La primavera de los datos
Siempre hemos postulado que el valor de los datos depende del uso que se haga de ellos. Al igual que el petróleo no tiene valor hasta que se refina, con los datos pasa lo mismo. Pero qué necesitamos para desbloquear el valor de los datos:
- Disponer de los datos suficientes con la calidad necesaria para un propósito concreto.
- Capacidad para poder procesarlos y usarlos, desde el punto de vista de generar valor, pero con control o gobierno sobre los mismos.
- Talento para poder crear los casos de uso que mayor valor aporten a nuestra estrategia.
No pretendemos entrar en este post en el detalle de cada punto, pero si levantar una reflexión sobre los mismos.
Sobre el volumen, podemos decir que ha sido uno de los factores clave en la creación del mayor activo de las organizaciones del s. XXI. Sacar a la IA de su “invierno” de los años 90, ha sido posible principalmente gracias a que se ha conseguido probar que todas las teorías esgrimidas por teóricos de la IA como Marvin Minsky, Jonh McCarthy o Herbert Simon se podían llevar a cabo. El punto de inflexión fue disponer de un corpus de datos suficiente para un propósito concreto: Las redes neuronales, de verdad servían y eran capaces de “emular” al pensamiento humano para tomar decisiones, solo necesitaban ejemplos para “enseñarlas”.
Disponer de datos es punto muy relevante y en próximos artículos ahondaremos en cómo las regulaciones, países proactivos o reactivos, fomentan o desincentivan la captura de datos y la ética asociada al proceso y a los fines. No obstante, vivimos en un mundo global y la tendencia de los países es lograr convertirse en potencias de datos.
La tecnología de hoy en día ha dotado de la capacidad de procesar estos grandes volúmenes de datos y de generar variables de manera rápida y simple. Antes las mismas actividades requerían un gran desgaste en tiempo y eran muy reducidas en número y tipología de ejemplos. Pensemos en las imágenes o videos. ¿Alguien cree que seríamos capaces de “enseñar” a un coche a conducir sin poder darle una cantidad ingente de ejemplos, no solo imágenes y videos, sino toda la telemetría facilitada por los miles de sensores incorporados a los coches autónomos?
Conviene destacar que conducir autónomamente es un propósito concreto, que aporta valor a una estrategia, en el que cuantas más variables y registros se tengan, mayor será la precisión. Al igual que las organizaciones ya no toman sus decisiones estratégicas con datos internos e informes del sector, ahora se captura, infiere o genera toda la información necesaria, y al menor grano posible, para poder definir estrategias ganadoras. La teoría de juegos aplicada a los datos tiene un papel fundamental en este tipo de estrategias, pero este tema lo veremos en posteriores posts.
Por último, hablamos del talento, del talento de la ingeniería. Una vez que las teorías de laboratorio se han probado y la tecnología es capaz de ayudarnos, pasamos a utilizar estas capacidades en la empresa moderna. Se empieza a trasladar a la sociedad los beneficios del valor generado con los datos y la sociedad se lo está devolviendo a las empresas por medio de valor percibido. Los activos tangibles han dejado de ser la valoración estándar de las organizaciones ganadoras. Como se indica en el estudio de Visual Capitalist en 2018 en las organizaciones de mayor capitalización del S&P 500 los intangibles suponían el 84% de su valoración.
¿Cómo ha pasado esto?
Las teorías podrían ser varias, pero en nuestra más humilde opinión estas organizaciones han DESBLOQUEADO EL VALOR DE LOS DATOS.
Y para ello, ningún comienzo mejor que calcular el Valor del Dato.
https://www.visualcapitalist.com/intangible-assets-driver-company-value/