GUÍA DEL CONTROLADOR DE DATOS
Si hablamos de tus datos, tú lo controlas todo, desde la introducción hasta los conocimientos, y te aseguras de que tu equipo tenga lo que necesite: eres un controlador de datos.
Por desgracia, también eres muy consciente de las barreras que existen entre tus objetivos y la productividad. La competencia. La gestión de datos ineficaz. La toma de decisiones en la que todo depende de lo que suceda a continuación. Y lo más importante, la comercialización antes de que el mercado cambie.
Para conseguir un buen ROI, deberás adoptar estrategias de datos modernas que den prioridad a la exactitud y la fiabilidad, dos aspectos que desbloquearán la eficiencia en toda la organización. Ponte manos a la obra.
La realidad de los controladores: las empresas con prácticas de datos estratégicas terminan los proyectos un 90 % más rápido1 y dedican un 50 % menos de tiempo a preparar los datos.2
Eficiencia. Exactitud. Perspicacia. Si colocas tres joyas en tu corona de controlador de datos, deberían ser estas tres. Y por cierto, tu cetro es la automatización.
En última instancia, lo que necesitas son capacidades ágiles y receptivas para adaptarte a los posibles cambios de tu sector, ya sea para detectar cambios del mercado antes de que se produzcan o para anticiparte a las necesidades de los clientes.
La popular marca de estilo de vida Selfie Esteem* no tenía una perspectiva clara acerca de sus 420 tiendas, repartidas por todo el mundo. Como los sistemas estaban aislados, los informes de rendimiento de las tiendas estaban obsoletos y resultaba difícil usarlos para tomar decisiones.
Viendo que se quedaba atrás, Selfie Esteem consolidó sus datos y proporcionó a los directivos acceso en tiempo real para facilitar la toma de decisiones sobre la marcha.
Conocimientos al instante sobre el rendimiento de cada tienda
Montaje simplificado de tiendas, en todo el mundo
Gestión precisa de inventarios y distribución
Mejora de la experiencia de comercio electrónico y aumento de las ventas
Más tiempo para los responsables de tienda en la zona de ventas
*Puede que el nombre sea falso, pero los resultados son reales.
Cuantos más datos tengamos en la nube, más fácil nos resultará abrir nuevas tiendas y conectarlas desde cualquier parte del mundo.
Adopta un enfoque proactivo en relación con la calidad de los datos. Mejor aún, prioriza la calidad de los datos desde el principio. Sin duda, puedes medir la idoneidad de los datos para la IA evaluando dimensiones clave como la exactitud, la diversidad, la vigencia, la seguridad, la capacidad de reconocimiento y la capacidad de consumo, que sirven como una fuente de veracidad práctica para tu equipo.
Ya sea un cuadro de mando de rendimiento de campañas, una previsión de ventas o una comprobación de un inventario, si los datos no están actualizados, te llevarán por el camino incorrecto. Es ahí donde la función de CDC hace su aparición estelar: sincronizar todo el ecosistema de datos para que los usuarios vean lo que sucede ahora, no lo que sucedió la semana pasada, realizar un seguimiento automático de los cambios en las bases de datos y compartirlos al instante en todos los sistemas.
Para anticiparse a los micromomentos del consumidor del siglo XXI, las empresas deben ser capaces de diferenciar sus marcas mediante la analítica de datos en tiempo real.
Los mejores conocimientos surgen de la nada, ¿verdad? El lugar correcto, el momento oportuno y la persona adecuada. En eso consiste la analítica del entorno.
Utilízala para detectar patrones, automatizar decisiones y optimizar procesos en tiempo real. Piensa en las alertas en tiempo real, los conocimientos predictivos y las recomendaciones personalizadas a los que tendrás acceso con un esfuerzo manual mínimo. Esto agilizará tu trabajo y mejorará tu toma de decisiones, permitiéndote centrarte en lo que realmente importa.
En general, recuerda que la analítica no es una acción aislada. Se trata de un proceso siempre activo, inteligente y democrático que implica a todos, no solo a los frikis de los datos y la IA.
CONSEJOS DE UN CONTROLADOR DE DATOS
Los datos no se sincronizan entre sistemas
Los cuadros de mando solo muestran datos de ayer
Los analistas piden nuevos conjuntos de datos
Las soluciones manuales son la norma
El personal no confía en las cifras
Va en serio. Imagina que participas en un documental sobre naturaleza: una colmena es una máquina bien engrasada de producir miel, porque las abejas comparten un mismo objetivo y cada una de ellas desempeña un papel importante. Tus datos deben ser como una colmena: unificados y en perfecta colaboración.
