Para tomar buenas decisiones basadas en datos, las herramientas y habilidades analíticas no son suficientes. Las empresas deben contemplar una serie de factores clave como la estrategia de datos, el marco de análisis, una fuerza laboral alfabetizada en datos, una cultura de colaboración, creatividad y comunicación.
Conocé los detalles en esta nota.
12 pasos para tomar decisiones basadas en datos
La toma de decisiones basada en datos es la capacidad de transformar la información en conocimiento de valor para tomar decisiones inteligentes.
Existe una idea errónea muy habitual acerca de la toma de decisiones basada en datos y es que, las herramientas analíticas adecuadas y las personas capacitadas en análisis, permiten que los datos se conviertan en conocimiento y se traduzcan en mejores decisiones.
Sin embargo, esta es solo la teoría ya que en la práctica existen varias capacidades y factores relevantes que deben contemplarse a nivel de toda la organización. Algunos de ellos son: una buena estrategia basada en datos, la alfabetización de todo el personal que trabaja en la empresa, la generación de un marco de análisis y una cultura de colaboración, el impulso de la creatividad y la correcta comunicación.
Y a nivel individual ¿Qué sucede en la toma de decisiones? Se requiere un pensamiento sistémico y la capacidad de desafiar los datos, aceptar fallas y aprender rápidamente de ellas.
Existen muchos modelos para tomar decisiones inteligentes basadas en datos de valor. A continuación podrás conocer un modelo que combina:
- La necesidad de hacer las preguntas correctas.
- Obtener los datos correctos en el formato correcto.
- Evaluar y analizar críticamente la información utilizando un marco analítico.
- Comunicar las decisiones a todas las partes interesadas.
- Construir un marco de revisión y un mecanismo para monitorear la decisión y repetir el proceso nuevamente basándose en los hallazgos.
Los siguientes 12 pasos constituyen una guía para lograr una toma de decisiones basadas en datos reales y efectivos.
- Convertir las preguntas comerciales en preguntas analíticas.
- Hallar y obtener todos los datos relevantes. Es importante pensar acerca de la pregunta de forma sistémica e incluir datos interrelacionados que podrían ser relevantes. Esto incluye no solo datos e información internos, sino también externos.
- Asegurar que los datos obtenidos estén siempre disponibles, sean confiables y se visualicen de manera correcta (extraída, perfilada, etiquetada, catalogada, estandarizada, etc.)
- Crear un marco de medición para describir los datos con KPI.
- Emplear análisis exploratorios para hallar patrones, tendencias y relaciones que pueden existir y faciliten el hallazgo.
- Revisar y orientar la información hacia la actualidad, aplicando la experiencia personal.
- Desafiar siempre los datos, buscando información constantemente para refutarlos.
- Revisar la información con un equipo diverso. En caso de hacerlo solo es necesario explorar, refutar y reformular contrastando y analizando con otros datos existentes.
- Aprovechar el análisis predictivo para ejecutar simulaciones o probar decisiones potenciales y soluciones.
- Anunciar la decisión tomada en el nivel adecuado a todas las partes interesadas e involucradas.
- Configurar un mecanismo de revisión para monitorear los impactos de la decisión tomada y actuar en consecuencia.
- Aprovechar ese mecanismo de revisión para corregir, aprender, incluir mejoras en los datos, generar marcos de medición, rendición de cuentas y cualquier otra cuestión relevante a considerar en la toma de decisiones de valor.
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