¿Estás preparado para la economía de datos? Sólo se puede controlar lo que se puede medir

En teoría, todo está "basado en datos". Las decisiones, las estrategias, toda la empresa. Pero en la práctica, a menudo falta algo esencial: transparencia. Tiempo real. Confianza. En su lugar: Excel - todavía. Los datos no son un fin en sí mismos. Deben crear valor añadido. El matemático británico Clive Humby ya lo sabía en 2006, cuando propuso la teoría de que los datos son el nuevo petróleo, al menos si tienen una finalidad y se procesan en consecuencia. Los datos sólo tienen valor añadido si los entendemos, los relacionamos y los situamos en el contexto adecuado. No todos los números son una visión. No todas las estadísticas son verdades.

Esto se ilustra con la pirámide del conocimiento. El punto de partida son las señales, los símbolos y los bits, es decir, los signos. A partir de ellos se crean los datos generados por las máquinas, que en sí mismos tienen poco significado. Sólo a través de su interpretación se crea la información, es decir, los detalles sobre hechos y procesos. La información siempre está orientada a un fin y es preparatoria para la acción. Cuando la información se combina, pueden reconocerse patrones y estructuras. Cuando se enriquecen con el contexto y la experiencia, dan lugar al conocimiento. Y se sabe que el conocimiento es poder. Podemos derivar acciones concretas y resolver problemas a partir de esta totalidad de conocimientos y habilidades. En su forma más estructurada, el conocimiento se almacena en bases de datos y documentos. El conocimiento individual se convierte entonces en conocimiento colectivo a disposición de toda la empresa. Las empresas pueden ir un paso más allá y compartir datos con los participantes en el mercado, creando una economía de datos. Esto puede ayudar a optimizar la cadena de suministro, por ejemplo. Sin embargo, sólo un tercio de las empresas están actualmente "preparadas para la economía de datos".

Gestión eficaz de los datos

El problema es que los datos necesarios para la información suelen estar ya disponibles en las empresas. Sin embargo, no es posible obtener la información a partir de esos datos. La empresa es "rica en datos pero pobre en información" y, una vez más, sólo se basa en la intuición. Esto se debe a muchas razones: no se sabe nada de los datos, se juzga mal su potencial, no se da acceso a ellos, se carece de capacidad para interpretarlos o su calidad es insuficiente. Las encuestas confirman que sólo una de cada tres empresas en Alemania es capaz de gestionar los datos de forma eficiente. Aunque muchas almacenan sus datos y los procesan de forma estructurada, posteriormente quedan sin utilizar, y con ellos su potencial.

 Este fenómeno es especialmente evidente en el cosmos SAP. Los datos de ERP, CRM, RRHH, logística... coexisten, pero ¿están también conectados entre sí? Cuando hablamos de IA, de agentes de IA, hablamos de sistemas que se basan en datos. Y datos cualitativos. La mayoría de las empresas aún no están suficientemente bien posicionadas en este sentido. Además, la mayoría no consigue integrar las fuentes de datos con la suficiente rapidez: queda mucho por hacer.

Un factor a menudo subestimado: el sesgo. Ningún algoritmo es neutral. Ningún conjunto de datos está libre de sesgos. Sería negligente ignorarlo. Reconocerlo es el primer paso para tomar mejores decisiones.

El futuro se basa en los datos, sí. Pero, sobre todo, está conscientemente basado en los datos. Con sistemas que no sólo almacenan datos, sino que también los comprenden. Con personas que no solo analizan, sino que también cuestionan.

Fuera Excel, hacia la claridad

Con ello, las empresas no sólo se hacen un favor a sí mismas, sino que también cumplen los requisitos de la UE y de la nueva ley de datos, la Ley de Datos de la UE, que se basa en determinados principios y valores: El acceso y la transparencia figuran claramente entre ellos.

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