Sin embargo, algunas voces hablan de espejismo o fuegos artificiales y, en muchos casos, aunque se intuye la oportunidad de negocio no se sabe muy bien de qué se está hablando a qué tipo de organizaciones puede beneficiar y con qué fines comenzar a explotar la información.
Big Data. Algo donde hay que estar. ¿Seguro? ¿Quién? ¿Para qué sirve?
Grandes titulares...
“Big data. El nuevo petróleo”.
“Big data: una revolución industrial en la gestión de los datos digitales”.
“Los datos masivos son el nuevo oro”.
“Big Data la gran revolución empresarial”.
... y algunas cifras ...
En el mundo:
o En 2015 habrá 4,5 millones empleos TIC relacionados con big data, de los cuales 1,2 mll en Europa Occidental. (Informe Gartner)
o Se estima un resultado financiero por encima del 20% en relación a los competidores en aquellas empresas que aplican análisis Big Data a su negocio. (Informe Gartner)
En España:
o España necesitará 60.000 profesionales de Big Data hasta 2015.
(subdirector General de Tecnologías del Ministerio de Educación
o 4.8% de las empresas han integrado metodología big data en sus estrategias de negocio. 14,6% considera utilizarla en un futuro inmediato. (Informe IDC)
o En comparación con otros países Europeos, las empresas españolas adoptan estas herramientas de forma un poco más lenta, pero no son ajenas a su desarrollo.
…pero
Aunque intuitivamente no se duda de la potencialidad de la información, llevar esta potencialidad al terreno de lo concreto y lo práctico es complejo. Es complejo en cuanto a la adquisición de grandes cantidades de datos, en discernir entre la oferta la mejor plataforma técnica o incluso en la dificultad de localizar perfiles profesionales adecuados, pero, probablemente el mayor problema del Big Data es qué hacer con los datos.
El problema está en leer Big Data como un asunto de negocio y que Big Data llegue a los puestos directivos con convencimiento y disposición al cambio.
Si frecuentemente Big Data se define con 3 “V”: volumen – variedad – velocidad necesitamos una 4º “V”, de valor para identificar sus capacidades de generación de negocio.
Para iniciar el camino del Big Data en una organización, mi propuesta es ir desde negocio hacia la tecnología, identificando escenarios de valor en laboratorios de ideas, proponiendo casos de negocio y elaborando ejemplos y prototipos para conseguir una primera visualización. A partir de ahí, en una etapa de diseño se definirían los requisitos y análisis en función del origen de los datos para a continuación llegar al territorio puramente técnico de identificación de tecnología, productos, tipo de servicio, etc.
Probablemente la consultoría tiene aquí un amplio territorio de trabajo, aconsejando, encontrando casos de uso y acompañando en el arranque de proyectos. ¿Consultoría de negocio o consultoría TIC? Si el negocio está íntimamente ligado a la tecnología ¿puede la consultoría de dirección no plantear aprovechamientos tecnológicos y viceversa?
¿Entonces, qué hacer con los datos?
En la banca y seguros, hace ya tiempo que se utilizan sus grandes fuentes de información internas y estructuradas para mejorar el conocimiento del cliente, tanto desde el área comercial y marketing como desde el análisis de riesgo. También en ámbitos de prevención del fraude y blanqueo de capitales. Ahora se comienza a incorporar información no estructurada en el análisis multicanal, información procedente del call center o información del entorno.
En mi experiencia profesional en banca hemos utilizado esta información en crear un nuevo modelo comercial para migrar desde la tradicional orientación al producto a la orientación al cliente, provocando cambios en la organización de la fuerza de ventas, en la concepción de campañas comerciales, en la definición de políticas comerciales y precios, incluso en la propia estructura organizativa interna,… Una nueva relación con la información condujo a un nuevo modelo de comercial.
Algunas áreas de explotación Big Data:
1. Analítica - visión del cliente 360º
Integración de fuentes diversas y datos estructurados/no estructurados en un Datamart consolidado de clientes que recoja tanto información interna como social media, conversaciones grabadas en call center o datos de geolocalización
2. Marketing. Análisis del consumidor.
· Segmentación de cliente
· Marketing personalizado· Recomendaciones de productos Análisis de seguimiento
· Campañas personalizadas según el perfil del cliente
· Selección de público objetivo para la ejecución de campañas
· Posibilidad de diseño de productos o paquetes de producto “a medida”.
· Pricing. Diseño de precios en función del comportamiento.
· Identificación de sendas de abandono. Alertas tempranas.
