De los datos al conocimiento
Cada vez se está recogiendo más información, ¿pero qué se está haciendo con ella?
Pensándolo bien, hay muchos conceptos en este mundo a los que se les está dando un nombre inadecuado. Los directores de información o CIOS (Chief Information Officers) son en realidad directores de tecnología o CTOs (Chief Technology Officers); y los analistas comerciales son por lo general sólo analistas de sistemas.
Todo el sector está lleno de nombres equivocados. Y aunque éste se conoce generalmente como el mundo de los sistemas de información o de los sistemas de información de gestión o MIS (Management Information Systems), podría afirmarse que el antiguo término de “proceso de datos” es aún más adecuado para designar la forma en que se trabaja casi siempre. Y la Era de la Información ha sido en realidad la Era de los Datos.
Desafortunadamente, el esfuerzo de los profesionales de Sistemas de Información se ha concentrado demasiado en dominar y gestionar los datos de transacciones y no lo suficiente en convertirlos en información y en conocimiento. Y, aunque se ha hablado durante años de hacerlo así, no sucede con mucha frecuencia. La situación recuerda a la Inglaterra del Siglo XVI, cuando Sir Thomas Gresham, un financiero inglés, popularizó la ley de Gresham, que afirma más o menos que “El mal dinero aleja al bueno,” queriendo decir que cuando la moneda en un país carece de valor o ha perdido crédito aparta de la circulación a una cantidad mayor de dinero valioso.
Hoy podríamos hablar de una ley de Gresham de la información: los datos deficientes sobre transacciones alejan a los buenos conocimientos. No es que los datos de transacciones sean malos en sí mismos -son una condición previa y necesaria para convertir los datos en conocimiento- pero la atención constante y excesiva a los datos, con exclusión de formas de información más valiosas, no está dando muy buenos resultados. En el apresuramiento por garantizar que se pague a los proveedores y a los empleados, que los pedidos se tramiten con precisión y que los débitos y créditos se registren en los libros correspondientes, se ha olvidado analizar e interpretar tendencias en los datos y actuar en base a esta visión en profundidad. Aunque la tecnología para hacer esto está disponible, hay algo más que falta.
Algunos datos sobre conocimientos
¿Qué evidencia hay para esta hipótesis singular? La evidencia se basa en algunas pequeñas porciones de datos, y en otras más grandes. La primera se refiere a la Planificación de Recursos de Empresa o ERP (Enterprise Resource Planning). Recientemente se ha concluido un proyecto de investigación respaldado por la compañía SAP, en el que se ha intentado encontrar evidencia de que los datos nuevos e importantes suministrados por ese paquete -integrados, de múltiple funcionalidad, en tiempo real y globales- están siendo utilizados para cambiar los procesos de gestión y de toma de decisiones. En otras palabras, en el proyecto se deseaba conocer si los datos estaban siendo convertidos en información y en conocimiento. Y esto estaba teniendo lugar en unos pocos lugares, como las firmas Amerada Hess, Dow Chemical y Microsoft. Estas compañías están realizando grandes progresos en educar a los empleados y a los directores respecto a qué datos están disponibles, cómo crear “data warehouses” o “data marts”, y cómo construir estructuras organizacionales para realizar análisis y actuar sobre los resultados. Sin embargo, no hay muchas historias de éxito como estas. En muchos casos, cuando se pregunta a los directores lo que están haciendo con los datos SAP, responden, “Pregúntemelo dentro de un par de años”, o “Nos estamos concentrando en realizar bien los procesos y transacciones básicas.” Resulta preocupante que para cuando consigan concentrarse en utilizar los datos habrá llegado el momento de instalar R/4 o R/5. O incluirlo en un nuevo módulo de R/3 destinado a gestionar el funcionamiento de los ascensores.
La segunda gran evidencia gira en torno a los datos sobre los clientes. Las compañías recogen una gran cantidad de esos datos en los sistemas de transacciones, pero no hacen gran cosa con ellos. No obstante, muchas compañías experimentan aún una gran dificultad por la gran cantidad de sistemas en que están distribuidos los datos de clientes, la pobre calidad de esos datos y las políticas organizacionales que intervienen en la resolución del problema. La otra cuestión respecto a los datos de los clientes es que las empresas y organizaciones recogen demasiados de ellos.
