La revolución digital en la que estamos inmersos es una revolución permanente. Vivimos en una era en la que la capacidad de responder rápidamente, casi de inmediato, a los cambios se ha convertido en un requisito indispensable para toda empresa (y también diríamos que para todo trabajador).

En este contexto, los datos son el recurso más valioso y estratégico: representan el nuevo capital (el “nuevo petróleo”, como se dice a menudo) sobre el cual construir eficiencia operativa, innovación y competitividad.

En el ámbito de la Gestión de Servicios de TI (ITSM), el valor de los datos es aún más evidente: gracias a la información en tiempo real, las organizaciones pueden tomar decisiones proactivas, optimizar servicios y prevenir incidencias.

¡Pero cuidado! No basta con recopilar la mayor cantidad de información posible: hay que transformarla en datos procesables en la ITSM, es decir, datos listos para guiar acciones inmediatas y concretas. Y es precisamente en este punto donde hemos centrado la continuación de este artículo: no una contribución más sobre la importancia abstracta del llamado «Big Data», sino un recorrido muy práctico que parte de las ventajas de los datos procesables, se enfoca luego en su impacto en el ITSM y en los desafíos relacionados.

De los Datos Simples a los Datos Procesables en el ITSM

Los departamentos de TI de cualquier tipo de empresa recopilan enormes cantidades de información a diario: tickets de asistencia, métricas de rendimiento, registros de sistemas, comentarios de usuarios y mucho más. Una masa enorme de datos en bruto  que, sin embargo, sirve de poco si no se depura. El verdadero reto consiste en hacer que esta información sea legible de inmediato, organizarla y contextualizarla. Solo así se puede extraer valor y, por tanto, ventaja competitiva de los datos.

Dicho de otro modo: los datos procesables en el ITSM son datos procesados y «profundos» que respaldan la toma de decisiones operativas y estratégicas con la máxima eficacia y en el menor tiempo posible.

En la práctica, el uso inteligente de los datos permite:

• Pasar de una gestión reactiva a una gestión proactiva de incidencias.
• Optimizar el uso de recursos y mejorar los flujos de trabajo.
• Reducir drásticamente los tiempos de inactividad.
• Mejorar la experiencia del usuario mediante intervenciones dirigidas y predictivas.
• Impulsar la mejora continua y la innovación adaptada a necesidades específicas.

Y a estas ventajas volvemos en profundidad en el siguiente apartado.

Las Principales Ventajas de los Datos Procesables en ITSM

De la información a la acción: eso es lo que ocurre con el avance de los datos procesables en ITSM. Justo arriba enumeramos algunas de las ventajas que derivan de su aprovechamiento; a continuación, las analizamos a fondo, agrupándolas en lo que nos parecen los tres núcleos más importantes.

De la Gestión Reactiva a la Gestión Proactiva

El análisis en tiempo real permite identificar tendencias, anomalías y señales débiles que, si se detectan a tiempo, permiten intervenir antes de que se manifiesten problemas graves.

Soluciones como EV Observe de EasyVista, por ejemplo, permiten analizar datos en tiempo real y activar alertas predictivas.

En resumen, se trata del viejo (y siempre válido) refrán: más vale prevenir que curar. Traducido a términos contemporáneos: pasar de una gestión reactiva a un enfoque proactivo que aspire a hacer que la infraestructura de TI no sea frágil y a minimizar el impacto de las incidencias en el negocio.

De hecho, llevando el razonamiento al límite, un buen aprovechamiento de los datos procesables en ITSM reduce significativamente el número mismo de incidencias críticas.

Optimización del Servicio

Naturalmente, no se trata solo de gestionar incidencias. A través de la interpretación correcta de los datos, es posible identificar cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora en los flujos de trabajo de TI habituales.

Es como tener una fotografía de altísima definición de todo lo que sucede en la empresa; una fotografía que evoluciona momento a momento. Y este es el punto de partida indispensable para perfeccionar los procesos, optimizar el uso de recursos y reducir el tiempo de inactividad.

¿El resultado final? Un aumento de la productividad y una reducción simultánea de los costes operativos.

También en este caso, un ejemplo práctico: un producto como EV Service Manager ayuda a optimizar los procesos de gestión de solicitudes, mejorando la eficiencia y reduciendo significativamente los tiempos de resolución.

Es un producto que aprovecha la potencia de los sistemas de Inteligencia Artificial; y esto nos lleva directamente al siguiente punto, relacionado con la automatización.

La Automatización como Impulso a la Mejora Continua

Los datos son el punto de partida, pero también el de llegada. Son la base sobre la cual probar, corregir y perfeccionar procesos y estrategias. Por lo tanto, mediante la monitorización constante de KPIs y métricas operativas, las organizaciones pueden activar el círculo virtuoso de la mejora continua de sus servicios de TI.

Y no hay mejora continua sin automatización: ambas dimensiones solo pueden reforzarse mutuamente; de hecho, hoy podemos decir que una solo tiene sentido en relación con la otra. Todo esto vale tanto a gran escala, en la macroestructura de TI, como a pequeña escala, en procesos individuales.

¿Un ejemplo simple y muy común? En los sistemas de Atención al Cliente, a partir del análisis de tickets históricos, se pueden crear reglas para gestionar automáticamente los problemas recurrentes.

