¿Su estrategia de datos está construida como una lasaña fresca?

Los ingredientes de baja calidad pueden arruinar la cena… y los modelos predictivos

La mayoría de las empresas saben en estos días que necesitan datos para tener éxito. Han llegado a comprender que la calidad de los mismos es fundamental para una estrategia de marketing basada en datos exitosa. De lo contrario, es casi imposible obtener información sobre cómo le está yendo a tu negocio, quiénes son tus clientes o qué podría suceder a continuación. Pero donde las empresas tienen mayores problemas es en cómo usar sus datos de manera efectiva.

Reconocer la importancia de los datos es una cosa. Estar comprometido con su mantenimiento y tener una gestión de datos sólida es otro asunto.

Siendo un ferviente chef aficionado y un aún más ferviente estratega de datos profesional, comencé a reflexionar sobre la relación entre la comida deliciosa y los datos de calidad. Cualquier buen cocinero te dirá que el secreto para pasar de una receta buena a una excelente es la calidad de los ingredientes, y la calidad en la cocina es a menudo sinónimo de frescura. Desafortunadamente, muchas empresas fracasan al intentar mantener sus datos actualizados (frescos) de cara a su estrategia de gestión de datos.

Después de implementar iniciativas de datos prometedoras (por ejemplo, construir una nueva plataforma de inteligencia), muchas empresas se preguntan, unos meses después, por qué no obtuvieron los resultados que esperaban o les prometieron. Volviendo a los ingredientes, el ingrediente principal para el éxito empresarial son los datos actualizados (ingredientes frescos, de calidad) y relevantes (ingredientes correctos).

Ingredientes excelentes hacen que cualquier cosa sea excelente

Me encanta la lasaña. Así que, con permiso, utilizaré mi analogía con la lasaña mientras explico mis reflexiones sobre la importancia de una iniciativa de gestión de datos.

Hay un delicatesen italiano maravilloso en mi barrio. Presiento muchas posibilidades (se me hace agua la boca) cuando lo visito y estoy rodeado de sus fantásticos ingredientes. Si voy a esa tienda hoy y compro láminas de pasta hechas a mano, ricota fresca, tomates maduros, ajo, huevos recién cogidos, carne picada de la zona, espinacas, finas hierbas recién arrancadas, etc., podría regresar a casa y preparar una gran cena para esta noche. Usaría mis utensilios y placa de cocina nuevos. Incluso sacaría mis mejores cubiertos y porcelana para servirla. Sería una cena digna de mis más queridos amigos. ¡Qué noche tan fantástica!

Pero ¿qué pasa si hoy voy a la tienda, compro todos esos ingredientes y luego los dejo sobre la encimera durante seis semanas? Después de ese tiempo, si el olor no me hubiera echado ya de mi casa, aún podría preparar una lasaña, pero no sería comestible. Mis amigos no estarían muy contentos conmigo si tratara de servirles carne de ternera que lleva seis semanas sin refrigerar.

El hecho de que alguna vez haya tenido buenos ingredientes ya no importa, y los platos y utensilios para servir más elegantes no harían que esta cena fuera más apetecible.

Mismos ingredientes, mismas herramientas, misma receta, pero resultados drásticamente distintos.

Los datos obsoletos son como comida rancia

El problema, por supuesto, es que mis ingredientes ya no son buenos. Se han vuelto rancios y añejos. Y al igual que los alimentos de calidad, los datos también pueden quedar obsoletos. La antigüedad es solo uno de los factores que puede afectar negativamente a la calidad de los datos. Datos desactualizados o incorrectos de nombre y dirección afectan a los esfuerzos de marketing. Los datos incompletos sobre los sectores industriales de los clientes afectan a la planificación territorial de las ventas. Los datos de transacciones mal administrados pueden conducir a modelos predictivos extremadamente inexactos, lo que puede generar malos pronósticos, decepción de los inversores, pérdida de reputación en el mercado y cosas peores.

¿Cómo de grave puede llegar a ser? Recientemente, en junio de 2020, la empresa de pagos digitales Wirecard se declaró insolvente y su director ejecutivo fue arrestado después de que los auditores no pudieran contabilizar más de dos mil millones de dólares. La empresa niega haber cometido irregularidades. ¿Podría ser un problema de datos subyacente una posible explicación? Quizás esto podría explicar por qué, en 2017, Wirecard estaba transfiriendo dinero hacia una empresa que dejó de existir en 2012.

Cálculos con conceptos consistentes

Los datos se comparten en toda la organización, pero a menudo terminan aislados en aplicaciones y plataformas específicas de un departamento. Se necesita una estrategia de datos maestros para alcanza un orden e interoperabilidad de modo que los datos puedan fluir de un sistema a otro.

Si tuviera que hornear una barra de pan para acompañar mi lasaña, sería importante saber si la receta utiliza unidades británicas o métricas. Cuando una receta está claramente etiquetada (ya sea que use tazas o litros), la expectativa es que cualquiera que use esa receta, independientemente de su origen o de donde sea que viva, debería esperar los mismos resultados. Sin etiquetas claras, la mayoría de los esfuerzos de horneado resultarán incomibles.

De manera similar, la gestión de datos proporciona una comprensión común de los mismos en toda la organización. Uno podría mirar hacia atrás a 1999, cuando la NASA perdió su Mars Orbiter. ¿La razón? Un grupo de ingenieros definió la distancia utilizando unidades de medida británicas y otro utilizó el sistema métrico. Es posible que todos los números fueran correctos, pero debido a que nunca consensuaron las unidades de medida, los datos no fueron buenos en todos los sistemas.

Al final, los fallos pueden reducirse a tratar de utilizar malos ingredientes y esperar un resultado satisfactorio.

Los datos de calidad impulsan el marketing basado en datos

El marketing basado en datos depende de los datos de calidad, y los datos de calidad dependen de una gestión de datos sólida. No tener una estrategia de gestión de datos en orden da como resultado oportunidades desperdiciadas, pérdida de ingresos e infravalorar el potencial de las inversiones en tecnología.

Artículo original de George C. L’Heureux, Jr., Principal Consultant, Data Strategy, Dun & Bradstreet

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