Sucede a veces por ejemplo que un equipo que está desarrollando un data warehouse pregunta a todo el mundo qué datos de clientes desean y los deposita todos en un gran almacén de datos, el cual muchas veces es demasiado grande para que los usuarios puedan encontrar y comprender los datos que necesitan. El equivalente a la historia SAP descrita arriba, en el caso de datos de clientes, tiene lugar cuando las compañías instalan sistemas de gestión de activos de clientes para soportar transacciones de ventas y de servicio. Estos sistemas podrían ser utilizados también para soportar iniciativas de gestión del conocimiento, como por ejemplo la resolución de problemas de clientes, enviando conocimientos sobre clientes y productos a otras partes de la organización con el fin de realizar análisis de tendencias. En lugar de eso, se utilizan para el seguimiento de documentos sobre fallos.
A continuación se ofrecen algunos ejemplos del déficit en el proceso de datos-a-conocimientos. Por ejemplo, los datos de escaneado en las tiendas. El director de información de una cadena de productos alimentarios muy elogiada por la forma en que utiliza la Tecnología de la Información, ha declarado recientemente que su compañía analiza como mucho sólo un dos por ciento de los datos que recoge a través de sus terminales punto de venta. Y se sabe de otra cadena alimentaria que ha decidido desechar todos sus datos de escaneado. Antes, los datos se conservaban durante años en la esperanza de que algún día pudieran ser analizados, pero nunca lo fueron.
Con los datos de transacciones Web se está siguiendo cada vez más esa misma tendencia. Recientemente, el diseñador de la página Web de una gran empresa de tecnología describió una serie de cambios realizados a la página a lo largo del tiempo, que incluían características tan atractivas como corrientes de audio y video, recuadros y una gran cantidad de espacios en blanco. Cuando se le preguntó si alguien había analizado los datos de transacciones del Website para ver qué hacían en él realmente los visitantes, dijo, “Naturalmente, comprobamos que lo que hacía la mayoría de la gente en la página de máximo nivel era iniciar una búsqueda, así que hicimos más grande el botón de búsqueda.” Y eso era todo lo que había en cuanto a conocimiento sobre transacciones Web.
También están los datos financieros básicos y de recursos humanos. La primera aplicación de TI que entró en funcionamiento en la empresa General Electric en 1953 correspondía a la nómina, y desde entonces han tenido lugar numerosas variaciones en el proceso de datos financiero y de recursos humanos. No obstante, como muestra un reciente estudio realizado por McKinsey & Co., la mayoría de las compañías gestionan muy deficientemen
Todo el sector está lleno de nombres equivocados. Y aunque éste se conoce generalmente como el mundo de los sistemas de información o de los sistemas de información de gestión o MIS (Management Information Systems), podría afirmarse que el antiguo término de “proceso de datos” es aún más adecuado para designar la forma en que se trabaja casi siempre. Y la Era de la Información ha sido en realidad la Era de los Datos.
Desafortunadamente, el esfuerzo de los profesionales de Sistemas de Información se ha concentrado demasiado en dominar y gestionar los datos de transacciones y no lo suficiente en convertirlos en información y en conocimiento. Y, aunque se ha hablado durante años de hacerlo así, no sucede con mucha frecuencia. La situación recuerda a la Inglaterra del Siglo XVI, cuando Sir Thomas Gresham, un financiero inglés, popularizó la ley de Gresham, que afirma más o menos que “El mal dinero aleja al bueno,” queriendo decir que cuando la moneda en un país carece de valor o ha perdido crédito aparta de la circulación a una cantidad mayor de dinero valioso.
Hoy podríamos hablar de una ley de Gresham de la información: los datos deficientes sobre transacciones alejan a los buenos conocimientos. No es que los datos de transacciones sean malos en sí mismos -son una condición previa y necesaria para convertir los datos en conocimiento- pero la atención constante y excesiva a los datos, con exclusión de formas de información más valiosas, no está dando muy buenos resultados. En el apresuramiento por garantizar que se pague a los proveedores y a los empleados, que los pedidos se tramiten con precisión y que los débitos y créditos se registren en los libros correspondientes, se ha olvidado analizar e interpretar tendencias en los datos y actuar en base a esta visión en profundidad. Aunque la tecnología para hacer esto está disponible, hay algo más que falta.
