Un mito es una creencia comúnmente aceptada que puede limitar nuestra percepción y obstaculizar nuestro progreso. En el ámbito financiero, estos mitos pueden crear percepciones que distorsionan nuestra visión de su realidad, nos inducen al error y, lo que es más grave, nos impiden construir organizaciones en las que cada decisión se tome de manera objetiva, basadas en el análisis de datos.
Precisamente por eso, en este artículo exploraremos cinco mitos que es crucial superar si queremos avanzar eficientemente en el camino que nos lleva a tener una organización data-driven en la que los datos, y su analizar preciso y riguroso, nos orienten para llegar más rápido a nuestros objetivos de negocio.
Mito 1: "La cantidad de modelos es lo importante"
Muchas organizaciones financieras creen que tener una gran cantidad de modelos analíticos es el camino hacia la toma de decisiones efectiva. Sin embargo, este enfoque tiene limitaciones importantes.
La potencia de nuestra estrategia de datos no se mide en la cantidad de modelos o en el tamaño y especialización del equipo de expertos que trabaja en el análisis de datos. Para que los datos realmente transformen el sector financiero es necesario que los modelos que construimos generen un impacto real y significativo, algo que solo podemos lograr cuando alineamos nuestra estrategia analítica con la visión organizacional.
Más que la cantidad, lo importante cuando hablamos de datos es el impacto que a través de ellos podamos tener en la vida de nuestros usuarios finales y en nuestras organizaciones en general. Si quieres más información sobre modelamiento de datos, aquí te explicamos el tipo los tipos de análisis que puedes obtener a partir de tus datos y cuál funciona mejor para tu organización.
Mito 2: "La análitica de datos es una carrera y el que llegue primero es necesariamente el mejor"
La obsesión por estar a la vanguardia puede llevar a las organizaciones financieras a buscar modelos prescriptivos y aplicar inteligencia artificial sin una comprensión clara de las necesidades reales que se van a solucionar a través de dichas tecnologías.
En lugar de correr por lo último, es esencial entender la necesidad y las soluciones que estamos generando a través de cada modelo. Tener esto claro nos permite ver que no siempre vamos a necesitar complejas soluciones predictivas pues, en muchos casos, un modelo descriptivo simple puede ser suficiente para obtener valiosa información y tomar decisiones acertadas que nos ayuden a tener resultados muy importantes haciendo un uso eficiente de nuestros recursos.
La clave es entender la ciencia y el objetivo detrás de cada modelo y aplicarlos en función de las necesidades específicas del negocio. Para conocer más sobre este tema, puedes consultar este artículo en el que explicamos los principales beneficios de construir una estrategia de datos.
Mito 3: "El Gobierno de Datos Puede Esperar"
Uno de los errores más comunes cuando hablamos de crear una estrategia de datos es postergar todo lo relacionado al gobierno y enfocarse únicamente en acumular información.
El problema con esta aproximación es que un gobierno de datos con políticas y lineamientos claros, que además se cumplan rigurosamente, es esencial para garantizar la calidad y precisión de nuestros análisis. Por este motivo, hemos visto que las estrategias de datos exitosas integran al gobierno de datos desde el momento en que se plantea la arquitectura del sistema.
Ignorar los esfuerzos que se deben hacer para establecer un gobierno de datos robusto puede convertirse en un problema que crece con el tiempo y puede afectar negativamente la efectividad de las decisiones de una organización. Para conocer a fondo las ventajas de construir un gobierno de datos fuerte puedes consultar nuestro artículo sobre el tema.
Mito 4: "La vista única del cliente es responsabilidad de una sola área"
Con frecuencia, las organizaciones financieras dejan la responsabilidad de comprender al cliente en manos del área de mercadeo.
Sin embargo, para ser data-driven, la construcción de una vista 360 del cliente debe ser transversal y basarse en múltiples fuentes de información. Comprender hábitos, preferencias y necesidades requiere datos sociodemográficos y conocimiento que trascienda las áreas. Por eso, conocer a nuestros clientes y comprender a fondo sus necesidades debe plantearse como una estrategia integral que involucre a toda la compañía, asegurando que cada interacción esté orientada a satisfacer necesidades específicas.
Este principio es el fundamento de servicios personalizados en los que el análisis de datos nos permite alcanzar a los clientes en el momento oportuno y con la oferta de productos y servicios que encaja exactamente con lo que necesitan.
Mito 5: "La Tecnología en Función de Conocimientos Personales"
Creer que la tecnología debe basarse en preferencias personales o en relaciones con proveedores puede limitar las posibilidades de una organización.
Con mucha frecuencia creemos que nos debemos “casar” con una sola tecnología pero en la realidad, lo que estamos viendo es que las mejores soluciones, las que mejor se ajustan a las necesidades de los negocios y las que sirven para alcanzar objetivos de manera óptima, aprovechan las fortalezas de distintas tecnologías y proveedores para construir una solución a la medida.
La selección de tecnología debe centrarse en encontrar la solución más eficiente que se ajuste a las necesidades de la organización, independientemente de preferencias individuales.
Conclusión
La toma de decisiones basada en datos nos permite comprender mejor a nuestros clientes, optimizar procesos y generar ventajas competitivas.
Superar estos mitos es esencial para construir organizaciones data-driven en la industria financiera. Es hora d de desafiar las creencias arraigadas y liderar la transformación hacia una cultura de análisis y decisión fundamentada en datos sólidos y estratégicos. Así, lograremos trascender en la industria financiera, transformando la vida de nuestros usuarios y poniéndonos a la altura de los retos de un mundo cada vez más competitivo.
Este texto se construyó con base en la conferencia que tuvo lugar en el 5B Business Day en Guatemala. Aquí puedes revivir la presentación completa:
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