La importancia de los datos como activo estratégico

Tekin Mentes, Director de Gestión de Información de Empresa para LeasePlan.

El término «activo de datos» comenzó a utilizarse hace 10 o 15 años. Por aquel entonces, pocas empresas se habían dado cuenta de hasta qué punto los datos podrían transformar las empresas y constituir un elemento valioso para ellas. Aquellas empresas visionarias invirtieron en tecnologías, llegando incluso a crear tecnologías propias sobre las que desarrollar sus activos de datos; años más tarde, dicha inversión se vio recompensada con creces. Este fenómeno ha derivado en el ascenso de la economía de datos y dado lugar al concepto de monetización de datos. Cuanto mayor es el ecosistema, más valor tiene en el mercado de datos. Google, Amazon, Facebook y más recientemente Alibaba son los que van por delante.

Hoy por hoy, la tecnología ha avanzado y los datos están disponibles, pero las empresas siguen luchando por monetizarlos y, en ocasiones, ni siquiera logran hacer crecer sus activos de datos.

Los desafíos relativos a los datos a los que se enfrentan las empresas son los siguientes:

• •
  Tecnologías obsoletas, a menudo descentralizadas y desconectadas.
• •
  Aislamiento de sus estructuras organizativas y procesos comerciales.
• •
  Entender que los datos no solo sirven para generar informes sino también para construir nuevos modelos de negocio.

Las empresas se enfrentan a la necesidad de un cambio de paradigma si aspiran a crear una cultura basada en datos que permita procesar los activos de datos, con el objetivo final de generar nuevos productos y servicios. Para ello, es necesario desafiar las tecnologías y los modelos de funcionamiento obsoletos, de forma que los datos sean rápidos, compartibles y estén interconectados, acelerando así el retorno de la inversión en desarrollo.

Dar a los datos la consideración de activo estratégico, así como construir una plataforma de datos compartida y centralizada, es crucial para extraer su valor, adquirir ventajas competitivas y convertirse en una empresa que funcione en base a datos. Este enfoque permitirá a las empresas evolucionar con rapidez y digitalizar cada vez más procesos, potenciando el ecosistema de datos y abriendo al mismo tiempo un nuevo mundo de posibilidades.

Además, las empresas necesitarán construir una estrategia moderna y a largo plazo, centrada no solo en la tecnología sino en los propios datos. Para ello, se debe plantear cómo garantizar que los datos:

• Nunca sean un ente aislado y puedan utilizarse allá donde se necesiten;
• estén siempre disponibles y sean fácilmente compartibles; y
• puedan utilizarse tanto en soluciones de generación de informes como en herramientas analíticas avanzadas para producir aplicaciones inteligentes.

Para aprovechar al máximo la inmensa oportunidad que suponen los datos, algunas empresas pueden caer en la trampa de ejecutar estrategias de datos agresivas, pasando por alto el control de sus activos de datos, lo que puede resultar en errores a largo plazo que frenen su transformación en una empresa basada en datos. En otras palabras, al mismo tiempo que crean nuevos servicios y productos basados en datos, las empresas deberían esforzarse por establecer servicios adecuados de gestión de datos que incluyan elementos como la gobernanza de datos, la gestión de metadatos, la seguridad o la privacidad. Y es que contar con datos incompletos y que generen ruido supone un enorme obstáculo a la hora de crear soluciones efectivas, y para ello es preciso que la gestión de datos sea adecuada de cara a conservar y propagar el valor de los datos.

En LeasePlan comprendemos la importancia de los datos y las ventajas que estos pueden suponer para nuestra compañía y nuestros clientes. En la actualidad, estamos desarrollando modelos de Machine Learning para automatizar el proceso de control de costes de reparaciones, mantenimiento y ruedas (RMT, por sus siglas en inglés). Álex, nuestro agente de IA, utilizando históricos de mantenimiento, puede «predecir» si una próxima petición de mantenimiento debería ser aprobada automáticamente o si se necesitaría una revisión manual. El valor de negocio se incrementa a la par que el ratio de aprobación automática. Esto resulta en una cantidad menor de trabajo manual por parte de los especialistas en RMT y un tiempo de proceso más reducido para nuestros clientes en el taller.

Por último, generar un proceso de «creación de valor colaborativo» que permita la cooperación continuada entre empresas y la organización de los datos es un aspecto esencial para adoptar con éxito los datos en el modelo de negocio. Contar con equipos interdisciplinarios y diseñar una estrategia de datos que esté en consonancia con la estrategia comercial conduce a una colaboración exitosa.