He aquí, con un caso práctico y absolutamente cotidiano, la diferencia entre datos simples y datos procesables en ITSM. Y en este punto, a continuación, estamos listos para aislar sus características clave.

Las Características Clave de los Datos Procesables en ITSM

Hemos comenzado este artículo centrándonos de inmediato en la diferencia entre datos simples y datos procesables. Sin embargo, debemos ser claros: es imposible trazar una línea roja clara entre unos y otros.

Lo que sí se puede hacer, sin embargo, es identificar algunas características que hacen que los datos sean, precisamente, “procesables”. A continuación, analizamos cinco de ellas, eligiendo las que nos parecen más decisivas:

1. Actualidad

En la ITSM, la velocidad es crucial. Los datos deben recopilarse, analizarse y estar disponibles casi en tiempo real para tener un verdadero valor operativo. Solo los datos actualizados permiten tomar decisiones rápidas ante nuevas situaciones críticas, evitando escaladas que podrían comprometer la calidad del servicio.

2. Relevancia

No todos los datos que se recopian son realmente útiles. Y la utilidad no se mide en términos abstractos. Los datos procesables, por tanto, están siempre estrechamente vinculados a los objetivos del negocio y a los KPIs definidos. Es necesario seleccionar, entre toda la información disponible, aquella realmente significativa para el contexto específico de ITSM, filtrando el ruido de fondo.

Todo esto, además, debe hacerse de forma ampliamente automatizada; de lo contrario, se convierte en una tarea inmensa e insostenible desde todos los puntos de vista.

3. Precisión

La calidad de los datos es fundamental: los errores, la información incompleta o las inexactitudes pueden generar decisiones erróneas y agravar los problemas en lugar de resolverlos. Por ello, es esencial adoptar prácticas rigurosas de gestión de datos para garantizar la fiabilidad de la información sobre la cual se basan las estrategias de TI. También en este caso, mucho depende de los objetivos de cada empresa, de los KPIs, del sector en el que se mueve.

4. Claridad y Legibilidad

Los datos deben ser útiles para las personas. Por tanto, deben presentarse de manera clara y fácilmente interpretable por los equipos operativos. Visualizaciones eficaces, paneles intuitivos e informes sintetizados ayudan a hacer que los datos sean inmediatamente utilizables, reduciendo el tiempo necesario para el análisis y la intervención.

5. Contextualización

 Los datos solo tienen sentido dentro de un marco. Para convertirse verdaderamente en «procesables», deben colocarse en un contexto más amplio: correlacionarse con tendencias históricas, integrarse con otros indicadores, interpretarse a la luz de los procesos del negocio, pero también del sector productivo específico en el que se sitúa la empresa. Solo así pueden guiar decisiones verdaderamente eficaces.

Desafíos para Obtener Datos Procesables en la ITSM

Aunque el potencial de los datos procesables en la ITSM es enorme, existen varios desafíos prácticos que las empresas deben afrontar. Entre ellos:

• Fragmentación de la información. Cuando los datos están distribuidos en sistemas separados que no se comunican entre sí, se hace difícil tener una visión completa e integrada de los procesos de TI. Superar este problema requiere estrategias de integración de la información, plataformas unificadas y políticas de gestión que favorezcan la compartición y la transparencia.
• Falta de competencias analíticas. La disponibilidad de datos no es suficiente: se necesitan competencias específicas para analizarlos, interpretarlos y transformarlos en acciones concretas. En resumen, se necesita el valor añadido del capital humano. Invertir en formación analítica y, cuando sea necesario, incorporar perfiles especializados como analistas de datos o científicos de datos se convierte en una prioridad para todo equipo de TI moderno.
• Sistemas heredados. Muchas organizaciones siguen estando ligadas a sistemas antiguos que no soportan de forma nativa la integración con herramientas avanzadas de análisis. Esto limita la accesibilidad y valorización de los datos.

En el fondo, se trata de un problema muy humano y normal de costumbre y resistencia al cambio: «siempre se ha hecho así, ¿por qué cambiar?» La respuesta está en que es el mundo que nos rodea el que sigue cambiando; y quedarse quieto equivale a perder posición.

Conclusiones

Vivimos en una era de transformación digital permanente. En este escenario, el análisis de datos es el motor de la competitividad en TI. Invertir en sistemas de recopilación, análisis y acción basados en datos procesables en ITSM ya no es una opción, sino una necesidad absoluta para quienes desean aspirar a la eficiencia, la proactividad y la mejora continua de todos los procesos de TI.

Preguntas Frecuentes

¿Qué se entiende por datos procesables en ITSM?
 Se refiere a datos analizados y contextualizados que permiten tomar decisiones inmediatas e informadas para mejorar la gestión de los servicios de TI.

¿Cuáles son los principales beneficios de utilizar datos procesables en ITSM?
 Entre los principales beneficios encontramos: decisiones más rápidas y proactivas, optimización de procesos, reducción de incidencias y mejora en la experiencia del cliente.

¿Cuáles son los retos más comunes para obtenerlos?
 Superar la fragmentación de la información, la falta de competencias analíticas en los equipos de TI y la integración con sistemas heredados.