Traductor de datos, la profesión del futuro en todos los sectores económicos

Ver y predecir todo, en todas partes siempre fue la profesión de privilegiados. Magos y chamanes en el pasado. Hoy traductores de datos. En cada interacción con los clientes, en cada parte móvil de la cadena de suministro y en cada transacción financiera, en cualquier parte del mundo, ellos, los nuevos futurólogos, pueden predecir rotaciones de inventarios, nuevas demandas, necesidades no previstas del consumidor y un largo etcétera.

Bienvenidos al futuro.

Hoy existe una arquitectura de datos que permite procesar toda esa información al instante y mejorar la información de los clientes, crear productos más rápido o detectar fraudes.

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A la par, con el análisis predictivo, existe la capacidad de reaccionar a los eventos antes de que sucedan. Entonces es posible detener la rotación de clientes, prevenir accidentes, predecir el impacto de los tratamientos médicos… ¿Y qué pasa si la analítica ayuda a impulsar la innovación empresarial y abrir fuentes de ingresos totalmente nuevas para crear productos y ofertas que aún no imaginamos?

Pero tales posibilidades no son utópicas: los datos son un activo que ya se tiene. Lo que ahora se requiere es construir una base de datos, discernir los que tienen un valor de aquellos que pueden ser desdeñables o no aportar mediante la analítica avanzada, mejorar el rendimiento del negocio y explorar las oportunidades de innovación.

Al emplear los datos para impulsar la innovación, nulifica el margen de error. Sin embargo, debe cuidarse la calidad de los datos y esto comienza con una buena gobernanza. Es decir, tiene que estar bien organizado, ser relevante, preciso y comprensible.

Para que los datos sean relevantes y significativos, lo primero que debe clarificarse es qué tipo de datos requerimos y cuáles son los usos que les daremos a ellos. Después se requiere analizar, discernir y clasificar.

Esta acción, aparentemente simplista, implica crear el marco de datos, construir la estrategia, optimizar su infraestructura, generar procesos y sistemas y al unísono,  crear la cultura para convertirse en una organización basada en datos.

Es una perogrullada afirmar que se requiere comprender los datos que ya poseemos y también aquellos que se necesitan desarrollar o adquirir, así como todo aquello que necesita para crear una base sólida e impulsar información basada en datos.

Ahora, después de comprender y adquirir los datos correctos, deben optimizarse, organizarlos e integrarlos, lo que generalmente implica datos en la nube, lagos de datos y otras tecnologías emergentes de almacenamiento e integración.

Para generar confianza en los datos, se debe optar por procesos transparentes y seguros, con buenos procesos de gobernanza, calidad de datos y limpieza.

En general, la arquitectura de datos adecuada incide en la calidad de información. Entonces entra en juego el análisis predictivo. SE emplean los datos para darle el potencial de actuación, no de reacción.

Paralelamente, el análisis de riesgos detecta el fraude antes de que ocurra. Es capaz de reunir información de los clientes para saber cuántas personas necesita en el taller con semanas de anticipación. Prediga y optimice acuerdos a través de datos de fusiones y adquisiciones, filtra la señal del ruido y permite mirar hacia adelante con confianza.

Aunque es útil saber lo que sucedió en el pasado, resulta más valioso saber qué sucederá en el futuro y cómo podemos influir en ello. Por ejemplos: ¿Qué acuerdos tienen más probabilidades de éxito o fracaso, y qué datos de fusiones y adquisiciones son más útiles?

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Asimismo, se podrán develar donde se produce el fraude en la organización y cómo ayudar el análisis de riesgos, si es posible monetizar y comercializar datos y mejorar los ingresos y los márgenes.

En sí, el análisis predictivo ayuda a saber lo que podría suceder, preparar una respuesta con anticipación, adelantarse a los riesgos e influir en los resultados. Es como mirar hacia adelante con un telescopio, no mirar a través del espejo retrovisor.

Con un traductor de datos, cada función, en cada negocio, en cada industria, puede funcionar de manera más efectiva.

Con los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, las máquinas de hoy pueden leer, tener conversaciones y analizar cantidades de datos previamente inmanejables. Y eso es solo hoy. Es un entorno de ritmo rápido, y los equipos de innovación de datos y análisis tienen el conocimiento y la experiencia para descubrir nuevas oportunidades comerciales.

Veámoslo así: los datos y el análisis logran que las nuevas tendencias, desarrollos, enfoques inventivos e innovación tecnológica trabajen para nosotros, no solo hoy, sino en los próximos años. La innovación radical y el pensamiento de diseño permiten realizar un seguimiento de las tendencias, revolucionar los procesos y aclarar los objetivos que son relevantes para cada empresa.

Al implementar una estrategia sólida de análisis de datos se puede experimentar, explorar y adoptar oportunidades de innovación empresarial para el crecimiento.

Todo esto nos hace vaticinar una profesión que será muy relevante en el futuro próximo: el traductor de datos.

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El especialista capaz de entender no sólo el funcionamiento tecnológico y estar al tanto de innovaciones y tendencias del Big Data, sino que conozca el negocio su gestión y metas y, a la par, que logre que los datos sean comprensibles y asequibles a cada uno de los colaboradores en la organización. Que logre identificar el aporte de valor en cada puesto de trabajo y su significado en la propuesta de valor de negocio.

El puente entre los clientes internos, los tecnólogos y las partes interesadas en su conjunto, debe ser un profesionista que domine tres áreas de conocimiento: ser avezado en las nuevas tecnologías, Inteligencia Artificial, soluciones predictivas…pero también conocimiento del negocio y la industria y, al mismo tiempo, debe ser un comunicador nato que logre explicar qué se hace, cómo y por qué.

En términos muy simples, un traductor de datos es alguien capaz de generar una narrativa relevante con la información que se obtiene en cada punto de contacto con el cliente. Es el nuevo mago de la era de la omnicanalidad.

Y créanme: cada vez, a medida que la automatización se extiende y la digitalización modifica millones de puestos de trabajo, más demanda tendrá quien pueda traducirnos la nueva realidad.

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LinkedIn: Carlos O’Rian Herrera

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