La tierra prometida de nuevas empresas basadas en datos, una mayor transparencia en cómo las operaciones funcionan realmente, mejores predicciones y pruebas más rápidas es por cierto un atractivo del Big Data. La cifra de casos de éxito en torno a su gestión sigue creciendo, reforzando lo que las investigaciones sugieren que cuando las empresas inyectan datos y análisis profundo de sus operaciones, pueden alcanzar mayor productividad y ganancias que son del 5 al 6 % más que los de la competencia.
Eso no significa que sea fácil llegar hasta aquí. La inversión requerida, medida tanto en dinero como en gestión, puede ser grande. Los CIOs hacen hincapié en la necesidad de rehacer totalmente arquitecturas de datos y aplicaciones. Los proveedores externos pregonan el poder de los modelos de datos no estructurados que buscan relaciones de causa y efecto y los gerentes de negocios aún se toman la cabeza.
La respuesta, en pocas palabras, es el desarrollo de un plan. Literalmente.
Puede sonar obvio, pero es el paso que falta para la mayoría de las empresas. Este es el que proporciona un lenguaje común que permite a altos ejecutivos, profesionales TI,científicos de datos y administradores discutir de dónde vendrán los mayores beneficios y por tanto elegir por dónde comenzar.
¿Qué hay en un plan?
Cualquier plan exitoso se centrará en tres elementos fundamentales: datos, modelos analíticos y herramientas.
A su vez para que un plan de datos tenga éxito requiere tres elementos.
- 1. Prioridades de inversión alineadas con la estrategia de negocio.
- 2. Balancear la velocidad, el costo y la aceptación.
- 3. Asegurar un enfoque en el compromiso y la capacidad de la primera línea.
Además de estos tres elementos, es importante centrarse en las nuevas habilidades que la organización debe desarrollar para la aplicación efectiva de Big Data. Demasiadas empresas creen que el 95%de sus datos y análisis de las inversiones deben estar en los datos y el modelado. Pero a menos que desarrollen las habilidades de los directivos de primera línea, muchos de los cuales no tienen una formación sólida en analítica, estas inversiones no van a prosperar. Una buena regla general para fines de planificación es una proporción de 50-50 de los datos y el modelado de la formación.
Parte de esa inversión puede ir hacia la incorporación de gerentes que, por un lado, entiendan el negocio y además tengan conocimiento suficiente de cómo utilizar datos y herramientas para tomar mejores decisiones con big-analytics. Las empresas también pueden tener que crear incentivos que unen a los jugadores clave del negocio y con la potencia analítica en roles de liderazgo de datos y luego fomenten la polinización cruzada de ideas entre los departamentos.
Cuando un plan está en su lugar, la ejecución se vuelve más fácil: la integración de datos, el inicio de un plan piloto, y la creación de herramientas y esfuerzos de capacitación se producen en el contexto de una visión clara para la conducción de valor de un negocio. Con el tiempo, por supuesto, el plan inicial se conseguirá ajustar. De hecho, uno de los beneficios clave de los grandes datos y análisis es que se puede aprender cosas acerca de su negocio que usted simplemente no podía ver antes.
Autores del artículo: Stefan Biesdorf, David Corte y Paul Willmott.
* Esta es una síntesis del artículo completo de las publicaciones de Mckinsey, disponible en www. Mckinsey.com
