1. “Es simplemente su trabajo”
Muchos líderes del sector de servicios públicos consideran el análisis de datos empresariales como un proyecto técnico: se lo dejan al departamento de TI, que creen paneles de control y, por arte de magia, aparecerán ideas brillantes. Pero esta creencia refleja el Mito n.º 1 identificado por McKinsey & Company en su informe sobre datos en el sector de servicios públicos.
La realidad es que el análisis de datos no funciona de forma aislada. En el sector de los servicios públicos, donde se gestionan la fiabilidad de la red, la infraestructura, las presiones regulatorias, las expectativas de los clientes y mucho más, es fundamental contar con la participación de personal de operaciones, unidades de negocio, regulación y TI. Si los líderes empresariales tratan el análisis de datos como un simple proyecto de TI, las conclusiones resultantes no se adoptarán.
Cuando se trata de análisis de datos empresariales, no basta con crear la herramienta; se trata de cambiar mentalidades, comportamientos y procesos de negocio. No deje eso solo en manos del departamento de TI.
2. “Nuestros sistemas están listos, así que la información fluirá”
Otro error común: “Tenemos todos estos sistemas, así que el análisis de datos empresariales se gestionará solo”. McKinsey afirma que muchas empresas de servicios públicos dan por sentado que integrar ERP, WAM, CIS, GIS, etc., significa que “estamos preparados”. Pero no lo están.
Aquí está el problema: puedes tener todos los datos, pero a menos que hayas pensado detenidamente qué datos, en qué formato, cómo se combinan, cómo se limpian y si la gente puede acceder a ellos de forma utilizable, entonces el análisis de datos empresariales se estancará.
Por ejemplo, los sistemas heredados pueden utilizar distintos lenguajes de datos. Pueden persistir los silos de información. Por lo tanto, un aspecto clave para los ejecutivos de servicios públicos es mapear sus datos al realizar análisis de datos empresariales. Es fundamental conocer las fuentes, los flujos, la calidad y cómo se vincularán.
3. “Crea un lago de datos y el resto se solucionará solo”
Este es quizás el mito a medias: muchas organizaciones creen que una vez que se dispone de un enorme repositorio de datos (un «lago de datos»), se obtendrán valiosas perspectivas. Pero en el ámbito empresarial, esto es arriesgado. De nuevo, según McKinsey: los grandes almacenes de datos no estructurados, sin contexto empresarial, suelen convertirse en costosos depósitos de «datos oscuros».
Al abordar el análisis de datos empresariales, el objetivo final no es acumular una gran cantidad de datos. La pregunta clave es: ¿Qué pregunta de negocio estamos respondiendo? ¿Qué casos de uso de análisis aportan valor ahora? Invertir en datos sin un propósito claro suele resultar en un alto costo (almacenamiento, complejidad) y escasos beneficios.
Así pues, cuando planifique el análisis de datos empresariales en un contexto de servicios públicos, comience por el resultado y, a continuación, construya el ecosistema.
4. “La calidad de los datos y la estrategia pueden esperar”
Otro error común: invertir poco en gobernanza de datos, calidad de datos y una estrategia de análisis. Diversos estudios en distintos sectores demuestran que las empresas que se adentran en el análisis de datos sin un plan claro suelen perder tiempo y recursos, además de credibilidad.
En el sector de los servicios públicos, los datos suelen generarse a partir de cientos o miles de sensores, dispositivos de campo y contadores inteligentes, todos con protocolos diferentes y de calidad variable. El valor del análisis de datos empresariales en este ámbito depende de la fiabilidad de los datos, los procesos estructurados y una buena gobernanza.
Si omites esto, tus análisis arrojarán resultados cuestionables ("basura entra, basura sale") y tu liderazgo perderá la confianza.
5. “Los silos no importan; cada departamento puede realizar sus propios análisis”
En el sector de los servicios públicos, las distintas unidades de negocio (generación, distribución, atención al cliente, regulación y operaciones) suelen gestionar sus propios análisis o informes de datos. Sin embargo, en cuanto se crean silos de datos, las ambiciones de análisis de datos empresariales a nivel corporativo se fragmentan. Desde la perspectiva del análisis de datos en el sector energético y de servicios públicos, los silos de datos representan un obstáculo importante.
Si los departamentos A y B trabajan cada uno en sus propios análisis especializados sin una estrategia de datos compartida, se pierden perspectivas interdisciplinarias. Por ejemplo, vincular los patrones de uso de los clientes con los datos sobre el estado de los activos de la red eléctrica puede revelar nuevas prioridades de mantenimiento. Pero si estos datos se encuentran aislados, nunca se obtendrá una visión global.
Por lo tanto, los ejecutivos de las empresas de servicios públicos deben impulsar la alineación de los esfuerzos de análisis de datos empresariales en toda la organización, no solo departamento por departamento.
5½. “El retorno de la inversión en análisis llegará rápidamente si simplemente invertimos”
He aquí la parte que falta: existe la esperanza o la creencia de que si se invierte en herramientas de análisis y se contratan científicos de datos, se obtendrán grandes beneficios rápidamente. Pero la realidad es distinta. Un blog señaló que las grandes empresas han invertido poco en las infraestructuras de apoyo para el análisis de datos, lo que provoca el fracaso de los proyectos.
En el sector de los servicios públicos, en particular, se trabaja con sistemas complejos, activos heredados, restricciones normativas e inversiones a largo plazo. Por lo tanto, el análisis de datos empresariales no siempre generará beneficios a corto plazo a menos que se diseñe una estrategia que contemple tanto los resultados rápidos como una visión a largo plazo.
Solución: elige uno o dos casos de uso de alto impacto (por ejemplo, mantenimiento predictivo o previsión de la demanda) con métricas claras. Luego, aumenta gradualmente su implementación. Demuestra su valor. Expándelo. No apuestes todo a que «lo vamos a transformar todo con análisis de datos en tres meses».
Uniendo todo
Cuando los ejecutivos de servicios públicos abordan el análisis de datos empresariales como un mero trámite ("implementemos análisis"), a menudo caen en estas trampas: dejarlo en manos del departamento de TI, asumir que los sistemas por sí solos darán resultados, construir lagos de datos antes de abordar las preguntas empresariales, ignorar la gobernanza de datos, tolerar los silos de información y esperar un retorno de la inversión inmediato.
En cambio, un camino mejor sería el siguiente:
• Defina: ¿Qué resultado comercial busca lograr? (Por ejemplo, reducir el tiempo de inactividad en un 15 %, mejorar la calificación de la experiencia del cliente, optimizar el costo del ciclo de vida de los activos).
• Alinear: Involucrar a los equipos de liderazgo empresarial, operaciones, TI y análisis; el análisis de datos empresariales es interfuncional.
• Inventario: Haga un mapa de los datos que ya tiene, dónde se encuentran, su nivel de calidad y su accesibilidad.
• Construya con un propósito: Seleccione los casos de uso que importan. Conecte los sistemas. Limpie los datos. Garantice la gobernanza.
• Medir: Realizar un seguimiento de las métricas desde el primer día, tanto las métricas de adopción de análisis (¿quién utiliza la información?) como las métricas de negocio (¿qué mejoró?).
• Escalabilidad: Una vez que el éxito sea evidente, expandirse a más dominios, análisis más avanzados (predictivos/prescriptivos) en lugar de solo descriptivos.
• Repetición: El análisis de datos empresariales no es algo que se hace una sola vez; los datos evolucionan, el negocio crece y la madurez de su análisis también debe evolucionar.
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