El coronavirus realza el valor de la analítica de datos para gobiernos y empresas

Desde hace un tiempo, veníamos escuchando cómo los datos se estaban convirtiendo en el nuevo petróleo. Y, sin duda, el poder que otorga el análisis de los mismos a gobiernos y empresas es brutal de cara a la toma de decisiones, también en el excepcional contexto en el que estamos inmersos como consecuencia de la crisis sanitaria del coronavirus.

De hecho, esta situación ha demostrado cómo la mejor o peor gestión de los datos está íntimamente relacionada con el impacto de la pandemia. En este sentido, Juan Carlos Rodríguez, socio director y fundador de Qíndice, que cuenta con una dilatada experiencia en el campo del análisis de datos, con métodos cuantitativos y modelización matemática, señala que “los países que han afrontado con más éxito” esta crisis sanitaria han sido aquellos que “invariablemente han utilizado de forma temprana los datos”.

Diferentes apuestas, diferentes resultados

Para respaldar su afirmación, Rodríguez recurre a lo vivido en Corea del Sur y Alemania, donde se realizaron una importante cantidad de pruebas médicas tempranas que permitieron obtener, como en el caso coreano, “datos para trazar la propagación y aislar a una importante proporción de los portadores del virus”. Algo que reforzaron con una app móvil que, basada “en analítica y modelado de datos, es lo que se conoce como Vacuna Digital, una de las alternativas más eficaces para prevenir el crecimiento y dispersión de la enfermedad mientras se encuentra la vacuna biológica”, nos explica Guillem Giménez, director de Innovación en la unidad de negocio de Tecnologías de la Información de Sothis.

Como resultado, “Corea del Sur está bastante por debajo de los países más afectados en pruebas realizadas por número de habitantes, ya que estos han tenido que hacer a destiempo muchas más para obtener resultados mucho peores”, defiende Rodríguez. En la misma línea de Corea encontraríamos el caso alemán, con la realización temprana de pruebas, “habilitando rápidamente a la mayoría de los laboratorios para esa tarea, algo que sabemos que en España no se hizo”, matiza el experto.

Por lo tanto, y aunque hablar a toro pasado, como de dice popularmente, pueda parecer fácil, lo cierto es que “lo que ahora es una pandemia fue primero una epidemia” y ya entonces se conocían cuáles eran “los datos relevantes que debíamos producir para controlarla”, sostiene Rodríguez antes de concluir que lo que ha ocurrido es que, “en muchos países avanzados, toda la retórica sobre los datos ha quedado lastimosamente ridiculizada”, porque, “después de haber servido de pretexto para tantas exageraciones propagandísticas en los últimos años, podría haber sido petróleo” y no lo ha sido.

No obstante, son muchas las parcelas en las que la analítica de datos tiene un papel fundamental en esta pandemia, “en más de las que pensamos”, asevera Giménez. Por ejemplo, la investigación médica, donde es inconcebible la no utilización de “modelos matemáticos que ayuden a extrapolar los datos y a obtener conclusiones”, apunta. De ahí que, a su juicio, sea cada vez más estrecha y necesaria la colaboración entre la ciencia investigadora, la ciencia matemática y la ciencia tecnológica para acelerar las investigaciones y detectar fallos o inconsistencias en las conclusiones que, en definitiva, redunden en una mayor eficiencia y una disminución del tiempo de puesta en mercado.

Un aliado para capear el temporal

Con la crisis económica, que pocos esperaban y más aún con la intensidad que se prevé, numerosas compañías se van a ver en apuros para seguir adelante, con la imperiosa necesidad de rediseñar sus estrategias de negocios. Y ahí, saber sacar todo el jugo a los datos puede ser determinante. Por ello, desde el ecosistema de conocimiento digital The Valley han lanzado una serie de recomendaciones a seguir para que las empresas optimicen y saquen el máximo partido a la elaboración de estrategias de negocio post-covid:

• Obtener resultados reales sobre el impacto de las acciones que se llevan a cabo, para analizarlos de forma objetiva y exacta.
• Identificar oportunidades de innovación orientadas a la automatización de procesos y la optimización de estrategias.
• Utilizar el dato como un activo de negocio en sí mismo.
• Tomar decisiones basadas en análisis. Para ello, una metodología de trabajo que integre tecnologías Cloud, Big Data, Analytics, Inteligencia Artificial y otras tecnologías, permitirá aprovechar al máximo lo que ofrecen los datos.
• Contar con perfiles flexibles en el equipo y fomentar la formación continua en las técnicas y tendencias más innovadoras.

La crisis refuerza la tendencia

Desde Qlik, empresa de gestión y análisis de datos, su Regional Director en España y Portugal, Rafael Quintana, sostiene que si bien la digitalización de la economía ya había hecho a las empresas más conscientes de la importancia del análisis de datos, “el coronavirus ha obligado a adaptarse en tiempo récord a un escenario incierto en el que los datos y la analítica tienen mucho que aportar”.

En este sentido, recuerda que las empresas data-driven, aquellas que toman decisiones apoyándose en datos y no en intuiciones, son más ágiles y eficientes, dos características que se han convertido en una obligación durante la gestión de la crisis sanitaria actual, ya que esta condición les permite “hacer un seguimiento mucho más exhaustivo”, y la agilidad en la detección de anomalías y patrones “les puede ayudar a anticiparse a ciertos problemas”.

Muestra de esto es la herramienta, en cuyo desarrollo ha participado Qlik, destinada a hacer el seguimiento de la situación de las residencias de mayores en España. Según nos cuenta Quintana, con esta herramienta es posible, mediante el análisis de datos, conocer la evolución de la enfermedad en cada usuario, cada centro o por ámbito geográfico.

Por el momento, cerca de un centenar de residencias de 5 comunidades autónomas ya la utiliza, con previsiones de alcanzar los 500 centros en 3 meses. “Tenemos que tener en cuenta que no es solo un proyecto a corto plazo”, porque si se esperan rebrotes y que el impacto del virus se dilate en el tiempo, “es importante tener un seguimiento de los datos en el largo plazo”, puntualiza Quintana. 

Sin embargo, Giménez hace una aclaración importante en cuanto a la manera de enfocar este asunto desde las empresas: lo primero que hay que ver es si el análisis de grandes cantidades de datos (Big Data)

En este sentido, advierte que no todas las empresas tienen la cantidad de datos suficiente para llevar a cabo este tipo de análisis y que, además, nos falta cultura de calidad del dato. Y esto es un problema importante, ya que “si los datos sobre los que se trabaja no son correctos, no están actualizados, no están depurados o no son buenos, la información y las conclusiones que obtengamos después de su tratamiento tampoco serán las que necesitamos”, explica, con el riesgo de que “las decisiones a que nos lleven puedan ser incorrectas”.