Glitch Witch Solutions*, una empresa tecnológica, tiene montones de datos útiles, pero son demasiado complejos para que los pueda usar el equipo de ventas. Debido a que se basan en muchas fuentes de datos con métricas y definiciones diferentes, utilizar presentaciones y revisiones de rendimiento es una pesadilla.
Glitch Witch, que necesitaba una cultura de datos más sólida, unificó sus datos y analítica en una experiencia web única y moderna, racionalizando su infraestructura y simplificando la forma en que su equipo interactúa con los datos.
Una única fuente de datos veraces en todas las plataformas
Informes de KPI exactos que establecen la responsabilidad de los empleados
Presentaciones fiables, sabiendo que los datos están actualizados
La empresa multiplica por diez el uso de la analítica
Mejor alineación entre los equipos empresarial y de TI
*Seguro que la has buscado. Empresa falsa, resultados reales.
Una cosa es unificar los datos y otra muy distinta conseguir que sean útiles. Analicemos los productos de datos.
Los productos de datos son activos de datos creados específicamente para satisfacer necesidades concretas del negocio. Pueden adaptarse a una base de conocimientos concreta, para que sean especialmente muy útiles para organizaciones con departamentos aislados y diferenciados. Independientemente de la aplicación, los productos de datos ofrecen calidad, exactitud y coherencia de los datos, al tiempo que aumentan la fiabilidad, la capacidad de descubrimiento y el tiempo de obtención de conocimientos de los datos.
La realidad de los controladores: la mayor parte del valor que una empresa obtiene de los datos procede de entre 5 y 15 productos de datos.4
En un entorno unificado, ya no hay aplicaciones desconectadas, conocimientos desalineados, tiempo perdido en trabajo duplicado ni retrasos para hacer que los datos sean útiles, solo una colaboración clara y basada en los datos en toda la organización, que permite al personal moverse a toda velocidad. Sin dudas. Solo decisiones.
Un enfoque de producto de datos generó un aumento del 26 % de la productividad del equipo del proyecto y una reducción del 44 % de las alucinaciones de LLM del chatbot orientado al desarrollador.
A medida que aumentan la unificación, la accesibilidad y la productividad, se puede ver un aumento natural en la forma en que los equipos comprenden, exploran y usan los datos (lo que se denomina "alfabetización de datos").
Asimismo, dado que la IA impulsará gran parte de la gestión de los datos, debemos asegurarnos de que nuestro personal comprenda los conceptos básicos de la IA, incluidas sus limitaciones, y tenga las habilidades necesarias para usar herramientas basadas en la IA de manera correcta y eficaz. Centrarse en esta combinación de alfabetización de IA y habilidades de IA interpersonales ayudará a impulsar la adopción y la facilidad de uso. Con el tiempo, nuestro equipo descubrirá nuevas formas de usarla, rastrear el rendimiento y tomar decisiones más informadas.
Recuerda que, aunque se trate de inteligencia artificial y aprendizaje automático, es el elemento humano el que nos permitirá trabajar juntos y triunfar.
La realidad de los controladores: el 88 % de los responsables sénior de la toma de decisiones consideran que la IA es esencial o muy importante para alcanzar los objetivos estratégicos y aumentar los beneficios.5
CONSEJO DEL CONTROLADOR DE DATOS
Establecer KPI que marquen puntos de referencia de la eficiencia
Realizar entrevistas en profundidad con los equipos y otras partes interesadas
Determinar sus competencias y las posibles carencias
Comprender cómo trabaja el equipo o cómo preferiría trabajar
Evaluar su grado de colaboración dentro y fuera del departamento
Ofrecer oportunidades periódicas de formación para mantener actualizadas las competencias importantes
El poder de la IA para transformar la eficacia y la claridad de los datos es innegable. Pero no sirve de nada centrarse únicamente en la tecnología si no ayudamos al personal a adoptarla. Si convertimos una cultura de trabajo inteligente en parte de nuestras soluciones de datos y analítica, podemos crear una cultura basada en la IA que se puede fomentar en toda la organización.
A Purserk*, empresa de tecnología financiera, le encanta ver cómo se disparan sus transacciones de pago diarias, pero sus procesos obsoletos frenan la productividad de los empleados y la experiencia de los clientes. La necesidad de proteger la privacidad y la calidad de los datos dificulta aún más las cosas.
Purserk combinó todos sus flujos de datos clave en una plataforma simplificada y segura que incorporaba soluciones de IA integrada, como su bot MonAItze, que permitía al personal optimizar las operaciones y acceder a conocimientos vitales.
Un agente autónomo con una experiencia de usuario similar a la de un chat
Los equipos de ventas analizan las transacciones de los clientes y otros comportamientos sobre la marcha
Los ejecutivos utilizan la IA generativa para acceder a perfiles, carteras e informes clave de clientes.
