Es decir, las organizaciones revisaban los datos que habían recolectado y tomaban decisiones con la vista puesta en el futuro, en base a la experiencia del pasado. Sirvan algunos ejemplos:
- Una marca de moda que lleva dos años mejorando sus ventas entre las distintas tiendas que dispone en Navarra, incrementará su grado de producción para abastecer la demanda que se produce en esa región.
- El Cuerpo Nacional de Policía despliega más agentes en un determinado distrito, ya que está observando que de un tiempo a esta parte ha aumentado el número de robos en esa zona.
- Los estudiantes que obtienen las notas más altas en Selectividad son los que culminan sus carreras universitarias con mejor puntuación. Por lo que, para mejorar estos ratios de graduación, una universidad sólo acepta a aquellos estudiantes con mejores notas en Selectividad.
Ese tipo de razonamiento era correcto. En el pasado. Hoy día, operar en base a estos parámetros, sería como pelear con una mano atada a la espalda.
Cada una de las decisiones que se tomaron en los ejemplos señalados arriba provino de un número reducido de datos casados para sacar una conclusión global. Las decisiones más inteligentes deberían incorporar más datos relevantes que respondieran a preguntas más sofisticadas como las siguientes:
- ¿Cuáles han sido los artículos de esa marca que los consumidores navarros han valorado mejor en las redes sociales, los blogs y las páginas web de moda?
- ¿Qué factores (como el clima, determinados eventos públicos o la situación económica) influyen en diversos tipos de crímenes y dónde es más posible que ocurran?
- ¿Cuáles son las consecuencias más probables de aumentar las notas de corte en Selectividad de cara a los procesos de aceptación?
La buena noticia estriba en que están emergiendo una serie de tecnologías realmente atractivas, y, en algunos casos, convergiendo entre sí para ayudar a las compañías a canalizar la innovación y dotar a los usuarios de más armas para tomar decisiones más inteligentes basadas en mucho más que datos estructurados estáticos. Más allá de los palabros tecnológicos de moda, existen métodos prácticos y probados para aplicar esas nuevas tecnologías a la estrategia de gestión de la información de una empresa y medir cualquier tipo de inversiones:
- Los servicios de información basados en la nube permiten acceder a un tipo de información que una compañía nunca podría llegar a disponer por su cuenta, como aquella relativa a los cambios demográficos y de mercado que se están produciendo en Navarra.
- La analítica predictiva combina muchos factores para mostrar una fotografía nítida de lo que es más probable que suceda, cuál es el mejor escenario posible a tener en cuenta y qué iniciativas se deberían poner en marcha.
- El análisis de toda la información que se genera en las redes sociales nos ayuda a entender cómo otras personas están reaccionando frente a nuestros comportamientos, de una manera mucho más rápida y fiable que las que pudieran ofrecer los denominados grupos focales (“focus groups”, en inglés), que no dejan de ser técnicas de estudio de las opiniones o actitudes de un público, utilizadas en ciencias sociales y estudios comerciales.
- Las tecnologías relativas al Big Data nos ayudan a gestionar el ingente crecimiento de datos que se está produciendo, tanto en términos de velocidad como de variedad y volumen (las conocidas 3Vs).
- La informática móvil extiende la potencia de la analítica entre más personas, de tal forma que éstas puedan tomar decisiones más inteligentes en el momento y en el lugar que deseen.
Complejidad en las decisiones
Lo que resulta evidente es que la toma de decisiones adecuadas es un reto realmente complejo. Debido a una amplia variedad de factores que pueden influir en los resultados, respuestas con un simple “no” o “sí” no existen. Cada decisión nace de un cúmulo de pequeñas opciones, que tendrán consecuencias en el resultado final. Los directivos de una compañía padecen a la hora de asegurarse de que han cotejado todos los datos apropiados para tomar una decisión adecuada.
Hoy, las cosas pueden funcionar de manera diferente. Las decisiones se pueden tomar con datos más completos, de manera más sencilla y de una forma más rápida. Hoy día esos ejecutivos cuentan con medios para tener todos los aspectos significativos en cuenta, y ponderarlos en base a su relevancia y grado de impacto. En definitiva, se trata de gastar menos tiempo en hacer acopio de datos y disponer de más minutos para meditar sobre los aspectos realmente influyentes.
Cada vez más y más compañías están armando a sus empleados de herramientas de inteligencia, integración e integridad de datos, y así ayudarles a tomar las decisiones más correctas. Y ya que cada vez más cantidad de información –procedente de múltiples vías como los medios sociales, los dispositivos móviles y otras fuentes digitales- está disponible a través de estas herramientas, la efectividad y la precisión de las decisiones continuarán mejorando velozmente.