Algunos datos sobre conocimientos
¿Qué evidencia hay para esta hipótesis singular? La evidencia se basa en algunas pequeñas porciones de datos, y en otras más grandes. La primera se refiere a la Planificación de Recursos de Empresa o ERP (Enterprise Resource Planning). Recientemente se ha concluido un proyecto de investigación respaldado por la compañía SAP, en el que se ha intentado encontrar evidencia de que los datos nuevos e importantes suministrados por ese paquete -integrados, de múltiple funcionalidad, en tiempo real y globales- están siendo utilizados para cambiar los procesos de gestión y de toma de decisiones. En otras palabras, en el proyecto se deseaba conocer si los datos estaban siendo convertidos en información y en conocimiento. Y esto estaba teniendo lugar en unos pocos lugares, como las firmas Amerada Hess, Dow Chemical y Microsoft. Estas compañías están realizando grandes progresos en educar a los empleados y a los directores respecto a qué datos están disponibles, cómo crear “data warehouses” o “data marts”, y cómo construir estructuras organizacionales para realizar análisis y actuar sobre los resultados. Sin embargo, no hay muchas historias de éxito como estas. En muchos casos, cuando se pregunta a los directores lo que están haciendo con los datos SAP, responden, “Pregúntemelo dentro de un par de años”, o “Nos estamos concentrando en realizar bien los procesos y transacciones básicas.” Resulta preocupante que para cuando consigan concentrarse en utilizar los datos habrá llegado el momento de instalar R/4 o R/5. O incluirlo en un nuevo módulo de R/3 destinado a gestionar el funcionamiento de los ascensores.
La segunda gran evidencia gira en torno a los datos sobre los clientes. Las compañías recogen una gran cantidad de esos datos en los sistemas de transacciones, pero no hacen gran cosa con ellos. No obstante, muchas compañías experimentan aún una gran dificultad por la gran cantidad de sistemas en que están distribuidos los datos de clientes, la pobre calidad de esos datos y las políticas organizacionales que intervienen en la resolución del problema. La otra cuestión respecto a los datos de los clientes es que las empresas y organizaciones recogen demasiados de ellos.
Sucede a veces por ejemplo que un equipo que está desarrollando un data warehouse pregunta a todo el mundo qué datos de clientes desean y los deposita todos en un gran almacén de datos, el cual muchas veces es demasiado grande para que los usuarios puedan encontrar y comprender los datos que necesitan. El equivalente a la historia SAP descrita arriba, en el caso de datos de clientes, tiene lugar cuando las compañías instalan sistemas de gestión de activos de clientes para soportar transacciones de ventas y de servicio. Estos sistemas podrían ser utilizados también para soportar iniciativas de gestión del conocimiento, como por ejemplo la resolución de problemas de clientes, enviando conocimientos sobre clientes y productos a otras partes de la organización con el fin de realizar análisis de tendencias. En lugar de eso, se utilizan para el seguimiento de documentos sobre fallos.
A continuación se ofrecen algunos ejemplos del déficit en el proceso de datos-a-conocimientos. Por ejemplo, los datos de escaneado en las tiendas. El director de información de una cadena de productos alimentarios muy elogiada por la forma en que utiliza la Tecnología de la Información, ha declarado recientemente que su compañía analiza como mucho sólo un dos por ciento de los datos que recoge a través de sus terminales punto de venta. Y se sabe de otra cadena alimentaria que ha decidido desechar todos sus datos de escaneado. Antes, los datos se conservaban durante años en la esperanza de que algún día pudieran ser analizados, pero nunca lo fueron.
Con los datos de transacciones Web se está siguiendo cada vez más esa misma tendencia. Recientemente, el diseñador de la página Web de una gran empresa de tecnología describió una serie de cambios realizados a la página a lo largo del tiempo, que incluían características tan atractivas como corrientes de audio y video, recuadros y una gran cantidad de espacios en blanco. Cuando se le preguntó si alguien había analizado los datos de transacciones del Website para ver qué hacían en él realmente los visitantes, dijo, “Naturalmente, comprobamos que lo que hacía la mayoría de la gente en la página de máximo nivel era iniciar una búsqueda, así que hicimos más grande el botón de búsqueda.” Y eso era todo lo que había en cuanto a conocimiento sobre transacciones Web.
También están los datos financieros básicos y de recursos humanos. La primera aplicación de TI que entró en funcionamiento en la empresa General Electric en 1953 correspondía a la nómina, y desde entonces han tenido lugar numerosas variaciones en el proceso de datos financiero y de recursos humanos. No obstante, como muestra un reciente estudio realizado por McKinsey & Co., la mayoría de las compañías gestionan muy deficientemen
