La democratización de los datos impulsa nuevas oportunidades de ingresos en las empresas

El acceso y uso de los datos por parte de las empresas ha cambiado drásticamente en los últimos años, especialmente con el creciente uso de herramientas de análisis de datos y la oferta de soluciones de autoservicio por parte de otras plataformas de datos. A pesar de este crecimiento en herramientas accesibles de datos, la mayoría de las empresas aún no aprovechan al máximo los datos de negocio, dependiendo en su totalidad de la capacidad y capacidades de sus equipos de ciencia de datos, si es que pueden permitirse contratar o encontrar científicos de datos.

Para combatir la escasez de talento en ciencia de datos y la limitada capacidad de los equipos, muchas empresas están invirtiendo en herramientas y recursos para democratizar el acceso a los datos entre nuevos grupos de empleados y usuarios finales. La democratización de datos, junto con innovaciones como el análisis integrado, está permitiendo que usuarios de diferentes perfiles, e incluso consumidores, comprendan y apliquen los datos en su día a día.

Amir Orad, CEO de Sisense, una importante compañía de inteligencia empresarial, recientemente habló con Newsmatic sobre las tendencias que está observando en la democratización de los datos, los cambios en los roles y responsabilidades de datos, y las estrategias para utilizar los datos y crear nuevas oportunidades de ingresos en la economía actual.

El impulso de la democratización de los datos en las empresas

Newsmatic: ¿Por qué las empresas están democratizando cada vez más sus datos? ¿Cómo comenzó esta tendencia?

Orad: Comenzó por una razón muy simple: tienen más datos que antes, y comprenden que los datos tienen más potencial del que se dieron cuenta anteriormente. Cuando tienes más de un activo y sabes que puedes obtener más valor de ese activo, quieres aprovecharlo. Es así de simple. Si tuviera que elegir otra razón, sería que sus pares y competidores están aprovechando cada vez más los activos de datos. Si te quedas atrás, no es bueno.

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Soy lo suficientemente mayor como para recordar que, alrededor del año 2000, teníamos "Empresas de Internet". Ese término ya no es relevante, ya que todas las empresas ahora aprovechan Internet o quiebran. Hoy en día hablamos sobre "empresas de datos" y "empresas impulsadas por datos". En el futuro, simplemente habrá empresas que aprovechen los datos y empresas que quiebren. Realmente no tienes la opción de no usar datos.

Hay muchas formas diferentes de lograr esa cultura de datos democratizada. No necesariamente necesitas un equipo de ciencia de datos para aprovechar muchos de tus datos; existen algunas otras técnicas para hacerlo, y en realidad, no hay suficientes científicos de datos en el planeta para satisfacer todas las necesidades actuales de datos. Incluso si deseas acceder a ese talento en el futuro, habrá muchas, muchas empresas que no pueden permitirse, no pueden encontrar o de otra manera no tienen acceso a ese talento en ciencia de datos.

Los desafíos de la democratización de los datos

Newsmatic: ¿Cuáles son los mayores obstáculos de infraestructura que has visto en la democratización de los datos?

Orad: Hablemos del más grande: las estadísticas muestran que el ochenta por ciento de los empleados de las organizaciones no aprovechan las herramientas de inteligencia empresarial, herramientas de datos o herramientas de análisis, y eso ha sido un problema constante durante varios años.

La primera generación de software de análisis de datos era muy pesada en términos de tecnología de la información: software grande y voluminoso. Era muy difícil de usar, muy engorroso y solo accesible para unos pocos seleccionados. Eso limitó enormemente el acceso a los datos debido al costo, la tecnología y los requisitos de talento.

Un gran avance que hicimos hace aproximadamente una década ayuda, con herramientas como Tableau y Power BI. Son herramientas de escritorio sencillas para analistas de negocios que aumentaron la adopción a alrededor del 20% de la población. Lo que hacen es reducir las limitaciones técnicas: ya no necesitas el sistema de TI grande y voluminoso para poner herramientas de datos y análisis de datos en manos de analistas de negocios. El problema actual es que la mayoría de las personas que viven en el planeta no son analistas de negocios, pero esta tecnología definitivamente ha mejorado la adopción en general.

