En el panorama empresarial actual, donde la calidad de los datos se erige como un elemento crucial en la toma de decisiones, es fundamental reconocer que, aunque el análisis de datos desempeña un papel esencial, su combinación con la intuición y la empatía resulta igualmente relevante, tal como se evidencia en enfoques como el Design Thinking.
El uso de datos no fiables:
La presencia de datos sucios, caracterizados por imperfecciones y errores, plantea amenazas tangibles e intangibles para las empresas. Este desafío afecta la confianza de los usuarios, según reflejan los resultados de la Sexta Encuesta Anual de Directores de Datos de Gartner (2022), donde el 72% de los líderes de Data y Analytics expresan dudas sobre la construcción de una base de datos confiable para impulsar iniciativas digitales.
El uso de datos no fiables también incrementa el riesgo de que los tomadores de decisiones dependan en exceso de su intuición. Aunque esta última desempeña un papel crucial en la toma de decisiones, su fusión con el análisis de datos, como se observa en el Design Thinking, resulta clave para evitar decisiones subjetivas y no fundamentadas. La investigación de Laura Huang de Harvard Business School destaca la utilidad de la intuición, especialmente en situaciones altamente inciertas.
Desafíos:
La falta de calidad en los datos, además, puede desencadenar decisiones erradas, destacando la importancia de seguir métricas de calidad de datos. Gartner predice que para 2022, el 70% de las organizaciones seguirá estos indicadores, mejorando la calidad en un 60% para reducir riesgos y costos operativos, particularmente relevante en sectores competitivos que exigen decisiones precisas y rápidas.
Otro desafío común es la carencia de una pregunta de negocios clara, según observa McKinsey. Solo una pequeña fracción del valor que podrían desbloquear los enfoques de análisis avanzado se ha aprovechado. Esto puede llevar a la recopilación de información irrelevante y afectar la eficiencia y efectividad de los esfuerzos analíticos.
El costo total de utilizar datos sucios se manifiesta en la pérdida de oportunidades, decisiones erradas, pérdida de confianza y daño a la reputación. Según una encuesta de Gartner en 2018, la mala calidad de los datos ocasiona una pérdida promedio de $15 millones de dólares al año para las organizaciones.
En conclusión, la calidad de los datos es esencial para la toma de decisiones empresariales, y la combinación de análisis de datos con intuición y empatía, como en el Design Thinking, potencia la efectividad en este proceso. Invertir en herramientas que automatizan el flujo de información, limpian los datos y proporcionan una visión clara del catálogo de datos, su procedencia y calidad, minimiza estos problemas.
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