Com posar l'anàlisi de dades en el centre de l'organització

Les organitzacions que volen implementar una cultura data-driven per a prendre millors decisions basades en dades (data-driven decisions) han de desenvolupar prèviament una estratègia de dades i d'anàlisis de dades, així com un model operatiu capaç de concebre decisions i oportunitats de negoci fonamentades en dades. Segons dades de Gartner, el 2025, aquelles empreses que estableixin fluxos de creació de valor basats en dades superaran de manera significativa a altres empreses en la col·laboració interfuncional i la generació de valor.

Per a posar l'anàlisi de dades en el centre de l'organització, és necessari optimitzar els processos de presa de decisions i l'ecosistema analític de l'empresa, establint una connexió clara entre l'analítica de dades i la creació de valor empresarial. És a dir, les companyies han de deixar de tractar l'anàlisi de dades com un element secundari de suport a les seves iniciatives i accions empresarials.

No obstant això, posar l'anàlisi de dades al centre de l'organització pot ser un repte a la pràctica. Una empresa data-driven fonamenta l'estratègia i les operacions en una proposta de valor consensuada, amb una visió que relacioni l'anàlisi de dades amb la proposta de valor de l'organització.

Com posar l'anàlisi de dades en el centre d'una organització?

Posar l'anàlisi de dades en el centre d'una organització significa situar aquesta pràctica i els processos que implica com un element fonamental i estratègic en totes les operacions i decisions de l'empresa. En lloc de considerar l'anàlisi de dades com una funció aïllada o secundària, se li otorga un paper central en la presa de decisions i en l'impuls de les iniciatives empresarials.

En adoptar aquesta perspectiva, l'organització reconeix la importància crítica de les dades com a recurs i cerca integrar l'anàlisi de dades en tots els nivells i departaments. Això implica utilitzar dades per a informar i recolzar decisions, així com per a identificar oportunitats de millora, eficiència i creixement en totes les àrees de l'empresa.

Posar l'anàlisi de dades al centre també implica la creació d'una cultura organitzacional orientada a dades, on la presa de decisions es basa en evidència i anàlisi en lloc de dependre únicament d'intuïcions o experiències passades. A més, implica garantir que els recursos i la tecnologia necessaris per a dur a terme anàlisi de dades efectives estiguin disponibles i siguin accessibles per a tots els membres de l'organització. En resum, posar l'anàlisi de dades en el centre implica reconèixer el seu valor estratègic i la seva capacitat per a impulsar el rendiment i l'èxit general de l'organització.

Què significa ser una organització data-centric?

Una empresa data-centric és una companyia que posiciona l'anàlisi de dades en el nucli de la seva cultura organitzacional, operacions i presa de decisions. En aquesta mena d'organització, les dades són considerades un actiu estratègic fonamental que impulsa la innovació, l'eficiència i el rendiment general.

Les característiques clau d'una empresa data-centric

1. Presa de decisions basades en dades:

   • Prendre decisions basades en dades implica utilitzar informació concreta i objectiva per a recolzar el procés de presa de decisions. En lloc de dependre únicament de la intuïció, l'experiència o l'opinió subjectiva, les decisions basades en dades es recolzen en l'anàlisi de dades rellevants i en la interpretació de patrons i tendències.

2. Cultura orientada a dades:

   • Valorització de dades: La cultura organitzacional reflecteix la convicció que les dades són un actiu estratègic vital per a l'èxit de l'empresa.
   • Promoció contínua: La promoció activa de la importància de les dades es manifesta a través d'iniciatives de sensibilització, capacitació i reconeixement que fomenten l'apreciació i comprensió generalitzada del seu valor.

3. Integració transversal de dades:

   • Flux de dades transversal: La integració de dades no es limita a àrees específiques; en canvi, existeix un flux continu de dades que travessa tots els departaments i processos, permetent una visió holística de la informació organitzacional.
   • Interconnexió eficient: Els sistemes i processos estan interconnectats de manera eficient, assegurant que la informació flueixi sense obstacles i estigui disponible per als qui la necessitin en qualsevol moment.

4. Infraestructura tecnològica robusta:

   • Capacitat escalable: La infraestructura tecnològica és capaç de gestionar volums massius de dades de manera eficient i escalable, garantint que l'empresa estigui preparada per al creixement i l'evolució de les demandes de dades.
   • Eines avançades: S'empren eines i tecnologies d'última generació que faciliten la recopilació, emmagatzematge i anàlisi avançada de dades.

5. Accessibilitat i qualitat de dades:

   • Accés universal: Tots els empleats tenen accés fàcil i ràpid a les dades rellevants per a les seves funcions, eliminant barreres i fomentant un entorn col·laboratiu.
   • Gestió rigorosa de dades: S'implementen pràctiques i estàndards rigorosos per a garantir la qualitat i la integritat de les dades, evitant errors i assegurant la confiança en la informació.

