Hace dos semanas Computer World publicaba el artículo “Analítica Avanzada 3.0. Nuevos modelos de gestión basados en datos” de Antonio Soto, director general de SolidQ, en la guía “Estrategia de Datos 2016”, considerada la mejor guía del mercado español.

Analítica Avanzada 3.0. Nuevos modelos de gestión basados en datos

En los últimos tiempos, es bastante habitual encontrarse con artículos, reportajes o entrevistas en medios de ámbito general o económico, que hagan hincapié en la importancia del Big Data y la analítica avanzada en el mundo de los negocios. Este tipo de tecnologías han abandonado el ámbito tecnológico para comenzar a convertirse en tema de discusión habitual en los ámbitos de negocios y dirección empresarial. El motivo es muy sencillo, estamos ante un cambio de paradigma a la hora de tomar decisiones. Cada vez tenemos más datos a nuestro alcance, ya no solo los generados por las operaciones de nuestra organización de forma interna, sino también del contexto en el que se realizan esas operaciones, como puede ser información de nuestros clientes, informaciones meteorológicas, sociológicas, etc. Esto abre un mundo de posibilidades que antes no estaba al alcance de los encargados de la toma de decisiones y que ahora, utilizados correctamente, nos permitirá tomar decisiones basadas en datos, en lugar de tomarlas basándonos en intuiciones.

Pero, ¿cómo hemos llegado hasta aquí? Dentro de la historia del análisis de datos, podemos hablar de dos épocas claramente diferenciadas: Antes del Big Data y Después del Big Data. Antes de la aparición del Big Data, en lo que podíamos llamar la Analítica da Datos 1.0, las soluciones de Business Intelligence permitieron a las organizaciones disponer de datos sobre los procesos de negocio, ventas o interacciones de clientes de un modo agregado que permitía analizar dichos datos y obtener información fiable sobre los hechos que estaban ocurriendo dentro de la organización para poder tomar decisiones. Para que este tipo de soluciones tuviesen éxito, era necesario enfocarse y realizar un esfuerzo en tener en las preguntas que queríamos que el sistema nos respondiese, lo que dilataba los procesos de desarrollo a semanas o meses. En el mundo de los negocios se veía como una ventaja competitiva, pero nadie hablaba en los términos de hoy en día acerca de si estos tipos de análisis proporcionarían nuevos modelos de negocio, o tendrían impacto en los procesos existentes.

Con el despegue definitivo de Internet en la vida cotidiana y la aparición de los grandes actores de este mundo, apareció la necesidad de almacenar y procesar grandes cantidades de información, en gran medida no estructurada, de un modo ágil, lo que dio paso al concepto de Big Data, en lo que podríamos bautizar como la Analítica de Datos 2.0. En este escenario, ya no solo se realizan análisis sobre transacciones internas en las organizaciones sino que tenemos a nuestra disposición otro tipo de información, tal como historiales de navegación de los usuarios de nuestra web, los movimientos que los usuarios de nuestra aplicación móvil están realizando y que podemos geo-localizar, opiniones en redes sociales, etc. En este escenario, además de la aparición de nuevas tecnologías que faciliten el desarrollo de este tipo de soluciones, se hace necesarios también nuevos perfiles que además de un conocimiento tecnológico, dispongan de conocimientos estadísticas y del ámbito de negocio que se está analizando: los Científicos de Datos (Data Science). Con este panorama las empresas pioneras en este tipo de solución pronto ven la posibilidad de no solo obtener información para una mejor toma de decisiones sobre los procesos de negocio interno, sino que ven la opción de crear nuevos procesos o modelos de negocio alrededor de los datos, y con ello nace lo que podríamos denominar la era de la Analítica Avanzada o la Analítica de Datos 3.0, en la que estamos actualmente.

5 puntos para utilizar Analítica Avanzada

Es ya bastante habitual, utilizar este tipo de soluciones para atraer usuarios a nuestros portales web, para realizar recomendaciones de compra cuando un usuario está agregando productos a su cesta de la compra (los porcentajes de ingresos de los grandes actores del comercio electrónica por este tipo de recomendaciones están ya por encima del 50% lo que nos da una idea de la importancia de su implementación). Pero la gran pregunta es ¿qué necesitamos para poder sacar provecho a esta Analítica Avanzada? La respuesta puede resumirse en cinco sencillos puntos:

  • Múltiples fuentes de datos, habitualmente combinadas, y de diferente tipología y origen.
  • Un nuevo conjunto de tecnologías de gestión de datos, habitualmente disponibles en la nube que nos permitan métodos de análisis y tecnologías más rápidas
  • Analítica embebida dentro de los procesos de negocio, que permita guiar dichos procesos
  • Equipos multidisciplinares que no solo conozcan las tecnologías a aplicar, sino también la estadística y el negocio
  • Nuevos métodos de toma de decisiones y gestión

articuloAntonioSotoIDG2

Este último punto, es el realmente crítico y el que marcará el éxito de una nueva propuesta de proceso o modelo de negocio basada en datos. Los responsables de las toma de decisiones deben de sentirse cómodos con las procesos guiados por los datos, deberían de demandar que cualquier iniciativa importante fuese precedida de un piloto más pequeño que permitiese una experimentación sistemática de este tipo de soluciones, con controles muy medidos que permitan determinar la causa – efecto de aplicar este tipo de tecnologías. Solo de este modo, ganarán la confianza necesaria en este tipo de soluciones para permitir su despliegue a mayor escala y poder sacar así provecho de la Data Economy (término utilizado para referirse a los ingresos obtenidos de la explotación de los datos), que en muchos casos motivará cambios en los modelos de negocio actuales.

Seguramente, el mundo de la analítica de datos seguirá evolucionando, pero una cosa está clara, las nuevas capacidades necesarias tanto para las empresas existentes, como para las emergentes, no pueden ser desarrolladas utilizando los viejos modelos de Reporting que soportaban el negocio. El modelo de Analítica Avanzada es un gran salto adelante que permitirá a aquellas organizaciones que lo implementen en su día a día, sacar provecho de los datos, adelantar a sus competidores y crear valor para ellas y sus clientes.

Puedes ver este artículo en la web de Computer World, publicación de IDG Communications.

A %d blogueros les gusta esto: