Claves para mejorar la rentabilidad a través del Data Storytelling

  • Estrategias digitales

big data

Tener una única fuente de datos fiable durante el proceso de Data Storytelling lleva a las empresas a tomar decisiones en tiempo real y mejorar su ventaja competitiva. Sin embargo, un número importante de organizaciones fracasan en sus iniciativas de datos por no tener claro el objetivo. Es necesario implementar procesos de Data Storyteling para extraer ese valor de los datos.

Recomendados: 

Estudio sobre aplicación de la Inteligencia Artificial Leer

Los tres pilares de una Transformación Digital B2B exitosa Leer

Según los expertos de Neoris, muchos de los proyectos de Inteligencia Artificial y Big Data terminan convirtiéndose en una herramienta de visualización de datos y, aunque se utilizan métricas perfectamente calculadas para sintetizar la información sobre la eficacia y productividad de las acciones que se lleven a cabo en un negocio, finalmente cae en desuso.

Para Daniel Díez Galdeano, director de Data, Analytics e Inteligencia artificial en esta firma, “un proyecto de Big Data que desemboque en una herramienta de visualización de datos será un éxito si realmente se termina utilizando para tomar las decisiones adecuadas para un negocio, pero “esto será posible si se desarrolla una historia a partir de los datos que cuente una determinada situación de forma sencilla, correcta y eficaz”.

Para lograr desarrollar con éxito un proyecto Data Storytelling es fundamental tener las herramientas correctas, y entender qué es lo que se está midiendo y su objetivo. El concepto de Data Storytelling es llevar el análisis de datos a términos más entendibles por un usuario de negocio, y que le sirvan de apoyo a la hora de tomar una decisión.

Por otra parte, es necesario un enfoque estructurado para comunicar insights sobre los datos a través de la combinación de tres elementos clave: datos, aspectos visuales y narrativa.

También es esencial definir un objetivo claro. Un número importante de organizaciones fracasan en sus iniciativas de datos por no tener claro el objetivo o caso de uso a desarrollar. Según Gartner, solo entre 15 y 20% de las iniciativas de analíticos avanzados llegan a término. Aunque existe más conocimiento del tema, hay líderes que aún consideran adquirir servicios y soluciones de datos y analíticos sin tener claro para qué los utilizarán.

Otra recomendación es desarrollar casos de éxito y en cortos espacios de tiempo, que mostrarán resultados de forma ágil para que los clientes puedan continuar con sus soluciones y se genere un gran impacto en el negocio. Es decir, se debe combinar un profundo conocimiento técnico con experiencia práctica, lo que permite la exploración hacia lo desconocido de una manera más impactante y estratégica.

Finalmente, es preciso aplicar una metodología adecuada. Para llegar al momento de toma de decisiones y comprensión plena de los datos que se tienen disponibles, es importante dar los pasos adecuados con una metodología y un equipo de trabajo que permita entender bien el negocio, las necesidades puntuales y los diferentes roles existentes en la audiencia de la organización; una metodología que consiste en cuatro pasos: Entendimiento, Ideación, Diseño y Retroalimentación. Adicionalmente, una metodología basada en design thinking será clave para garantizar el alineamiento del producto final con las necesidades de cada uno de los usuarios. Por ejemplo, mientras que uno de ellos necesitará ver información resumida, otro necesitará profundizar en datos más operativos para extraer insights sobre aspectos concretos.