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      • Análisis de datos: cómo convertir los datos en acciones eficaces

      Análisis de datos: cómo convertir los datos en acciones eficaces

      • publicado por Alex Rayón
      • Categorías Marketing y Ventas
      • Fecha 16 febrero, 2017
      • Comentarios 0 Comentarios
      Big Data

      En 2012,  los investigadores del MIT McAfee y Brynjolfsson, escribieron el influyente artículo “Big Data: The Management Revolution”. Pocos habían oído hablar por aquel entonces del concepto “Big Data”, y menos aún lo usaban o ponían en valor. El artículo, no obstante, supuso un punto de inflexión para muchas de las empresas que leyeron con atención los postulados de estos autores.

      Citando a Deming y Drucker, otros dos escritores importantes en la disciplina del management, describieron cómo la implosión de la era digital y los datos inherentes a su naturaleza, traería una era de grandes volúmenes de datos. Los directivos podrían conocer mejor sus negocios para mejorar así su proceso de toma de decisiones y su rendimiento.

       

      Conceptos descriptivos

      De ese artículo, siempre rescato tres conceptos que describen muy bien qué es esta era del Big Data: trazabilidad, atribución y entendimiento. Es decir, una era en la que la cada vez mayor digitalización de muchos aspectos de nuestro sociedad, haga que podamos atribuir a un hecho sus causas y así entender mejor el comportamiento de los seres humanos y su proceso de toma decisiones. Esto, obviamente, tiene mucho interés para que las empresas puedan tomar decisiones y ejecutar acciones eficaces.

      Una de las primeras preguntas que muchos se hicieron pasaba por la diferencia que tenía este nuevo paradigma del Big Data con el Business Intelligence tradicional. De las famosas “V” que describen al Big Data, yo creo que tres de ellas son las que mejor lo explican: Volumen, Velocidad y Variedad. El 90% de los datos del mundo han sido creados en los últimos dos años. Cada 10 minutos, se sacan tantas fotografías en el mundo como todas las tomadas en el Siglo XIX y parte del XX. Por lo tanto, sobran palabras para decir que el volumen y la velocidad de creación son un gran reto en la actualidad. Y, en cuanto a la variedad, basta ilustrar la idea que se estima el 80% de los datos que son de valor para una compañía no tienen ningún tipo de estructura ni formato.  La extracción de conocimiento de los mismos representa un problema para las compañías.

       

      Impulso del Big Data

      En estos últimos años, son tres los elementos que están impulsando que el Big Data y su adopción sea exponencial. En primer lugar, el abaratamiento de la computación. El libro “La sociedad de coste marginal cero” de Jeremy Rifkin, nos habló de los costes marginales cero que tendríamos en esta era digital. En segundo lugar, la tecnificación de la sociedad y su digitalización. Cada vez codificamos en objetos conectados a Internet más conductas o expresiones sociales. Los coches, las lavadoras, nuestra ropa o incluso nuestras paredes ahora adquieren capacidades de escucha y actuación, lo que hace que se generen cada vez más datos de todo ello. Y, en tercer lugar, vivimos en la era de las redes sociales. Las que empleamos en nuestro día a día (Instagram, Snapchat, Twitter, Facebook, Linkedin, etc.), son servicios “gratuitos”. Pero, ya saben que nada es gratis, como dicen los economistas. Las redes sociales comerciales, las que empleamos, funcionan como si fueran una televisión: el objetivo es generar datos sobre audiencias y comportamientos para que luego puedan comercializar espacios de impacto a esas audiencias. Nos convertimos, así, en proveedores de datos.

      Todo ello hace que que necesitemos un nuevo paradigma de almacenamiento, procesamiento y puesta en valor de los datos. Lo hemos venido a bautizar como Big Data, un paradigma en el que lo que necesitamos son emprendedores de datos que sepan interrogar y sacar valor de los datos. Empresas que saquen el máximo partido a estos para que sus decisiones se fundamenten en evidencias. Las organizaciones que están de verdad obteniendo una ventaja competitiva son aquellas que están reformulando su organización para poner los datos en el centro, y sincronizar procesos alrededor.

      Organizaciones que se convierten en “data-driven business”, y en las que el contraste de hipótesis se convierte en la mirada hacia la toma de decisiones y la gestión estratégica, táctica y operativa. La gestión de una empresa se mejora así con la disponibilidad de los datos, dado que las decisiones estarán apoyadas con la evidencia disponible. Cuando Norton y Kaplan introdujeron el concepto de Cuadro de Mando Integral ya señalaron lo que con el Big Data podemos obtener. Los indicadores clave para la toma de decisiones son más accesibles que nunca ante la gran abundancia de datos que una empresa dispone (tanto dentro de la propia empresa como en fuentes ajenas).

       

      Utilidades transversales

      El Big Data, sirve así a las compañías en tres principales utilidades: ganar más dinero, evitar perderlo y optimizar costes. Unas utilidades que aportan una mejora financiera y operacional que dota de competitividad a las compañías. Para alcanzar estas ventajas, la estrategia de implantación de una solución de Big Data en una organización debe seguir unos pasos secuenciales, planificados y bien ejecutados. Debemos aprender a analizar datos dentro de nuestras organizaciones para convertir todo este universo de datos en acciones eficaces. Un informe del centro de Digital Business del MIT, junto con McKinsey exponía como las empresas que empleaban soluciones de Big Data eran un 5% más productivas y un 6% más rentables que sus competidores. Por lo tanto, en esta era de creciente competencia, una ventaja competitiva sobre la que apalancarse y ganar.

      En definitiva, hablamos de una era en la que aprovechamos los datos para que las decisiones de las organizaciones no solo sean eficaces, sino también eficientes.

       

      Etiqueta:Análisis de datos, Big Data, Digital Analytics

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      Alex Rayón

      Ingeniero de sistemas

      Doctor en Informática y Telecomunicaciones, habiendo desarrollado su tesis doctoral en el campo del Big Data. Ponente en cursos y conferencias, entre otros, planes de negocio, desarrollo tecnológico, Director del programa Big Data y Business Intelligence (BI) de la Universidad de Deusto y colaborador y director de implantación de soluciones de Big Data en diferentes empresas.

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