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La mayoría de las herramientas de datos de hoy en día son utilizadas por personas con conocimientos empresariales y analistas de negocios que son expertos en ese campo. A menudo, requieren una inversión de energía dedicada porque es posible que tengas alguna herramienta analítica que se encuentra en un sistema fuera de tu sistema cotidiano. Debes recordar acceder a ella, pero está fuera de contexto y fuera de tu flujo de trabajo diario. Por lo tanto, el problema de la experiencia silenciosa y la falta de acceso intuitivo, debido a que es un sistema separado, aún persiste.

Así es como estamos hoy. No es la tecnología en sí; es el hecho de que necesitas altas habilidades para utilizar la tecnología y es una tecnología separada a la que debes acceder aparte.

El auge de la analítica incrustada

Newsmatic: ¿Cómo pueden las empresas resolver los problemas actuales de las herramientas y la democratización de los datos?

Orad: Cambiemos la perspectiva y asumamos que eres un consumidor individual que no es un experto en análisis de datos. Aun así, sigues consumiendo algunas de las inteligencias artificiales y análisis más avanzados del planeta todos los días cuando ves Netflix, compras productos en Amazon, usas Google Maps o utilizas Facebook o Instagram para recibir recomendaciones. ¿Cómo obtiene acceso tu como consumidor a un análisis más sólido que tu como empresario?

Lo que están haciendo las compañías de productos para consumidores y lo que no estamos haciendo lo suficiente en el lado empresarial es la incrustación de la analítica en los productos cotidianos, al igual que lo hacen Amazon e Instagram.

Lo han hecho tan simple que ni siquiera te das cuenta. De manera contextual, no te sorprende cuando recibes recomendaciones para un video de TikTok como algo natural dentro de ese flujo de trabajo. Nunca tienes que ir a un sistema separado, iniciar sesión y escribir una consulta analítica como "Muéstrame todos los demás videos que puedan gustarme ver un viernes" para obtener los mismos resultados.

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Mi enfoque y nuestro enfoque en Sisense es reconocer que la mejor manera de superar la barrera del otro ochenta por ciento que no utiliza herramientas de datos de manera efectiva para su negocio es ser tan buenos como lo son TikTok, Amazon y Netflix.

Infiltramos, inyectamos o incrustamos analíticas e información en los sistemas, herramientas y flujos de trabajo que utilizamos todos los días, y hacemos que la analítica sea intuitiva y contextual, sin ponerlas en otro sistema aparte al que solo tiene acceso un pequeño grupo de analistas. Eso es un cambio tecnológico, un cambio de enfoque y un cambio de talento, porque ya no necesitas ser un experto si la analítica está incrustada.

Consejos y trucos para democratizar el acceso a los datos

Newsmatic: ¿Qué otros pasos importantes deben tomar las empresas para hacer que sus datos sean más utilizables?

Orad: En muchas de estas empresas, los datos aún se encuentran dispersos en la organización de una manera difícil de consumir. Si tienes un campo de petróleo, es fácil acceder a él, pero si tienes mil charcos de petróleo, es una pérdida de tiempo. El primer paso es hacer que los datos sean accesibles de alguna manera. Las grandes bases de datos en la nube han sido una gran solución en esta área.

El segundo paso es la decisión de que los conocimientos sean accesibles para todos, incluidos tus clientes y usuarios externos. Con el ejemplo que mencioné anteriormente, si lo piensas desde el punto de vista de Netflix, están externalizando los conocimientos a sus usuarios finales. Muchas empresas tienen esos activos de datos, pero no se dan cuenta de que pueden hacer que esos conocimientos sean accesibles tanto para sus empleados como para los usuarios finales que desean obtener más información.

Hemos hablado sobre la nube y centralizar los datos y hacer que los datos sean accesibles para más grupos de personas. Lo último que les diría a estas empresas es que se atrevan a soñar.

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La analítica y los datos pueden hacer cosas mágicas, especialmente con IA y otras capacidades modernas. La gran diferencia que veo entre las personas que tienen un éxito muy grande y las que tienen un éxito algo menor con los datos no es la tecnología que utilizan, sino su innovación e imaginación.