6. Enfocament en la innovació:

   • Detecció proactiva d'oportunitats: L'empresa utilitza dades de manera proactiva per a identificar tendències, patrons i oportunitats que impulsen la innovació en productes, serveis i processos.
   • Iteració contínua: L'anàlisi constant de dades permet la iteració contínua, millorant productes i serveis en resposta a la retroalimentació del mercat i les canviants condicions empresarials.

7. Adaptabilitat a canvis:

   • Capacitat de resposta: L'empresa adopta una mentalitat àgil i s'adapta ràpidament als canvis de l'entorn empresarial, utilitzant dades en temps real per a informar decisions estratègiques.
   • Monitoratge constant: El monitoratge constant de l'entorn empresarial i del rendiment intern permet ajustos àgils basats en dades actualitzades.

8. Gestió del rendiment basada en dades:

   • Objectius mesurables: Els objectius i metes es defineixen amb mètriques específiques i KPIs derivats de l'anàlisi de dades, proporcionant una manera clara de mesurar i avaluar el rendiment.
   • Retroalimentació contínua: La gestió del rendiment es basa en la retroalimentació contínua i en ajustos dinàmics recolzats per dades per a millorar constantment els resultats.

9. Seguretat i compliment:

   • Protecció integral: L'empresa implementa mesures de seguretat integrals per a protegir la confidencialitat i integritat de les dades, assegurant-se que la informació sensible estigui resguardada.
   • Conformitat normativa: S'estableixen pràctiques i processos per a complir amb regulacions i estàndards relacionats amb la privacitat i la gestió de dades, evitant riscos legals i reputacionals.

10. Canvi cultural:

    • Compromís organitzacional: La transformació cap a una empresa data-centric implica un compromís organitzacional des de l'alta direcció fins als empleats de base, recolzant activament el canvi cultural.
    • Educació contínua: Es fomenta l'educació contínua sobre la importància de les dades, promovent l'adaptació cultural i la internalització de pràctiques basades en dades en tota l'organització.

Com col·locar l'anàlisi de dades en el centre de l'organització per a ser data-centric?

Per a transformar una empresa en una organització centrada en dades (data-centric), on l'anàlisi de dades ocupa un lloc central en totes les operacions i decisions, es requereix un enfocament integral i estratègic. Aquí et proporciono una descripció més detallada de cadascun dels passos:

1. Definir una estratègia de dades: Desenvolupar una estratègia clara implica identificar com les dades poden contribuir als objectius comercials. Això podria incloure la identificació de fonts de dades clau, la definició de KPIs rellevants i la planificació d'iniciatives d'anàlisis específiques.

2. Cultura orientada a dades: Fomentar una cultura orientada a dades implica promoure la importància de l'anàlisi en la presa de decisions. S'ha d'incentivar la curiositat i el desig d'entendre i utilitzar les dades en tots els nivells de l'organització.

3. Lideratge compromès: El lideratge compromès és essencial per a recolzar i dirigir la transformació. Els líders han de demostrar la importància estratègica de les dades i establir un exemple en adoptar pràctiques basades en dades.

4. Integració transversal: Integrar l'anàlisi de dades en tots els departaments significa incorporar experts en dades en equips multidisciplinaris. Això garanteix que l'anàlisi de dades sigui present en totes les etapes dels processos comercials.

5. Infraestructura i tecnologia: La implementació d'una infraestructura tecnològica sòlida és crucial. Això inclou bases de dades eficients, eines d'anàlisis adequades i sistemes que facilitin la recopilació, emmagatzematge i processament de dades de manera efectiva.

6. Accessibilitat a dades: Facilitar l'accés a dades implica dissenyar sistemes que permetin als empleats trobar i utilitzar fàcilment la informació rellevant per als seus rols. A més, s'ha d'assegurar la qualitat i la consistència de les dades.

7. Col·laboració i comunicació: Fomentar la col·laboració significa crear un ambient on els equips comparteixin informació i coneixements derivats de l'anàlisi de dades. La comunicació efectiva és clau per a garantir que els insights siguin compresos i utilitzats en tota l'organització.

8. Mesurament de resultats: Establir mètriques per a avaluar l'impacte de les iniciatives d'anàlisis de dades ajuda a quantificar l'èxit i realitzar ajustos segons sigui necessari. Això pot incloure indicadors relacionats amb l'eficiència operativa, la presa de decisions informada i el rendiment general.

9. Gestió de canvis: La transformació cap a una cultura data-centric ha de ser gestionada acuradament. Un enfocament gradual amb una gestió eficaç del canvi ajuda a minimitzar la resistència i a assegurar una adopció reeixida.

10. Seguretat i compliment: Implementar mesures de seguretat robustes és essencial per a protegir les dades. A més, complir amb regulacions i estàndards relacionats amb la gestió de dades garanteix la integritat i privacitat de la informació.

Aquests són els passos bàsics perquè una organització comenci a situar l'anàlisi de dades en el centre dels processos, operacions i decisions de negoci. No obstant això, més enllà d'aquestes pautes bàsiques, convertir-se en una empresa data-centric no és un procés fàcil ni immediat. Més aviat és una perspectiva que va consolidant el canvi de manera progressiva.