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La innovación en procesos necesita de datos correctos, no de muchos datos

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innovación en procesosTener datos de algo no quiere decir que esos datos sirvan para algo. Esta afirmación surge de los debates que estamos manteniendo este mes dentro del Máster en Gestión de la Innovación Empresarial sobre la “innovación en procesos”.

La recogida y análisis de datos es uno de los elementos importantes cuando se quiere innovar en procesos porque necesitamos datos sobre p.ej. nuestros costes, los costes de la competencia o los precios en el mercado. Pero el problema a menudo no es tener datos sino que estos datos nos puedan generar información, y especialmente conocimiento de la situación. Esto es lo más importante, el tratamiento de los datos nos ha de generar conocimiento útil para conseguir nuestros objetivos, sino lo que tenemos es una. Por eso se requiere no hagamos una recogida sin criterio sino que hemos de tener en cuenta una serie de cuestiones:

  • ¿Por qué necesitamos esos datos? ¿Qué me aportan?
  • ¿Para qué vamos a utilizar esos datos?
  • ¿Cómo vamos a utilizar esos datos?
  • ¿Cómo verificamos la validez de esos datos?

A veces tenemos muchos datos disponibles pero tal como se han recogido no sirven para nada por ello habría que analizar que aportan los datos respecto a no tenerlos. Cuando queremos innovar los datos nos han de permitir conocer aquello que puede definir el marco de nuestras innovaciones como costes máximos, mercado potencial, situación económica.

Uno de los expertos que escribió sobre datos y sistemas de información fue Eliyahu M. Goldratt de forma notable aunque densa de leer en el libro titulado “El Síndrome del Pajar” que es una excelente metáfora de lo que es la gestión de datos: ¿Cómo encontramos la aguja entre tanta paja?

En lo que se refiere a recogida de datos a la hora de innovar deberíamos tener en cuenta dos ámbitos que forman parte de lo que se ha denominado la Industria 4.0, como son el Big Data y los Sistemas Ciberfísicos. Ambos ámbitos son y serán una fuente de datos de una complejidad y magnitud cada vez mayor por ello discernir lo útil de lo útil, y especialmente como tratar esa ingente cantidad de datos va a suponer una oportunidad de desarrollo profesional para todos aquellos que se formen y capaciten para moverse en este nuevo entorno.

Dentro de los sistemas Ciberfísicos una de las áreas que más va a incidir en la recogida de datos es la denominada Internet de las Cosas, en inglés Internet of Things (IoT). Si consideramos la estimación que se hace por parte de Gartner de que en 2020 habrá ¡26 mil millones de dispositivos inalámbricos conectados a las redes!

Y por ello las grandes empresas están dirigiendo parte de sus recursos a desarrollar productos y servicios en este ámbito, lo que ha dado lugar a que:

Como podemos ver, se están generando las bases para que en un futuro cercano gran cantidad de dispositivos que tendremos a nuestro alrededor faciliten datos que faciliten (o no) nuestra vida diaria. Y en este aspecto es donde se abre un amplio abanico de posibilidades para innovar en productos y servicios que recojan esos datos, los traten y nos transmitan información y conocimiento que nos puedan ser útiles. Pero hemos de tener en cuenta uno de los aspectos más importantes a considerar será la seguridad en el acceso a esos datos porque podría ser utilizado para fines execrables, o que se acceda a esos dispositivos desde el exterior provocando anomalías que afecten a los procesos en los que están ubicados con graves y a veces irreparables consecuencias.

Es quizás esto último, la seguridad, uno de los ámbitos donde va a tener más importancia el desarrollo de innovaciones eficaces y eficientes porque este va a ser uno de los campos de batalla digitales de los próximos años en los que van a intervenir tanto países, como empresas, como organizaciones criminales, como grupos de especialistas e incluso expertos en solitario.

Con todo lo anterior nos hemos dado cuenta de la importancia que tiene una adecuada y correcta gestión de los datos de que podemos disponer, porque un mal dato lo que hará es generar una desatinada información y como consecuencia puede provocar que tomemos una decisión equivocada.

 

Escrito por Gian-Lluís Ribechini.

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