Te daré un ejemplo de una compañía de líneas telefónicas de crisis con la que trabajamos. Si vas al puente Golden Gate de San Francisco, en el primer poste del puente hay una placa que dice "Si tienes pensamientos negativos sobre ti mismo, llama a este número". Cuando llamas a ese número, alguien responde el teléfono para ayudarte.

Alguien muy inteligente una vez tuvo la idea de que, en lugar de depender de un humano para pensar en lo mejor que se le puede decir a una persona en situación de angustia, se puede utilizar el aprendizaje automático para recomendar algunas opciones basadas en el historial pasado, las características demográficas de la persona y otros factores. Ahora, al usar eso, se salvan más vidas como resultado. No fue una innovación técnica; fue un movimiento imaginativo, preguntándose: "¿Podemos hacer eso?"

Creo que la imaginación y la creatividad son en realidad grandes herramientas para aprovechar este tipo de tecnologías de datos.

Los roles y responsabilidades en la gestión de datos

Newsmatic: ¿Cómo crees que los roles y responsabilidades en la gestión de datos deben cambiar, especialmente con la escasez de talento en el área de datos que estamos presenciando?

Orad: Creo que tenemos que separar a las personas que hacen las preguntas de las personas que administran el entorno. En el pasado, el analista de datos era la persona que organizaba los datos y hacía preguntas al respecto.

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Con la introducción de capacidades fuertes de IA como el lenguaje natural y las consultas, tenemos la capacidad de simplemente escribir una pregunta en inglés en estos sistemas. Eso significa que todos pueden hacerlo; no necesitas un experto dedicado.

En segundo lugar, aunque los científicos de datos aún necesitan estar involucrados en casos extremadamente complejos, en realidad no los necesitas para muchas de las capacidades. Hoy en día, utilizando IA y aprendizaje automático, tenemos acceso a herramientas sofisticadas listas para usar que no requieren científicos de datos ni analistas. Solo necesitas a una persona que proporcione los datos a la herramienta, y luego la herramienta prueba diferentes técnicas hasta encontrar la más relevante para tu data, su estacionalidad, picos y valles, y otras variables.

Creo que los científicos de datos aún son muy necesarios, pero en el futuro, se enfocarán en casos extremadamente complejos. Todas las tareas comunes se automatizarán con IA y aprendizaje automático; eso es algo que estamos viendo cada vez más en nuestros propios productos.

El papel en evolución de los datos en la economía global

Newsmatic: ¿Algún pensamiento final sobre el papel de los datos en nuestra economía global en el futuro?

Orad: La gente habla de los datos como el nuevo petróleo, pero lo que podrían no darse cuenta es que los datos se pueden monetizar para generar flujos de ingresos. No solo están ahí para ayudarte a ahorrar dinero; también pueden ayudarte a ganar dinero.

Esto es especialmente emocionante ahora que las empresas están buscando formas de sobrevivir en la economía actual. Tenemos muchos clientes, hablo de cientos, si no miles, que están generando ingresos utilizando nuevos datos y aplicaciones enriquecidas con datos que antes no ofrecíamos. Ahora es el momento de innovar, porque tenemos los datos y los usuarios que pueden beneficiarse de ese valor agregado.

Alerta: Acumulación de datos

Sobre Amir Orad

Amir es el CEO y presidente de la junta directiva de Sisense. Con un enfoque en construir y escalar empresas, Amir ha llevado a startups a convertirse en líderes de la industria con cientos de millones de dólares en ingresos y numerosas adquisiciones. Es un emprendedor en serie, especializado en hacer crecer negocios de big data y ciberseguridad, con más de 25 años de experiencia como líder en estos campos.

Durante su período anterior en NICE Actimize, hizo crecer el negocio 10 veces hasta lograr una tasa de ingresos de $200 millones. Anteriormente fue cofundador de Cyota, que vendió a RSA Security. Tiene un MBA de la Universidad de Columbia y ha sido reconocido como uno de los 50 mejores CEO de SaaS.

Nota: Esta entrevista ha sido editada por motivos de longitud y claridad.

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