· Posibilidad de notificaciones push
· Ahorro de costes
· Control de presupuestos
3. Comercialización
· Optimización de capacidades y precios.
· Optimización de emplazamiento de producto
· Ajuste de la demanda
· Control de ofertas temporales
· Optimización de espacio y lineales
4. Operaciones
· Modelos predictivos (productos, zonas de demanda,…)
· Commerce 360 (*) Lanzamiento de nuevos productos· Nuevos modelos de negocio
· Información sobre la competencia
5. Cadena de suministro
· Reposición de productos en tiempo real
· Optimización de stocks
· Geolocalización de flota de vehículos
· Geolocalización de artículos
· Mejor servicio al cliente Ahorro de tiempos y costes en distribución
· Optimización de la cadena de suministro
· Reducción de costes operativos
6. Reducción de riesgos. Indicadores de fraude
· Prevención. Identificación de patrones.
· Cruce de operaciones, análisis de comportamientos
7. Control de gestión. Análisis de negocio.
· Control de gestión multidimensional por tipo de negocio, segmento, producto… con trazabilidad al mayor nivel de detalle, facilita el control del negocio, la capacidad predictiva y orienta la toma de decisiones empresariales.
· La mejora en los tiempos de cálculo permite proporcionar monitorizar resultados e información de negocio de manera que faciliten la toma de decisiones y la gestión proactiva del negocio.
Haciendo zoom en el sector sanitario:
1. Optimización de tratamientos.· Cruce de datos de resultados de tratamientos con datos de pacientes.
· Monitorización remota de sistemas médicos en pacientes.
2. Identificación de ineficiencias.
· Identificación de patrones de uso de los servicios de salud mejorando costes operativos
· Identificación de tratamientos ineficientes en coste
3. Datos como servicio.
· Comercialización de información de datos agregados a compañías farmacéuticas y aseguradoras.
· Información para la investigación.
Y en el sector público:
La Administración de encuentra con un coste organizativo, en tecnologías de la información y comunicación para poner a disposición de la ciudadanía información institucional, el llamado OPEN DATA, pero es un servicio que supone un importante avance en la sociedad del conocimiento. La información abierta ya está comenzando a proporcionar aprovechamiento empresarial y la propia Administración podrá obtener aprovechamiento social y económico del análisis de la información.
Mejoras en la eficiencia, lucha contra el fraude o Smart Cities son áreas en las que es posible un gran desarrollo.
Las Smart Cities son un fantástico ejemplo de cómo los grandes volúmenes de datos generan información con la que resolver problemas y mejorar las condiciones de habitabilidad de las ciudades. Millones de sensores emplazados en semáforos, contenedores de basura, autobuses, aceras….y también información captada por nuestros teléfonos móviles tienen la capacidad de facilitar los desplazamientos, medir la polución, la actividad comercial o la eficiencia energética.
Peligro. La desilusión y el fracaso.
Todos conocemos proyectos CRM o de otro tipo abandonados o con resultados muy por debajo de expectativas. Con Big Data sucede lo mismo. Un proyecto de éxito requiere un buen análisis previo, una buena gestión e indudablemente una buena puesta en funcionamiento en la actividad del día a día.
Pero, indudablemente, Big Data dejará de ser noticia para incorporarse en la normalidad de la actividad empresarial generando un nuevo modelo de organización desde modelos centrados en productos y procesos a modelos centrados en datos y consumidores, tanto clientes como ciudadanos. ¿La empresa datacéntrica?
Conclusiones
Big Data es un asunto de tecnología pero es un asunto de negocio. Es un perfecto alineamiento de ambas áreas.
Aunque las iniciativas Big Data están principalmente relacionadas con el análisis de los clientes y las organizaciones intensivas en clientes son las principales beneficiarias del conocimiento que proporciona, no son exclusivas de este segmento de actividad.
Una reflexión sobre las oportunidades en analítica, marketing, organización, cadena de suministro, prevención de fraude…..ejercitar la imaginación (y la capacidad de copia) pueden proporcionar un mejor posicionamiento frente a competidores, independientemente de nuestro sector de actividad o dimensión empresarial.
Comencemos por evaluar las capacidades de nuestra información interna, eliminando silos entre departamentos y viendo la información con perspectiva global, revisando la propiedad de los datos a nivel ejecutivo (actuando bajo el rol del chief data officer como integrador de información y potenciador de su puesta en valor), continuemos con la evaluación de la información externa: redes sociales, open data… y tendremos el germen de nuevas capacidades de negocio. A partir de ahí nos espera un duro trabajo. El objetivo: la cuenta de resultados.
No hay comentarios:
Publicar un comentario