Lo que queda por avanzar en el gobierno de modelos analíticos

Imaginemos por un momento que el hombre del tiempo sólo nos soltara un montón de datos sobre presiones atmosféricas, dirección de los vientos dominantes, o separación entre las líneas de isobaras y, acto seguido, diese paso a la información deportiva. Salvo que fuésemos expertos en física, nos quedaríamos como estábamos, sin poder decidir si vale la pena salir el fin de semana al campo o a la playa. Al parecer, esto es lo que sigue ocurriendo en muchas empresas con respecto a los datos de negocio que manejan.

El análisis de los datos se ha convertido en un recurso fundamental para el crecimiento y supervivencia de las empresas, especialmente dada la situación actual. La información y su gobernanza son un factor determinante a la hora de dar valor al negocio, mantener la posición en el mercado y superar a la competencia. Recopilar datos ya no es suficiente; lo importante es su análisis, y es aquí donde los modelos analíticos entran en juego. Ya sean predictivos, descriptivos o de otra naturaleza, estos modelos combinan conjuntos de datos de distintas fuentes de la empresa para dar respuestas a las preguntas del negocio.

En este sentido, el Club Chief Data Officer Spain & Latam junto con SAS, compañía líder mundial en analítica de datos, organizó un encuentro digital el 9 de junio con el objetivo de analizar en profundidad porqué el mantenimiento y gobierno de los modelos analíticos es vital para las empresas.

En el evento virtual, además, se presentaron los resultados de la encuesta Status Modelo de Gobierno analítico en las empresas españolas, elaborada por el Club Chief Data Officer Spain & Latam y Management Solutions. De los resultados se extrajeron tres conclusiones principales:

• En la actualidad no está extendido el gobierno de los modelos, a pesar de que más de un 75% de los CDOs desarrollan funciones de analytics.

• El 55% de los CDOs considera que ha de liderar el gobierno de los modelos, y que esto es una oportunidad para que desde el rol del CDO se aporte valor a las organizaciones.

• Las funciones del CDO en el gobierno de los modelos se ubican mayoritariamente en su rol de gobierno, y en concreto:

• Un 93% para la definición del framework de gobierno y sus políticas.
• Un 63% en la administración de las herramientas de gobierno de los modelos.
• Un 82% en la gestión del inventario de los modelos.

Gestionar y gobernar los modelos analíticos en la actualidad

Hace 10 años, el reto de las compañías era construir bases de datos de clientes, con el objetivo de que en un futuro esos datos sirvieran y ayudaran a potenciar el business intelligence, con las que ser capaces de anticiparse a las necesidades de los consumidores, mejorando la experiencia de los usuarios a lo largo de todo el customer journey. El analytics es algo que ya forma parte de una gran mayoría de organizaciones, como bien ha indicado la encuesta de Club Chief Data Officer Spain & Latam y Management Solutions. Pero, ¿qué ocurre después? ¿qué hay que hacer con esos datos que han recopilado y gestionado las empresas previamente?

“A día de hoy existen organizaciones que invierten fuertemente en estrategias analíticas, pero la mayoría de ellas todavía están luchando por integrar esos hallazgos en los procesos de negocio de manera oportuna y eficiente para impulsar la toma de decisiones a escala”, comenta Álvaro Guardado, director de comercial de SAS España.

Actualmente, el desafío que existe para los Chief Data Officers (CDOs) en las organizaciones es la puesta en acción de modelos analíticos y su posterior gobierno, la denominada operacionalización del analytics, última fase de todo ciclo analítico. Este proceso consiste en crear modelos analíticos que permitan a las organizaciones predecir comportamientos y tomar decisiones basadas en evidencia, de forma ágil. Sin embargo, saber hacer una gestión eficaz de los datos y operacionalizarlos sigue siendo una tarea desconocida para muchas empresas.

“El 80% de los modelos no se operativizan y, la mayoría de los que sí lo hacen, se degradan en un año”, señala Rafael Fernández, CDO de Bankia y presidente del Club Chief Data Officer Spain & Latam. “Para que la operacionalización del analytics funcione y las empresas puedan ver su verdadero potencial, éstas han de diseñar formas de trabajar y procesos que incentiven la colaboración y la cooperación. Solo así se establecerá un cambio cultural que acabe con el trabajo en silos, incentive el valor del dato y potencie el cambio en los cómos a la hora de hacer las cosas”, añade.

Las organizaciones ya están creando modelos analíticos, con el objetivo optimizar, rentabilizar y mejorar su performance para ofrecer el mejor servicio a las personas. Pero para poder hacer realidad las promesas y las ventajas de estas soluciones, es necesario poder gobernarlas de manera centralizada y realizar un mantenimiento adecuado, ya que, de lo contrario, la inversión que una compañía realiza en transformación digital y en capital humano no tendrá el impacto deseado.