- Un número importante de organizaciones fracasan en sus iniciativas de datos por no tener claro el objetivo. Según Gartner, solo entre 15 y 20% de las decisiones de analíticos avanzados llegan a término.
- Tener una única fuente de datos confiable con el proceso de Data Storytelling lleva a las empresas a la toma de decisiones en tiempo real y mejora de su ventaja competitiva.
Sabemos que muchos de los proyectos de Inteligencia Artificial y Big Data terminan convirtiéndose en una herramienta de visualización de datos. Y que, aunque utiliza métricas perfectamente calculadas para sintetizar la información sobre la eficacia y productividad de las acciones que se lleven a cabo en un negocio, finalmente cae en desuso.
El Acelerador Digital Global NEORIS incentiva a las empresas a implementar el proceso de Data Storytelling para mejorar su rentabilidad y sus operaciones, definiendo la visión a futuro con perspectivas de innovación aplicables y ofreciendo mayor calidad con mayor rapidez. Adoptar esta capacidad permitirá condensar, interpretar y plasmar la riqueza y profundidad que pueden aportar los datos para que se tomen las mejores decisiones en tiempo real que impacten en cada aspecto del negocio y ayuden a cumplir tres grandes objetivos: conocer mejor a los clientes, interactuar con ellos de forma efectiva y hacer más eficientes las operaciones con ellos.
Para lograr esto es fundamental tener las herramientas correctas, pero también entender qué es lo que estamos midiendo y con qué objetivo lo hacemos. El concepto de Data Storytelling es llevar el análisis de datos a términos más entendibles por un usuario de negocio y que le sirvan de apoyo a la hora de tomar una decisión; un enfoque estructurado para comunicar insights sobre los datos a través de la combinación de tres elementos clave: datos, aspectos visuales y narrativa.
Sin embargo, un número importante de organizaciones fracasan en sus iniciativas de datos por no tener claro el objetivo o caso de uso a desarrollar. Según Gartner, solo entre 15 y 20% de las iniciativas de analíticos avanzados llegan a término. Aunque existe más conocimiento del tema, hay líderes que aún consideran adquirir servicios y soluciones de datos y analíticos sin tener claro para qué los utilizarán.
“Nuestra recomendación es comenzar definiendo casos de uso para analíticos y desarrollarlos de cara a los usuarios finales o miembros de los distintos equipos de unidades de negocio, para luego con tableros y reportes amigables, funcionales y dinámicos aumenten las capacidades de decisión en las empresas aprovechando una nueva manera de hacer negocios”, comentó Sergio Lujan Hoffmann, director de Data Science & AI en NEORIS México.
Con este enfoque, NEORIS ha logrado desarrollar casos de éxito en distintas industrias en ventanas de tiempo cortas que le han permitido mostrar resultados de forma ágil a sus clientes de diferentes sectores a nivel global para continuar sus programas hacia volverse empresas más inteligentes entregando soluciones que generen impacto de negocio. Se combina un profundo conocimiento técnico con experiencia práctica permitiendo la exploración hacia lo desconocido de una manera más impactante y estratégica.
Pero, para llegar al momento de toma de decisiones y comprensión plena de los datos que tenemos disponibles, es importante dar los pasos adecuados con una metodología y un equipo de trabajo que permita entender bien el negocio, las necesidades puntuales y los diferentes roles existentes en la audiencia de la organización; una metodología que consiste en 4 pasos: Entendimiento, Ideación, Diseño y Retroalimentación.
“En resumen, un proyecto de Big Data que desemboque en una herramienta de visualización de datos será un éxito si realmente se termina utilizando para tomar las decisiones adecuadas para un negocio. Y esto será posible si se desarrolla una historia a partir de los datos que cuente una determinada situación de forma sencilla, correcta y eficaz. Algo que es especialmente importante en situaciones de crisis sanitarias, por ejemplo, ya que una decisión acertada puede salvar miles de vidas”, añadió Daniel Díez Galdeano, Head of Big Data & Analytics en NEORIS España.
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