Cerrando la brecha de Big Data a Big Business
Cómo cerrar esta brecha con Innovación en Modelos de Negocio
Big Data es una de las áreas de la transformación digital que se refiere al manejo de información que, por su volumen, variedad y necesidad de velocidad de análisis no puede ser procesada o analizada con herramientas tradicionales, que además presenta retos tecnológicos, de privacidad, seguridad, confianza, veracidad, cultura y de habilidades especiales.
El Big Data, como megatendencia tecnológica, abre oportunidades para mercados emergentes, como México y América Latina, para el desarrollo de start-ups que permitan resolver múltiples retos. Las start-ups hacen uso de tecnologías digitales y tienen alto potencial de escalamiento. El talento, la información y el conocimiento son el canal que cerrará la brecha entre Big Data y big business.
Los nuevos modelos de negocio para start-ups, basados en datos, presentan una interesante taxonomía:
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Recolección y agregación de datos gratuita. Las empresas en este grupo crean valor al recolectar y agregar datos a partir de un gran número de fuentes de datos disponibles, la mayoría gratuitas (redes sociales o crowdsourcing), aunque también incluyen datos pagados. Subsecuentemente, la otra actividad clave es la distribución de datos mediante un API (interfaz de programación de aplicaciones) o un tablero de control web.
Sus modelos de ingreso son, normalmente, la publicidad, comisiones por intermediación, suscripciones, o comisiones por uso.
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Analítica como servicio. Las empresas en este grupo se caracterizan por conducir analítica con técnicas descriptivas, predictivas y prescriptivas a partir de datos proporcionados por sus clientes. Los análisis se distribuyen mediante un API y por visualización. Los ofrecimientos varían desde detección de fraudes, mejorar actividades de mercadotecnia, servicio y atención al cliente, o aumentar ventas.
Las empresas de este grupo se enfocan en negocios con una solución ala medida. Su modelo de ingreso es predominantemente basado en las suscripciones o comisiones por uso.
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Generación de datos y análisis. Las empresas de este tipo comparten una misma característica, su actividad central es la generación y análisis de sus propios datos a partir de crowdsourcing, analítica web, datos en teléfonos inteligentes y sensores físicos.
Modelos de negocio B2C y B2B pueden formar parte de este grupo. Algunas empresas venden dispositivos físicos para captura de datos y otras generan ingresos por venta de analítica.
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Descubrimiento de conocimiento a partir de datos gratuitos. Las empresas de este tipo se caracterizan por el uso de datos gratuitos disponibles y de la analítica realizada en ellos.
Los ofrecimientos de estas empresas varían, desde (1) monitoreo automático de revisión de sitios web para hoteles; (2) recomendación de promociones de hoteles basadas en sitios web de reservas; (3) identificación de "influenciadores" relevantes de medios sociales; (4) identificación de tendencias emergentes a partir del flujo de datos a tiempo real como Twitter o Facebook; y (5) identificación e interacción con clientes potenciales en plataformas de medios sociales.
Una variedad de modelos de ingreso se presenta en este tipo de empresas, como modelo de suscripciones, comisiones por uso, modelo de publicidad o comisiones de intermediación.
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Collage de datos de múltiples fuentes y análisis. Las empresas de este grupo agregan datos propios proporcionados por sus clientes, conjuntamente con otras fuentes gratuitas para enriquecerlos, y realizan analítica sobre estos datos para generar un "benchmark". Algunos ejemplos son: (1) monitoreo y análisis de mercadotecnia digital web para asegurar el éxito de campañas financieras; (2) monitoreo de clima y precios en gestión comercial; monitoreo de redes sociales (YouTube o Facebook) contabilizando visitas para empresas de entretenimiento.
La mayoría de sus modelos de negocio son B2B y sus modelos de ingreso se basan en las suscripciones.
En México y en América Latina en general, la recolección de datos por parte de las empresas no ha sido un fin en sí mismo, sino más bien un subproducto. La clave entonces no será el volumen y la variedad de los datos que tenga su empresa, sino en la velocidad para utilizarlos y mejorar las ofertas de valor que son dirigidas a sus clientes, a través de innovaciones en productos y servicios.
*Por Martha Corrales, profesora de Innovación y Emprendimiento en Egade Business School.
Publicado originalmente en El Financiero.
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