En los últimos años, se ha hablado mucho de tendencias como big data, inteligencia artificial o el Internet de las cosas (IoT) como las siguientes olas de innovación a las que hay que subir.
Para muchos líderes, estas siglas pueden resultar extrañas y podrían pensar que sus organizaciones no pertenecen a esa liga, destinada para las grandes tecnológicas como Google, Facebook, Microsoft o IBM. Aunque es importante estar al día con las tendencias, un problema común es poner ?el carro delante de los caballos?, aseverando que una tecnología particular es la solución o la bala de plata que hay que disparar para resolver un problema.
Frecuentemente, al profundizar en el análisis de una situación de negocios, el problema que inicialmente dábamos por sentado resulta ser la punta de un iceberg de causas (o una caja de pandora, dirían otros, según la cantidad de sorpresas que encuentren), muchas de las cuales pueden ser afectadas con tecnología muy simple y más bien reforzando prácticas de comunicación, cumplimiento de procesos, factores políticos, etc. O sea, ?business as usual?.
Las innovaciones basadas o intensivas en datos tienen un componente que las hace diferentes: tienen la capacidad de transformar el ADN de una organización y de sus líderes, sin importar su tamaño.
La razón es muy simple. Para producir innovaciones basadas en los datos, es necesario lograr un cambio de mentalidad o de cultura, de ser una organización gut-driven a data-driven. Es decir, pasar de tomar decisiones basadas en la intuición y la experiencia a tomar decisiones a partir de los datos. Sin negar el valor de la experiencia y la intuición, la gran contribución de la cultura analítica o data-driven es exponer la realidad de forma cuantitativa y contar con un input de conocimiento objetivo e independiente de la experiencia. La experiencia no puede ir en contra de la evidencia.
Muchas empresas están en la situación de los Atléticos de Oakland del 2002, no por falta de datos, sino porque no han encontrado un modelo de análisis que les de respaldo suficiente con datos a las decisiones que toman. Ese es precisamente el ámbito de las innovaciones orientadas a datos, aportar estructura, claridad y agilidad a los procesos que permiten utilizar los datos para lograr acciones más efectivas.
Ciertamente, en algunos casos, los componentes clave para lograr estas soluciones serán tecnologías que permitan un procesamiento masivo y paralelo de datos, en una plataforma de las llamadas big data. Sin embargo, en la mayoría de los casos, las áreas más importantes de innovación están en el último tramo de procesamiento de la información, es decir, al momento de presentar los datos para consumo humano y tomar una decisión. En otras palabras, se trata de la correcta visualización de los datos.
Un ejemplo clásico de cómo una visualización incorrecta puede apreciarse en los siguientes gráficos. Los gráficos muestran la misma información, sin embargo, el gráfico A, al ser una representación de pie y con efecto de 3D, hace muy difícil percibir la diferencia entre las distintas regiones. En la gráfica B puede verse que la región que más contribuye (Centro) es prácticamente del doble de tamaño que la que menos contribuye (Este), también puede percibirse el ordenamiento de las mismas.
Sin una visualización correcta, la evidencia de los datos puede no ser “evidente” y se pierde entonces una parte importante de su gran valor.
Esto no implica que los componentes restantes del flujo de la información sean triviales. Parte del reto de lograr una innovación exitosa orientada a datos es que hay múltiples etapas de procesamiento que tienen que ser llevadas a cabo con alta precisión, desde la adquisición de los datos, pasando por su transformación hasta su consumo. Sin embargo, el mayor énfasis usualmente se coloca en los aspectos tecnológicos de la solución y se deja de lado el aspecto cognitivo, de visualización y de interacción con los datos.
En el área de visualización de datos trabajamos los aspectos cognitivos del uso de los datos en su última fase, el consumo humano. Creemos que estos principios y tecnologías son clave para lograr innovaciones orientadas a datos con mayor poder transformador. Para asegurar el éxito al innovar con datos, lo mejor es comenzar por el final.