Para crecer con el big data, se debe pensar en el nivel estratégico

Vivimos en la revolución del big data. Sin embargo, la enorme cantidad de datos trasmitidos a diario a través de internet y desde millones de sensores adheridos a objetos e interconectados, puede abrumar a las organizaciones que apenas incursionan en el mundo de los macrodatos.

Se calcula que el volumen de datos generados en el mundo supera actualmente los 2.8 zettabytes, cifra que se multiplicará por cincuenta en 2020. De igual forma, el número de nodos y sensores crece a un ritmo anual de 30%. Esta explosión de datos parece sobrepasar la capacidad de las organizaciones para recabarlos, procesarlos y, finalmente, extraer valor de ellos para continuar siendo relevantes en un contexto altamente competitivo y en el que ninguna organización escapa a esta nueva normalidad en nuestro entorno.

Si bien es crítico capturarlos, las empresas deben diseñar una estrategia digital de big data para poder enfrentarse a esa creciente cantidad de datos y generar ventajas competitivas. Y la estrategia siempre es elección, ya que no se puede abarcar todo. Una organización debe tomar decisiones para priorizar y poner en marcha una cartera de iniciativas en el corto, mediano y largo plazo, teniendo en cuenta que los datos más valiosos no son los que se almacenan en bases de datos, sino los que todavía no se han creado.

En el capítulo “The Strategic Business Value of Big Data”, escrito en coautoría con el Dr. Jorge Ramírez y publicado en el libro Big Data Management (Springer, 2017), analizamos cómo es que el big data impacta en la competitividad y la innovación de las empresas para identificar distintas estrategias digitales que éstas pueden implementar para conseguir una ventaja competitiva. El poder disruptivo del big data exige que las empresas se involucren en un nivel estratégico, ya que puede cambiar el entorno competitivo al transformar procesos, alterar los ecosistemas corporativos y facilitar la innovación con productos y servicios antes inimaginables. Empresas como Uber, Waze, Airbnb o Tesla han contribuido a transformar algunas industrias, aunque no todos los sectores adoptan el big data al mismo ritmo o nivel de relevancia.

Muchas organizaciones tecnológicas, mediáticas, automotrices o de telecomunicaciones, están aprovechando ampliamente las ventajas del big data, mientras que empresas de otros giros como servicios financieros, salud, construcción, energía, bienes de consumo o sector público tienen aún camino por recorrer. Aunque deberían empezar a tomar nota. El rápido cambio que han experimentado sectores como la movilidad y el transporte ilustra la magnitud del fenómeno: hoy en día empresas automotrices, tecnológicas y start-ups están a la vez compitiendo y complementándose, reimaginando sus procesos, sus ecosistemas y sus propuestas de valor en un entorno antes impensable.

Mapear oportunidades en la era del algoritmo

Las oportunidades del big data se pueden agrupar en dos dimensiones: cómo reestructuran la cadena de valor y cómo reimaginan la oferta. Piense en cualquier producto, servicio o empresa y cómo está organizada su cadena de valor: tiene múltiples clientes y proveedores, muchos datos se generan no solo en el punto de venta –a través de canales en línea, físicos o móviles–, sino en las distintas etapas de la cadena de suministro –procesos automatizados de pedido y entrega, procesos financieros o hasta gestión de recursos humanos–. Por otro lado, para reimaginar la oferta se necesita creatividad y visión, y el big data sin duda ofrece amplias oportunidades para nuevos productos y servicios.

Esencialmente, el objetivo de una estrategia digital de big data es transformar los datos en información y conocimiento, lo que con el tiempo acaba transformando los negocios. Las empresas líderes están constantemente amenazadas por nuevos jugadores que abordan las necesidades de los clientes de nuevas formas y obligan a reinventar negocios y sectores enteros. Por ello, se requieren métodos ágiles que prueben y mejoren prototipos, productos y estrategias en conjunto con los clientes. Un ejemplo es Amazon, que en tan solo diez años introdujo lectores de libros electrónicos, tablets, smartphones, servicios en la nube, servicios de entrega, y mercados en línea.

Antes de establecer una estrategia digital de big data, es preciso identificar en qué fase de madurez se encuentra su organización:

• Proceso de mejora: Aunque es la etapa menos radical, puede detonar la creación inmediata de valor y sentar las bases para un futuro crecimiento en la estrategia de big data. En esta fase se incluye el mantenimiento predictivo y enlaces digitales optimizados, para que proveedores y clientes tomen decisiones más ágiles precisas y acertadas. Como parte de esta mejora, los ‘motores de recomendación’ son una herramienta útil y en otras instancias necesaria para enriquecer una propuesta de valor.
• Exploración: La organización investiga ofertas adyacentes a su negocio actual o realiza mayores ajustes en la cadena de valor. Son decisiones que involucran a la alta dirección y demandan una inversión considerable en infraestructura y tecnología, así como un monitoreo continuo de su desempeño.
• Transformación: Relevante para empresas que necesitan afrontar cambios profundos. Este movimiento estratégico e integral tiene mayor potencial de generar ventajas competitivas, pero viene también acompañado de mayores riesgos. Sobre todo, requiere inversiones importantes y el desarrollo de un nuevo ecosistema de socios y alianzas clave.