Los modelos de ML abordan de forma proactiva la pérdida de clientes
Aumento de los grados de recomendación y otras métricas de sentimientos
*¿Otra vez? El nombre: falso. Los resultados: auténticos.
Lo que antes era el reino exclusivo de los desarrolladores y programadores se ha convertido en un lugar donde casi todo el mundo puede participar. Las plataformas de datos sin código y de bajo código ponen la IA a disposición de cualquier miembro de tu organización que trabaje con datos, desde los expertos en datos sénior hasta empleados júnior. Las interfaces intuitivas ofrecen a los usuarios un enfoque sencillo y visual para crear flujos de trabajo de datos. Con una experiencia de usuario sencilla podemos conectar los datos, limpiarlos y enviarlos donde sea necesario con unos pocos clics.
Trasladarse a la nube es un proceso de evolución y deslocalizar los procesos internos de los entornos locales también es un proceso de descubrimiento.
Con solo crear una indicación, la IA generativa se encarga de realizar las tareas más pesadas, como el diseño de canales, la generación de scripts y el modelado de aprendizaje automático. También se puede mejorar la productividad del personal agilizando tareas complejas que requieren esfuerzo manual y conocimientos técnicos. La IA generativa integrada supone derribar de forma eficaz la barrera de las capacidades de analítica avanzada.
La analítica simplificada permite a los equipos trabajar más rápido, lanzar productos antes, establecer clientes objetivo con mayor precisión, ajustar las estrategias sobre la marcha e incluso simplificar la gestión de datos mediante la automatización. En conjunto, se crea un intercambio mutuo en el que la IA consigue que los conocimientos predictivos sean accesibles, sencillos y útiles, sin necesidad de ser un experto en IA.
Como dice el refrán: una vez que pruebas las soluciones agénticas, todo es más sencillo. Vale, nos lo hemos inventado, pero los beneficios son reales. Lo prometemos.
La IA agéntica es el mejor aliado para eliminar las barreras a la adopción de la IA. Permite gestionar procesos de recogida, limpieza y análisis de datos que requieren mucho tiempo y numerosos pasos (es decir, las cuestiones en las que la automatización tradicional se suele atascar). Puede leer datos de texto, análisis de opiniones o sentimientos, e incluso generar informes en un lenguaje sencillo. Incluso evita que el personal tenga que esperar a que un especialista en datos o un programador genere los conocimientos.
Y dado que la IA agéntica es más autónoma, libera a tu personal para que pueda centrarse en tareas más estratégicas y creativas.
CONSEJO DEL CONTROLADOR DE DATOS
¿Cuánto tiempo se ha tardado en aprender los procesos actuales e implementarlos?
¿Qué es lo que más te ralentiza durante una semana de trabajo normal?
Desde el desarrollo inicial hasta la entrega final, ¿cuál es el plazo medio de tus proyectos?
¿Cuánto tiempo dedicas a tareas manuales?
¿Cuántas tareas están automatizadas actualmente o podrían automatizarse?
Alcanzar niveles de productividad altos no tiene por qué ser un quebradero de cabeza diario. Los datos son el eje de una organización más productiva que no deja de tomar decisiones acertadas. Por eso, tanto si ya estás preparado para la IA como si aún estás planificando tu ruta, es hora de adoptar la velocidad, el trabajo en equipo y el poder de la IA. Tu empresa será más ágil y adaptable, y estará mejor preparada para el futuro.
Aprovecha la productividad basada en IA para algo más realizar acciones aisladas. Se trata de una tarea constante que debe evolucionar a medida que cambian las exigencias de tu negocio y tu trabajo.
Integra la alfabetización de datos e IA en tu cultura de trabajo desde el principio. Cuanto mejor entienda tu equipo cada elemento, más prolífico será.
Adopta, o mejor abraza, la automatización avanzada, como la IA agéntica. Permite a tu personal ahorrar tiempo con perspicacia y trabajar con un desempeño máximo.
¿Qué capacidad quieres desbloquear ahora?
1. Qlik, "What Are Data Products, Anyway?", 2024
2. Forrester, "The Total Economic Impact™ Of Qlik Cloud Analytics™", 2024
3. Harvard Business Review, "Real-Time Analytics: The Key to Unlocking Customer Insights & Driving the Customer Experience", 2018
4.McKinsey, "Charting a path to the data- and AI-driven enterprise of 2030", 2024
5. Qlik, "61% of Global Businesses Are Scaling Back AI Investment as a Result of Trust Issues", 2024
6. MIT Sloan School of Management, "How generative AI can boost highly skilled workers’ productivity", 2023