La actual situación de Covid-19 está haciendo que las compañías replanteen sus estrategias empresariales a corto plazo, trabajando con diferentes escenarios y evaluando diariamente el impacto en el negocio. Por este motivo, desarrollar e implantar procesos que saquen todo el partido a los datos con los que se cuenta, se convierte en una prioridad para cualquier empresa. Es por ello que los procesos de calidad y eficiencia de los datos cobrarán un papel fundamental en toda esta transformación.

En los últimos años, el nivel de datos eficientes recopilados, tanto de la actual cartera de clientes como de los potenciales, se ha estancado y casi la mitad de las empresas no confía en los datos que almacena en su CRM o ERP. Si bien es cierto que los problemas de calidad de los datos han pasado desapercibidos, su impacto está comenzando a salir a la luz.

Que una empresa ponga el foco en la calidad de sus datos, la posiciona en primera línea para competir de forma ventajosa en el mercado actual. Invertir en datos fiables para su análisis a través de herramientas de analítica avanzada y extraer los insights oportunos, son aspectos fundamentales para garantizar la eficiencia operativa, el engagement con el cliente y su fidelidad. Para elaborar una estrategia de datos con calidad, será necesario cumplir con los siguientes pasos.

El primer punto es conseguir la aprobación para analizar la calidad de los datos. En iniciativas de data governance, preparación de los data sets para una migración o sacar el máximo partido a la información con la que una empresa cuenta, es clave apuntalar que el éxito de éstas dependerá de la calidad de los datos recopilados. Será fundamental preparar los datos en origen e invertir en una plataforma de calidad de datos para estandarizar y validar la información de las distintas bases de datos gestionadas.

Pero ¿cómo conseguir que los directivos vean la calidad de los datos como un componente fundamental de un programa de gestión de estos? Esto a menudo puede ser la mitad de la batalla... Con las organizaciones enfocadas en impulsar sus decisiones basadas en datos, es imprescindible analizar su calidad y conseguir la aprobación de este tipo de iniciativas por parte del Equipo Directivo. Primero habrá que asociar esta inversión a métricas de éxito del caso de negocio y relacionarlas con el beneficio de la empresa: tiempo, recursos, proceso, estrategia y riesgo. Una posibilidad es buscar formas de vincular los problemas de calidad de los datos con el tiempo perdido y la asignación de recursos, o mejor aún, encontrar la relación sobre cómo los problemas de calidad de los datos perjudican la eficiencia, aumentan el riesgo o bloquean las iniciativas comerciales estratégicas.

El segundo paso es vincular los proyectos de datos a resultados tangibles. Una vez que se ha obtenido la aprobación, hay que ganarse la confianza de la empresa con resultados medibles y significativos. Los proyectos de datos que mantienen el foco en impulsar resultados comerciales tangibles y prácticos son, a menudo, los que tendrán éxito. Una opción es considerar métricas que se puedan entregar en plazos cortos y ágiles, como el impacto en la velocidad de toma de decisiones, el cash flow o la experiencia de usuario dentro del e-commerce. Y como contrapunto, hay que evitar centrarse únicamente en las métricas tradicionales de calidad de datos, como la completitud, consistencia y unicidad.

El tercer punto pasa por identificar victorias rápidas. Y es que cuanto más complejos sean el alcance y los objetivos del proyecto, más probabilidades habrá de encontrarse con imprevistos, lo que hará pensar en objetivos flexibles y plazos de tiempo más largos. Durante este camino, es probable que el proyecto pierda la confianza, el apoyo y la financiación del Equipo Directivo. Es preferible centrarse en victorias rápidas y prácticas, basadas en resultados que demuestren el valor de las mejoras llevadas a cabo a través de la implementación de pequeños cambios que puedan tener un impacto material en la compañía.

Y el último consejo es impulsar una cultura de datos empresarial. Una vez que se consigue una inversión necesaria para garantizar la calidad de los datos, mantenerla requerirá un enfoque escalable en toda la empresa. El 70% de las organizaciones reportan una falta de habilidades de entendimiento de los datos (la capacidad de leer, trabajar, analizar y argumentar con los datos) en el negocio y esto impacta directamente en el valor que se obtiene de las inversiones en datos y tecnología. A medida que se lideran iniciativas de datos, es fundamental que todas las partes interesadas de la organización comprendan cómo su rol y sus contribuciones individuales afectan su capacidad para convertirse en una organización basada en datos.

Adoptar una mentalidad basada en datos en toda la empresa, independientemente de si los empleados trabajan directamente con ellos o no, requerirá un gran esfuerzo. En la actualidad, las organizaciones están invirtiendo en departamentos de datos y contratando perfiles específicos que entiendan sobre cómo los datos aplican a la privacidad, ética, gobernanza, seguridad, calidad, storytelling y toma de decisiones.

Convertirse en un negocio basado en datos significa que las personas implicadas puedan entender cómo desbloquear todo el potencial de sus datos. Es por ello, que los datos deben convertirse en un "activo estratégico" y que su calidad sea una prioridad. Con ello se asegura el crecimiento de la empresa y que ésta evolucione alrededor de una cultura data-driven.

Artículo publicado en Marketing Directo