Los pasos más importantes para poder conseguir tener buenos resultados con nuestra cadena de valor son: percibir, tratar, comprender, resolver y accionar.
En el evento de InterSystems, ConferencIA, se presento su nuevo servicio InterSystems IRIS. Aprovechando la ocasión Eduardo Suela, Data Scientist, CDO/Founder de Data Equilty quiso enseñar cómo tener una buena cadena de valor con el dato, el cual puede generar realmente valor para la organización.
Eduardo Suela comenzó su charla resaltando la importancia de marcar unos buenos objetivos, ya que considera que “muchas veces una compañía quiere captar clientes, pero no es lo mismo saber que clientes tienen el producto que saber qué clientes quieren comprarles.” Tampoco debemos olvidarnos de que cada compañía es diferente y sus características son factores claves para marcar los objetivos.
Cuando puso la segunda diapositiva de la charla, Suela dijo la frase que sería la esencia de su charla: “Las cadenas tienen que plantearse desde el final al principio”. El fundador de Data Equility cree que hay que tener claro cuáles son nuestros objetivos, y así evitaremos cometer errores en el proceso, ya que por ejemplo no recogeremos datos innecesarios porque sabemos lo que necesitamos. Cuando analiza la cadena del final al principio destaca aspectos cómo evitar que cada área de la empresa tenga definiciones diferentes, porque causa que la información este dispersa y se corte la comunicación. Los datos son la clave en estos procesos, debido a que transforman la información en conocimiento.
Pasos para tener una cadena de valor de información exitosa
Percibir
Este Data Science tiene claro que muchos de los problemas que tenemos con los datos vienen de las personas que participan en su recolección; los agentes o las personas que rellenan los formularios hacen que se generen problemas de calidad del dato, del volumen o de la variedad. Ahora han aparecido alternativas para solucionar este problema, por ejemplo la recogida de datos a través de imágenes o sonidos, pero nos ha hecho vernos inundados por la cantidad de datos que tenemos.
Tratamiento.
En esta parte empieza a tomar fuerza el proceso. Con tantos datos tenemos que buscar la forma de ordenarlos y gestionarlos. “Si tenemos de la mano alguien que nos ayuda a controlar toda esta información y a gobernarla la tarea se vuelve mucho más sencilla” con esto Suela se refería principalmente a utilizar servicios como el que actualmente ha comenzado a ofrecer Intersystem.
Comprensión.
Si la organización no tiene claro que aportan los datos que están entrando será muy complicado seguir recogiendo información para alcanzar nuestros objetivos. Además, Suela cree que si dentro de una empresa hay variedad de opiniones habría un conflicto con difícil solución, por lo que tendrían que buscar “alinear la organización”.
Resolver y accionar
“Cuando tenemos un modelo predictivo bueno podemos concentrar los esfuerzos en los objetivos que más valor nos aporten” porque según Suela aplicar los esfuerzos a los objetivos que menos valor nos aportan es una perdida de tiempo. Si cumples correctamente con los pasos anteriores obtendrás una lista con los objetivos que más valor te aporten. Cuando ya has hecho todo esto y, además, has creado una regla de negocio podrás pasar al último paso: crear el plan de acción.