Para alcanzar esta visión, las empresas pueden atraer científicos, expertos u organizaciones que extraigan patrones del conjunto de datos y los traduzcan en información útil para su negocios. Pero quien debe dirigir esta transformación es el CIO (Chief Digital Officer), quien debe ser capaz de tomar decisiones más allá de la arquitectura tecnológica y los procesos tradicionales.

La estrategia de big data depende de las fases de madurez, pero también de identificar y priorizar elecciones estratégicas. Una herramienta intuitiva es la matriz de estrategias digitales (ver Fig. 1). Las organizaciones deben tener en cuenta tanto el entorno como las capacidades internas. Como resultado de ello, la estrategia digital es un proceso iterativo que continuamente se adapta e identifica nuevas oportunidades.

Figura 1. Matriz de estrategias digitales, creación propia a partir de IT Value Performance Tools Link to Business-IT Alignment Gartner Research .

Big data para la toma de decisiones

Confiar en la intuición y en la experiencia ya no es suficiente, pues estamos viviendo el surgimiento de una nueva cultura de toma de decisiones basada en datos. Las compañías que usan sus datos de forma inteligente han demostrado tener un mejor desempeño en sus resultados financieros y operativos, pudiendo alcanzar sus objetivos de negocio en mejor forma. Las organizaciones que se encuentran en un nivel de mayor madurez, están mejor posicionadas para ejecutar estrategias de negocios clave con la utilización de datos precisos y disponibles en tiempo real. Por otro lado, los datos tienden a estar fragmentados y desactualizados en niveles inferiores de madurez, lo que perjudica la adecuada y oportuna toma de decisiones.

La evidencia de que las decisiones basadas en hechos son críticas a todos los niveles de la organización ha disparado la necesidad de herramientas tecnológicas y técnicas analíticas avanzadas. Se analizan conjuntos de datos sobre clientes – por ejemplo: sus preferencias, hábitos de compra, sitios web que visitan, historial de compras, ubicación física, respuesta a incentivos y otra información demográfica – y se facilita acceso a esta información a los tomadores de decisiones relevantes en cada caso. El mayor beneficio del uso de las analíticas big data es la mejora y mayor rapidez del proceso de toma de decisiones, así como apoyar las decisiones con algoritmos automatizados.

Cinco industrias con gran impacto del big data

Diversas organizaciones en los siguientes sectores, están implementando el big data en forma importante para enriquecer, mejorar o transformar su propuesta de valor y desempeño:

• Comercio minorista: Con los datos sobre las transacciones y comportamiento en línea de los clientes, el comercio minorista está optimizando la cadena de valor para la comercialización y fijación de precios, mejorar la atención al cliente o usar estrategias de marketing basadas en la geolocalización para enviar ofertas cercanas al dispositivo móvil de sus públicos clave. De igual forma, están optimizando la distribución y logística gracias a los datos procedentes de dispositivos GPS.
• Manufactura: En sus procesos de producción, las compañías manufactureras están incorporando datos en tiempo real a partir de sensores. Esto permite generar diversas ventajas: desde reducir residuos hasta conseguir mejoras considerables en la gestión de cadenas de valor cada vez más extensas, complejas y globalizadas.
• Telecomunicaciones: Al analizar el tráfico de la red en tiempo real, las empresas de este ramo pueden optimizar la navegación y calidad de sus servicios, desarrollar nuevos productos, identificar comportamientos fraudulentos o prevenir la deserción de clientes, entre diversas aplicaciones.
• Sector público: El big data puede ayudar a los gobiernos a reducir los costos administrativos, a recaudar impuestos de forma más eficiente y a aumentar la transparencia al poner a disposición de la ciudadanía los datos más relevantes sobre sus programas y políticas públicas.
• Sector salud: La incorporación de la nanotecnología en el cuerpo humano, por ejemplo, es una innovación que podría usarse para monitoreo y diagnóstico, integrando y compartiendo datos con información biológica y herramientas de imagen de alta resolución como rayos x, tomografía o resonancia magnética.

En estos y otros sectores, el big data impactará profundamente los negocios tal y como los conocemos en la actualidad. Para tener éxito en la transformación digital, las empresas deberán conectar sus ofertas con sus fortalezas –aquello que ya saben hacer bien o que se distinguen por ello- e identificar dónde pueden agregar valor para sus clientes. Tanto el volumen como la velocidad de procesamiento de los datos seguirán siendo retos para que las organizaciones sean más ágiles que sus competidoras, pero ulteriormente será la capacidad de crear una cultura que promueva la innovación y la experimentación lo que hará la diferencia.

*Por Marco Antonio Serrato.