El análisis de datos es fundamental para no dejar nada al azar en el campo de las decisiones empresariales. Un manejo adecuado de los datos, lo que se conoce como inteligencia empresarial o business intelligence, permite olvidarse de la intuición y basarse siempre en argumentos objetivos y científicos. Sin embargo, en la práctica los datos no acaban resultando todo los útiles y eficaces que deberían. Muchas empresas fracasan en su intento de transformar la información en las decisiones más acertadas.
Casi todas las empresas disponen de información y datos con un gran valor potencial, sin embargo, son muy pocas las organizaciones capaces de tomar buenas decisiones en función de los datos obtenidos ¿Por qué ocurre esto?
Los tres motivos de la ineficacia de los datos
El experto Tristán Elósegui identifica tres causas principales en las dificultades, y a veces la imposibilidad, de muchas empresas de llegar a tomar buenas decisiones basadas en datos, lo cual les impide ser más eficaces y productivas y tomar ventaja frente a la competencia.
1) El exceso de ruido
La empresa dispone de muchos datos, unos propios o internos y otros provenientes de diversas fuentes externas. Todo ello implica la existencia de una gran volumen de datos, en formatos distintos y con la intervención de diferentes herramientas de trabajo.
La consecuencia de este exceso de información es la saturación y los problemas para identificar y separar los datos realmente útiles y de calidad, puesto que muchas veces quedan camuflados en una cantidad ingente de información de escaso valor que a las empresas no les sirve prácticamente para nada.
2) Contexto inadecuado
Muchas veces la falta de calidad de la información no se encuentra en los datos en sí mismos, sino en el hecho de que no están enmarcados en un contexto adecuado. Esto los transforma en meros números, cifras y porcentajes de escasa relevancia.
3) Deficiente visualización de lo datos
El tercer gran motivo de la escasa utilidad de los datos para muchas empresas, radica en la propia incapacidad que tenemos las personas para descifrar grandes cantidades de información. La mente humana no está suficientemente preparada para su compresión, por lo que es necesario establecer representaciones gráficas que permitan el establecimiento de relaciones visuales sencillas y prácticas.
La solución: el small data
El small data es un proceso intermedio entre la recogida de información y el big data, que sería el análisis de grandes volúmenes de datos. El small data consiste en una automatización de la recogida de datos utilizando algún software de representación gráfica. De esta forma, es posible construir un panel o dashboard que facilita enormemente la comprensión de la información y su transformación en argumentos que inspiren y apoyen la toma de grandes decisiones.
El valor del small data es que favorece un punto de encuentro entre el concepto abstracto de los datos y la comprensión humana, permitiendo la toma de decisiones acertadas basadas en la información lo cual, al fin y al cabo, es el verdadero objetivo de todo análisis de business intelligence.
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