El big data bien puede ser la expresión de moda de los dos últimos años en la industria del análisis de datos y de la información.
No hace falta que te fíes de mi palabra. Puedes verlo tu mismo en este análisis de Google trends para el mundo y para España. Si no te fías de los datos porque están indiciados pues te digo que solo para el termino big data hay 246.000 búsquedas al mes en español con un coste por click en Adsense de 10,07 €.
Casi nada ¿verdad? Te puedes hacer una idea de como esta el mercado…
En este tiempo unas cuantas consultoras sobre big data y análisis de datos masivos han aparecido en el horizonte prácticamente de la nada.
Ofrecen grandes servicios a empresas y start ups deseosas de conducir e implementar estrategias de Business Intelligence. Pero aun así muchos no tenemos claro en que consiste este concepto. ¿Que datos debo analizar? ¿con que objetivos? y sobre todo como puedo hacer todo esto?
Demasiado ruido, alternativas y poca información.
Contenidos
Plantando cara al big data de manera realista
Sino tienes una cultura de análisis de datos lo mejor es que te olvides del big data.
Lo primero que tienes que saber del big data es que no es para todo el mundo. Ni siquiera para una start up de Internet altamente sofisticada.
Para empezar el big data es una nueva disciplina dentro de la inteligencia de negocio que esta en vias de desarrollo. A la falta de profesionales preparados (los científicos de datos escasean) se une la falta de experiencias que hayan llegado a buen puerto.
No me cabe duda de que esto llegará…pero no tengas prisa por ser el primero. Puede ser muy claro.
En cambio, lo que si debería preocuparnos es saber cuales son las big questions de nuestra empresa y si existen respuesta para estas preguntas.
Lo segundo que debería llamar tu atención es dominar el small data.
Pasar de no tener ni un dato a llegar a dominar el small data y plantearse seguir hasta el big data es lo que se conoce por los expertos como el modelo de analítica digital.
No es fácil pero nadie aprende a realizar integrales si primero no conoce las derivadas.
Pues en análisis de datos ocurre lo mismo. Lo importante es ser conscientes de que los datos existen y lo segundo es tratar de transformar los datos en un activo más de la empresa a través de su análisis.
Un ejemplo aplicado sobre el análisis de datos en organizaciones es la analítica web, la vigilancia de competidores o los sistemas de alerta temprana. Pero seamos claros, todos estos entran dentro del enfoque de la inteligencia competitiva o empresarial. Lo único que tienen en común con el big data es que intentan extraer conocimiento de los datos para alimentar el proceso de toma de decisiones.
La realidad es que muy pocas empresas pueden y están preparadas para el big data.
Sino estas acostumbrado a extraer conocimiento de los datos a tu alcance, es muy dificil que llegues a realizar algo decente. Una empresa que quiere llevar a cabo una monitorizacion de sus competidores debe por lo menos plantearse estos 5 pasos:
- Elegir que datos necesita
- Recuperar los diferentes datos
- Establecer herramientas de análisis
- Comunicar los resultados
- Tomar decisiones con los resultados.
Pero en cualquier caso si tu deseo es estar preparado para un futuro escenario donde el big data sea parte de tu estrategia, deberás primero implementar una estrategia basada en el análisis de datos.
Y con el tiempo ir evolucionando.
Para eso necesitas considerar cuatro pilares fundamentales que comprometan a toda la empresa con los datos.
Los 4 pilares para hacer del análisis de datos una ventaja.
Bien veamos cuales son los 4 pilares que hay que desarrollar para implantar una estrategia de análisis de datos en la empresa según Davenport y Harris, autores del libro: Competing on Analytics, the new science of wining.
Dispones de un resumen del libro en este enlace. Veamos uno a uno los cuatro pilares
Pilar Nº 1: Desarrolla el análisis del datos como una capacidad distintiva de tu empresa
Si queremos desarrollar una estrategia basada en el análisis de datos que sea realmente una capacidad distintiva de la empresa, entonces la mejor opción que tienes una es aplicar esta aproximación hacia una de tus fortalezas. Si somos realmente buenos desarrollando nuevas formulaciones de principios activos para la industria farmacéutica, utilicemos los datos del entorno para fortalecer más si cabe esta habilidad nuestra. Un buen ejemplo de esto que digo es Amazon. Amazon transformo su sistema logístico supereficaz en su mejor ventaja, utilizando los datos de su propia cadena de suministro para informar a sus clientes del estado de envío de sus pedidos (algo que hoy nos parece normal y que hacen todos sus competidores) y para que lo utilizaran otras empresas orientadas al comercio electrónico.
Pilar Nº 2: Amplia implicación de toda la compañía con el análisis de datos
Una vez que el pensamiento analítico ha desarrollado parte de sus estructuras y conocimientos debemos incorporar este a la cultura de la empresa. De esta forma la información en forma de informes debe estar disponible en toda la organización y para todos los empleados para que estos pueden obtener también conclusiones y reflexiones de estos datos analizados. El conocimiento se hace más grande cuantas más personas participan de este.
Pilar Nº 3: Comité de dirección totalmente implicado
Quien mejor que el comité de dirección para inspirar en la cultura de la organización el análisis de datos a todos los niveles. Un puñado de empleados implicados que traten de empujar la compañía hacia la toma de decisiones con datos no es suficiente. La idea debe ser apropiada por los de arriba para que la acompañen de los recursos necesarios y la fortalezcan al ver el resto de personas de la empresa que es algo no solo recomendable sino exigido a todo el mundo. Nada favorece más al análisis de datos que un director preguntando a su equipo de donde han sacado las conclusiones para afirmar lo que afirman y con que datos lo están soportando.
Pilar Nº 4: Tener una estrategia a largo plazo
Finalmente, el último pilar para el éxito del análisis descansa sobre la habilidad de la organización para establecer y practicar una estrategia de largo plazo. Las primeras empresas en involucrarse activamente con el análisis de datos y el entorno competitivo han desarrollado un saber hacer con los datos, unas estructuras y unos procesos que les facilitan asimilar cada vez mayores volúmenes de datos. Esto no es gratis pero estas organizaciones son capaces de integrar cada vez mayores bases de datos, técnicas de análisis más rápidas y gestionar mejor su entorno.
Y a ti ¿te suena esta escenario como más apetecible? ¿te gustaría aplicar el análisis de datos para crear una capacidad diferenciadora en tu organización? ¿Te has asegurado de que tus equipos y clientes reciben la información que necesitan?