Sin embargo, junto con la calidad de los datos, este esfuerzo es costoso, consume mucho tiempo y nunca termina.

Volúmenes de datos en crecimiento

Estamos haciendo más y más datos a un ritmo que es difícil de comprender. Los expertos sugieren que cada dos años (y en disminución) estamos creando más datos de los que existían en el planeta tierra para toda la civilización.

La mayoría de estos nuevos datos no están estructurados, en comparación con ese tipo de datos que se ingresan de manera ordenada en nuestro software y aplicaciones de base de datos. Por ejemplo, todos los tweets sobre su producto o marca representan un tesoro potencial de información, sin embargo, estos datos no están estructurados, lo que aumenta la complejidad de su captura y análisis. Si bien hay muchas ofertas de software para ayudar con este desafío, los datos no estructurados representan un nuevo torrente de materia prima para procesar, con toda la complejidad inherente y los problemas de calidad discutidos.

Basura dentro basura fuera

El software de análisis de datos es tan bueno como los datos que lo alimentan. El hilo común en este tema de aprovechar los datos para obtener ventajas es la calidad. Si bien muchas empresas invierten importantes dólares en nuevas y potentes aplicaciones de procesamiento de datos, el procesamiento de datos sucios conduce a decisiones erróneas. Tenga cuidado de no confiar ciegamente en el resultado de los esfuerzos de análisis de datos. Debe estar seguro de que puede confiar en los datos utilizados en el análisis.

Los análisis de datos no son concluyentes

Aceptamos la salida de análisis de datos como concluyente, pero no lo es. En realidad, el análisis de datos muestra la correlación, no la causalidad. Es fácil caer en la trampa de confiar en el resultado de los análisis de datos y confundir la correlación con la causalidad.

La correlación muestra una relación, pero de ninguna manera implica que A cause B. El establecimiento de una relación causal es nirvana para tomar decisiones precisas y perspicaces. También es increíblemente difícil de probar. Si confía excesivamente en una salida y asume una relación causal donde no existe ninguna, sus decisiones serán fatalmente defectuosas.

Sesgos Amplificados

Nuestros sesgos cognitivos se amplifican cuando se trata de evaluar datos. Como un científico de datos sabio una vez entonó, "Al final del análisis de datos más complicado y exhaustivo, un ser humano todavía tiene que hacer una inferencia y tomar una decisión". Y cuando llegamos a ese punto en el que tenemos que evaluar el significado del análisis de datos, nuestros sesgos entran en juego. Muchos de nosotros tendemos a confiar o confiar en datos que apoyan nuestras posiciones y expectativas, y suprimimos datos que hacen lo contrario. También confiamos en los datos de las fuentes que nos gustan o confiamos en los datos más recientes.

Todos estos sesgos contribuyen a los desafíos y el potencial de errores de nuestros análisis de datos.

Cómo comenzar a domesticar los datos para su uso como administrador

Desarrollar una estrategia de datos para toda la empresa es fundamental para todas las empresas, pero está más allá del alcance de este artículo. En su lugar, aquí hay siete ideas que puede usar como administrador para mejorar el uso de los datos en su toma de decisiones diaria.

Reconocer sesgos

Reconocer y mitigar el potencial de sesgos. Busque datos que amplíen la imagen o entren en conflicto con los datos que se encuentran frente a usted. Aliente a un observador externo a evaluar sus suposiciones en torno a los datos.

Gestión de datos

Fortalezca su comprensión de la gestión de datos. Existen amplias fuentes gratuitas de información en la web, y muchas organizaciones ofrecen seminarios o talleres sobre análisis de datos e inteligencia empresarial. Muchas universidades han agregado cursos para este campo en auge. Sigue afilando tus habilidades.

Datos completos

Pregúntate a ti mismo oa tu equipo, "¿Qué datos necesitamos para tomar esta decisión?" Con demasiada frecuencia, confiamos en los datos disponibles e ignoramos la necesidad de buscar más datos para completar la imagen.

Correlación y Causación

Sé crítico de la diferencia entre correlación y causalidad. Como se describió anteriormente, confundir a estos dos es un escollo potencialmente peligroso para la toma de decisiones.

Calidad-Revise sus datos

Si su empresa no tiene un compromiso de calidad de datos o de administración de datos maestros, invierta el tiempo para evaluar sus datos en busca de errores obvios, incluidos registros duplicados, incompletos o erróneos. Existen muchas aplicaciones de software disponibles comercialmente o para respaldar esta actividad, y muchas empresas recurren a la experiencia de los expertos en datos para consultar y evaluar la calidad de los datos. Además, considere proveedores de servicios externos que pueden ayudar a limpiar los datos por usted. Es importante destacar que enfócate en mejorar continuamente la calidad de tus datos.

Calidad de datos

Defienda la calidad de los datos y los esfuerzos de gestión más sólidos en su empresa. Este trabajo ha sido a menudo el dominio de profesionales de TI o técnicos, pero los datos tienen el potencial de servir como un activo estratégico. Cada gerente debe preocuparse por la capacidad de la empresa para aprovechar mejor los datos para la toma de decisiones y la ejecución de la estrategia.

Talento técnico y conocedor de datos

Agregue talento técnico y experto en datos a su equipo. Los departamentos de ventas y marketing entienden el poder de involucrar a personas expertas en las últimas tecnologías y competentes en la navegación de muchos de los desafíos de datos descritos. La tecnología y los datos ya no son el dominio o la responsabilidad de una sola función en una empresa.

La línea de fondo

Las empresas y los gerentes que aprenden a aprovechar los datos para mejorar la toma de decisiones ganarán en el mercado. Estas organizaciones podrán monitorear y responder a las condiciones cambiantes, y las nuevas necesidades de los clientes más rápido que sus competidores desafiados por los datos. Serán los primeros en obtener información del diálogo de las redes sociales, y ganarán la batalla para conocer e involucrar a los clientes a un nivel más profundo, todo basado en datos. Esto no es una moda, sino más bien una nueva realidad de administrar y competir en el mundo de hoy.

Solo ten cuidado con las trampas en este viaje.