Ventaja competitiva dato analitica

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¿Los datos pueden generar ventajas competitivas?

La generación de una ventaja competitiva sostenible a través de los datos y la analítica

La información es un componente fundamental de la transformación digital. Aun así, muy pocas empresas han invertido en el talento, las plataformas y los procesos necesarios para poder transformar esta información en visión. Sin embargo, para desarrollar su potencial completo, algunos negocios están adoptando nuevos enfoques de gestión de la información, el uso de datos a múltiples niveles y modelos de gestión y de entrega de resultados innovadores que permitan obtener resultados repetibles, escalables y eficientes. De hecho, están tratando el análisis de datos como una disciplina estratégica e invirtiendo para industrializar la analítica y así logar que genere valor de forma continua y sistematizada, lo que conocemos como factorización analítica.

A lo largo de los últimos 10 años, el tratamiento y gestión de la información ha evolucionado de ser un subproducto operacional sobre datos transaccionales y operativos a convertirse en una preocupación estratégica del Consejo de Dirección. El aprovechamiento de la analítica ha dado lugar a nuevos enfoques sobre el compromiso del cliente, la capacidad de amplificar las habilidades y la inteligencia sobre cliente; nuevos productos, servicios y ofertas, e incluso oportunidades de explorar nuevos modelos de negocio. En estos tiempos de escasez de talento, los data scientists siguen siendo particularmente apreciados; incluso más que en 2012, cuando Harvard Business Review declaró el papel de data scientist el más sexy del siglo XXI.

La analítica domina a día de hoy las agendas y gastos de IT

En una reciente encuesta  global de a los responsables de tecnología -que contó con 1.200 ejecutivos-, los participantes identificaron la analítica como una de sus prioridades de inversión, pero sobre todo entendían que era la inversión que tendría el mayor impacto en su organización. En esta misma encuesta, pero con un público ejecutivo de negocio, el 59% de los participantes incluyeron la información y su explotación analítica entre las cinco cuestiones claves del futuro. La consideraron como una palanca clave para lograr ventajas competitivas.

Todo esto se apoya en los avances en arquitectura de datos distribuidas, en el proceso en memoria, técnicas de machine learning, visualización, procesamiento de lenguaje natural o en la analítica cognitiva  que ha desatado poderosas herramientas que pueden responder a preguntas de negocio que habrían parecido inimaginables años atrás.

Quizá Ann Winblad, socia senior de una empresa de capital de riesgo de tecnología lo expresó mejor: “Data es el nuevo petróleo”.

En este contexto, parece casi ilógico que sean pocas las empresas que estén invirtiendo a día de hoy de forma suficiente para aprovechar los datos y la analítica a gran escala. Donde deberíamos estar observando capacidades sistemáticas, programas sostenibles y esfuerzos enfocados a la innovación, vemos estudios ocasionales, proyectos superficiales e inversiones exploratorias.

Si bien estos pueden servir como puntos de partida, tales esfuerzos probablemente no ayuden a las empresas a afrontar de forma efectiva los retos y necesidades que surgen alrededor de la información y data, su tratamiento y utilización por las áreas de negocio, además de la administración y el gobierno de empresas.

Es el momento de adoptar un nuevo enfoque sobre los datos, uno en el que CEOs y líderes de negocio desarrollen el talento, el uso de datos y los modelos de gestión e infraestructura requeridos para habilitar resultados respetables y a escala. Mediante esta forma de 'industrialización' de la analítica', las empresas pueden finalmente sentar las bases de una organización impulsada por una visión, con las capacidades de la tecnología subyacente y la escala operativa necesaria para aprovechar todas las ventajas que ofrece todo el potencial de data.

The Analytics Journey

¿En qué consiste un programa de industrialización de Analytics?

El que se orienta a lograr dotar a una organización de aquellas capacidades analíticas y de información que se precisan para poder usarlas como fuente de decisiones y convertir al dato en una ventaja competitiva con respecto a la competencia. Para ello es necesario que cualquier empresa siga los siguientes pasos

  • Hacer una diagnóstico de sus actuales capacidades analíticas y de datos, identificando sus necesidades y objetivos
  • Trabajar en industrializar los modelos de forma que pueda reducir los tiempos necesarios en la generación de modelos a la par que se pueda dar servicio a un mayor volumen de necesidades
  • Poner foco en la eficiencia y calidad de los modelos, asegurando el impacto de analytics en la práctica del negocio
  • Adoptar metodologías Agile de forma que se trabaje mediante streams en periodos de tres o cuatro semanas
  • Adoptar nuevas tecnologías sobre plataformas Big Data y nuevos lenguajes analíticos para tratamiento de información desestructurada
Taxonomy data analytics program

Habitualmente, la creación de un programa de generación de valor sobre analytics y los datos suele implicar a varias áreas de la organización:

  • IT, porque gestiona y aprovisiona los datos. Además, porque es la garante de la calidad de la información y asegura la ejecución sistemática y periódica de los modelos analíticos
  • Áreas de Inteligencia Analítica, porque aportan el conocimiento necesario para poder identificar respuestas a las preguntas planteadas por Negocio
  • Negocio, porque identifica las necesidades de información y de analytics para que el esfuerzo realizado por las otras dos áreas sea provechoso

Sin duda, aquellas compañías que están siendo relevantes en el mercado, están utilizando el dato como fuente de ventaja competitiva: siendo capaces de identificar preferencias de compra y comportamiento de consumo con mayor rapidez y antelación que sus competidores y aplicando analytics en los más diversos ámbitos: detección de fraude, optimización de red de oficinas, gestión de empleados, gestión de clientes, análisis de productos, gestión de rutas, …, todo un elenco de posibilidades en los que el dato se ha convertido en la piedra angular de la optimización y crecimiento de los ingresos.

Artículo escrito por Pablo González Muñoz, socio de Deloitte Digital

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