Tres principios del liderazgo de analítica y datos para 2019: Gartner

Redacción12/09/2019

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El futuro del liderazgo de los datos y la analítica fue tema central en el encuentro Gartner Data & Analytics 2019, organizado el pasado 10 de septiembre en Ciudad de México.

A decir de la consultora, el éxito de un negocio digital es impulsado por las estrategias de datos y analítica escalables a la par de las aspiraciones de una empresa, por esta razón, aseguró que actualmente los líderes de datos y analítica, así como sus equipos, tienen una gran oportunidad de brindar valor a la transformación de sus empresas.

En la apertura del Gartner Data & Analytics Summit, Donald Feinberg, vicepresidente de investigaciones y análisis de Gartner, afirmó, que aunque virtualmente todas las organizaciones están poniendo los datos en el centro de su estrategia digital, la claridad en su planificación es clave para aportar valor a la organización.

“No importa si se trata del director del área de datos o de la data wrangler de la organización; todos necesitan tener claro cuáles son los objetivos”, dijo Feinberg.

Para lograr esto, Gartner dijo identificar tres principios que los líderes de datos y la analítica deben dominar para estar a la vanguardia:

Adoptar una actitud abierta a la experimentación

“Con mucha frecuencia las empresas solo miden los datos que son sencillos de cuantificar, en lugar de recopilar nueva información para crear métricas significativas. Descubrir nuevos indicadores al usar datos alternativos puede impulsar el desempeño, sin embargo, los buenos datos y métricas requieren una dosis de experimentación”, dijo Peter Krensky, analista senior de investigación de la consultora.

Según la firma, al adoptar una actitud abierta a la experimentación, los líderes de datos y analítica pueden:

–Cuestionarse las decisiones que ha tomado la empresa con base en los datos.

–Anticipar las consecuencias involuntarias de las métricas.

–Experimentar con nuevos datos, nuevas medidas y modelos de analítica.

Krensky advirtió que adoptar una actitud propensa a la experimentación no es fácil, pero que es el mejor camino para contar con una organización basada en los datos y evitar crear una tiranía de las métricas.

Conviértete en el guía y guardián de los datos de tus clientes

Con la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas y el cambio de los negocios hacia el campo digital, es virtualmente imposible asegurar la privacidad. El rol de los líderes de datos y analítica es actuar como los guardianes de dicha información, garantizando su relevancia y seguridad; y al mismo tiempo ser los guías y protectores de los datos.

“Como guías y guardianes de los datos de nuestros clientes, podemos garantizarles que la organización sólo disponga de aquellos datos que necesitan. Se debe proteger la privacidad al ir más allá de lo que está establecido legalmente, para estar en sintonía con las expectativas de los clientes, acerca de quienes tienen acceso a sus datos y con qué fin”, afirmó Rita Sallam, vicepresidente de investigación y analista de Gartner. “Al balancear transparencia e integridad, las organizaciones pueden usar los datos para alimentar la creación de insights que conlleven a la toma de decisiones y hagan que los clientes y ciudadanos estén orgullosos de que sus datos se están utilizando en su beneficio”.

Automatiza los procesos manuales y promueve la creatividad

Ninguna compañía o gobierno prosperará o sobrevivirá sin una fuerte inversión en Inteligencia Artificial. Sin embargo, los líderes de datos y analítica deben adoptar un objetivo en el cual enfocarse al utilizar tecnologías de Inteligencia Artificial, ya sea para automatizar las tareas manuales o en el proceso de habilitar grandes cantidades de recursos para que se enfoquen en tareas más creativas.

“Los proyectos de Inteligencia Artificial deben estar diseñados para que las personas se compenetren con las máquinas y creen una dinámica que amplifique sus fortalezas y compense sus debilidades”, apuntó Carlie Idoine, directora senior de investigación y analista de Gartner. “Este es el principio para diseñar, implementar y expandir los proyectos de Inteligencia Artificial que los líderes de datos y analítica deben seguir”, concluyó la directiva.

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