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Big Data, ¿qué distingue el éxito del fracaso?

Big Data, ¿qué distingue el éxito del fracaso?

Existen múltiples casos de uso de Big Data o Data & Analytics (D&A, por sus siglas en inglés) en diversos sectores y funciones. Tantos como podamos imaginar. El interesante artículo de la prestigiosa publicación Harvard Business Review titulado Cómo integrar Data & Analytics en cada parte de tu organización menciona un caso de éxito en un sector que se sale de lo habitual, el deporte, si bien la metodología adoptada puede extrapolarse a cualquier otro sector.

Este proyecto de D&A para una de las mayores ligas americanas en la temporada 2016-2017 se tradujo en unos resultados extraordinarios en reducción de costes,  aumento de los ingresos por la venta de entradas, más visibilidad mediática en las cadenas de televisión y mejor gestión y aprovechamiento de los campos de juego. En resumen, una gestión mucho más eficiente y mejores resultados que los que se habían obtenido en la temporada anterior.

Lo primero, aunque sea obvio, es que se ha desarrollado una estrategia que implica a todos los departamentos de la organización, que incluye una comprensión clara de lo que se pretende conseguir, una estrategia, la definición de unos KPIs y una medición de los resultados.

En el caso de la liga americana, con 30 equipos y 1.230 partidos en la temporada, eran posibles trillones de opciones de planificación. Con las técnicas de D&A se pudo dar sentido al ingente volumen de datos que había disponibles y extraer el valor que escondían estos datos, los insights. Con ello, se logró reducir un 8,4% los partidos jugados en días consecutivos; se aumentó un 23% el número de partidos consecutivos sin viajar y se logró que todos los equipos aparecieran en los espacios deportivos de TV al menos una vez, un resultado que nunca se había alcanzado en los años anteriores. Sin olvidar, por supuesto, que se generó una mejor experiencia para todos los participantes: jugadores, árbitros, fans y medios de comunicación.

Este éxito, que fue posible gracias a la involucración de directivos a todos los niveles de la organización, permite extraer interesantes conclusiones.

Una de ellas es que lo verdaderamente relevante en un proyecto de D&A es dar sentido al big data y  extraer los insights clave para tomar acciones inmediatas que mejoren el negocio y proyecten su evolución futura.

Desde luego, es preciso que la organización cuente con los elementos y herramientas tecnológicas necesarias. Y, a partir de ahí, es esencial adoptar un enfoque transversal a toda la organización, aportando valor así a todos los procesos, funciones y departamentos de la empresa. Y ese es el camino que están recorriendo ahora las organizaciones. El que se debe recorrer.

Se equivocan quienes piensan que una estrategia correcta de D&A es contar con tecnologías apiladas o unos pocos científicos de datos que trabajan aislados en un planta de la empresa. La analítica de datos debe ser el eje de toda la organización. Debe formar parte de todas las decisiones claves de la empresa: ventas, marketing, cadena de suministro, experiencia de clientes o cualquier otra función core o intrínseca al negocio. Hace tiempo que la analítica de datos ha dejado de ser algo opcional para convertirse en una cuestión estratégica que hay que saber gestionar.

Un problema frecuente es la falta de empuje e implicación directa de la cúpula empresarial para el diseño de una estrategia clara, con unos objetivos bien definidos, que involucre a toda la organización y permita desarrollar una cultura nueva, basada en datos, para la toma de decisiones y perfectamente alineada con la estrategia de la compañía. Y no siempre es el caso.

La buena noticia es que esto está cambiado. Las empresas son cada vez más conscientes de que hoy, en la era de los datos, no se puede dar la espalda al análisis de los mismos. Hacerlo sería un coste de oportunidad enorme no sólo para reducir costes, como se puso el foco estos años atrás, sino para generar ingresos mejorando el conocimiento y la experiencia de los clientes, con el objetivo último de conocer qué es lo que quieren y cómo lo quieren para ofrecérselo incluso antes de que lo pidan o necesiten.

La pregunta es ¿por dónde empezamos? Iniciar un proyecto piloto, que se aplique a algún aspecto concreto y que se pueda desarrollar en un periodo corto, de cuatro a cinco semanas, es una buena opción. De forma que en breve tiempo se puedan recoger los frutos y ver el verdadero valor añadido que aporta la analítica de datos. Esto sembrará la semilla para la gestión de un cambio integral en la compañía, partiendo de la experiencia de éxito ya conseguida.

 

Autora: Eva García San Luis es socia responsable de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial de KPMG en España

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