Competir con Analytics es una gran oportunidad para las empresas

La era de la transformación digital y Big Data está destacando el papel clave de Analytics para crear valor empresarial y prever posibles escenarios de antemano. El resultado es lograr una ventaja competitiva duradera. ¿Cómo competir con Analytics? ¿Cómo planificar una estrategia basada en competir con Analytics?

Competir con Analytics es una gran oportunidad para las empresas

Competir con Analytics, esencialmente, significa llevar a su empresa hacia un camino de crecimiento e innovación continuos, basado en la experimentación continua.

Big Data y Analytics, que se construyeron en el tiempo para medir métricas y rendimiento, no solo representan un momento de control para la empresa, sino una gran oportunidad, que puede crear no solo una ventaja competitiva, sino también una ventaja duradera.

Analytics es un tema muy actual, y vale la pena investigarlo más a fondo. Es necesario aprender a conocer y comprender la dinámica y las variables involucradas. Convertirse en una empresa orientada a Analytics no es un camino fácil. Requiere paciencia y el inicio de un proyecto, que debe involucrar progresivamente a la empresa en su totalidad.

Es necesario un cabio real en la cultura corporativa, fuertemente impulsado por la alta dirección. Un enfoque convencido hacia la experimentación continua, y el uso extensivo de datos para crear valor y oportunidades, y para cuestionar los modelos de negocio.

Competing on Analytics. Inteligencia competitiva para ganar” es el libro de Thomas H. Davenport y Jeanne G. Harris, publicado por Profit. Se trata de una guía realmente valiosa para aquellos que han decidido centrarse, en gran medida, en los fundamentos de Business 4.0.

Qué significa estar orientado a Analytics

Como explican Davenport y Harris, la orientación a Analytics significa adoptar un enfoque basado en el uso extensivo de los datos. En la práctica, lo datos deben procesarse y analizarse a través de:

  • análisis estadístico,
  • análisis cuantitativo,
  • modelos descriptivos,
  • modelos predictivos.

Un modus operandi de este tipo, empuja hacia una gestión de los datos de la empresa basada en un concepto de “gestión de eventos y acontecimientos”, que permite ser de gran apoyo a la toma de decisiones y tomar medidas efectivas.

La elección de ciertas decisiones puede ser tradicional (intervención de la dirección, que decide planes de acción) o automatizada (creación de algoritmos para activar elecciones automáticas; por ejemplo, modelos predictivos con óptica en el recorrido del cliente o customer journey).

Competir con Analytics significa explotar el potencial de la información para vences a los competidores en términos de ideas y resultados.

Davenport y Harris

Analytics: un cambio de cultura corporativa en todos los niveles

La guía “Competing on Analytics” está realmente llena de ideas, y ayuda al lector a comprender los puntos clave a seguir para emprender el camino de crecimiento de la cultura analítica.

La implementación de un modelo de innovación empresarial basado en análisis, requiere un análisis de los datos disponibles, y su nivel de integración en la empresa.

Necesitamos un espíritu de colaboración social y una fase cuidadosa de impulsar y coordinar los recursos humanos en todos los niveles de la empresa.

A menudo, es más útil y rentable comenzar desde las áreas empresariales más prometedoras y receptivas, para obtener resultados concretos y dar un impulso positivo a todos los demás.

Luego, la empresa debe “reclutar talentos” o capacitar a sujetos predispuestos, quienes deben favorecer esta orientación hacia Analytics.

Se necesita el apoyo de la gerencia para planificar rutas analíticas. Las figuras clave son CEOs, COOs, CFOs, CIOs.

Compañías como Amazon, Capital One, Marriot y Google han demostrado que al usar Analytics, pueden crear valor, producir mejores rendimientos y obtener una ventaja competitiva.

Davenport y Harris

¿Hasta qué punto está su empresa orientada a Analytics?

Es necesario comprender el nivel actual de orientación analítica en la empresa, así como poner énfasis en las oportunidades de monitoreo y mejora que se pueden realizar en todos los niveles de la organización.

Los indicadores de desempeño son una oportunidad tanto para procesos internos (administración y finanzas, logística, operaciones, recursos humanos, investigación y desarrollo), como externos.

El objetivo es prestar atención a los clientes y proveedores. Es necesario examinar los niveles de rentabilidad, potencialidad, fomentar la integración de los datos disponibles con fuentes externas, adoptar un enfoque de análisis del valor de la vida del cliente, implementar modelos predictivos y econométricos, y lógicas de optimización de beneficio de gestión de precios.

¿Cómo construir capacidad analítica?

Los requisitos previos fundamentales son: organización, factores humanos y tecnología, así como un enfoque sólido para desarrollar e implementar continuamente caminos experimentales paso a paso.

El elemento fundamental de la introducción de experimentos basados en análisis es crear valor resaltado adecuadamente por resultados medibles y tangibles, que deben ser monitoreados constantemente.

La tecnología juega un papel importante, y es esencial para la analítica de datos (Data Analytics) y para activar mecanismos para mejorar la información de la compañía en una lógica de productos de datos. En otras palabras, esto significa que los datos disponibles pueden conducir a la creación de servicios o productos.

Estamos hablando de modelos de negocio y de producción, que basan su valor añadido en datos y análisis. Otra frontera para explorar es la del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

A nivel de habilidades técnicas especializadas, las empresas deben recurrir a profesionales de datos y científicos de datos, para ir más allá de la lógica de la gestión tradicional de la información.

Los datos no son solo numéricos, sino también textuales, visuales y sonoros. Necesitamos enfocarnos en la exploración de datos, descubrimiento de datos, investigación de datos y técnicas de visualización de datos.

Muchos elementos para encajar e integrar, pero que realmente pueden aportar valor a la empresa, a su modus operandi, y a cambios significativos en su modelo de negocio.