¿Qué te parecería tener dos veces más probabilidades de pertenecer al cuartil superior de performance financiero en el nicho de tu empresa? ¿Qué tal acelerar hasta cinco veces tu capacidad para tomar decisiones difíciles o, mejor aún, llevarlas a cabo tres veces más seguido de lo ordinario. De las grandes empresas, sólo un 4% verdaderamente posee una buena infraestructura de análisis de datos; por ello, presente texto pretendemos mostrarte la revolución de datos que va transformando al planeta [1].
Ya hemos hablado en múltiples ocasiones sobre tecnologías que están moldeando el futuro de la manera en que entendemos los negocios [Leer artículo], con el objetivo de romper las barreras de entrada de la tecnología, como el miedo al cambio, los costos o la falta de entendimiento. En la edición de esta semana presentamos la noción de Big Data, con el objetivo de clarificar lo que sí es y lo que no es.
"Big Data is a term that’s come to be used to describe the technology and practice of working with data that’s not only large in volume but also fast and comes in many different forms."
Bernard Marr
El incremento en volumen y detalle de la información recabada por las empresas, el surgimiento de compañías multimedia, IoT y redes sociales, son elementos que contribuyen a la imperatividad de la incorporación de equipos de análisis de datos en las empresas. James Manyika, consultor en Mckinsey & Company, identifica en su artículo, "Big Data: The next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity", cinco aspectos principales en los cuales big data aporta valor a cualquier empresa:
- Vuelve la información transparente y utilizable con mucha mayor frecuencia que lo acostumbrado.
- Expone variaciones de desempeño de periodo a periodo utilizando datos transaccionales.
- Estratifica, de manera mucho más precisa, a los clientes, dotando a cualquier empresa para recabar información más certera y útil.
- Mejora sustancial de toma de decisiones con fundamento en información recabada.
- Mejora de manera oportuna, la actual generación de productos y servicios de cualquier empresa dada y permite concebir una generación futura que logre mejorarla
Es sabido que solamente el 7% de la comunicación humana es verbal, por lo que la mayoría del significado detrás de nuestros mensajes está oculto en sutilezas como el tono de la voz, la postura, las reacciones involuntarias, muecas, gestos, y el lenguaje corporal. De la misma manera que el ejemplo anterior, los datos que uno puede recolectar de distintas fuentes albergan información sutil, pero de valor incalculable, que quizás por sí misma no ofrece ningún valor aparente, pero que, de ser analizado e interpretado correctamente, puede significar la ventaja competitiva que cualquier empresa necesita para tomar la delantera por sobre el resto. Pensemos en el poder que estriba en la capacidad de tener la solución al problema de un usuario que llama a servicios al cliente inclusive antes de que este enuncie su molestia, el don para detectar aquellos clientes que son más probables de terminar toda relación con nuestra empresa y saber exactamente qué hacer para retenerlos el mayor tiempo posible.
El mundo está lleno de cosas obvias, que nadie por casualidad alguna vez observa.
-Sherlock Holmes
Adrien Bron, en un artículo para Bain, señaliza 4 elementos clave para desarrollar capacidades de análisis avanzadas:
1.- Datos. Información de alta calidad y periodicidad que sea almacenada de tal forma que acceder a ella resulte sencillo.
2.- Intención. Tomar decisiones tomando a los datos como principio rector e incentivar el análisis, muchas veces llegando a precisar por parte de la empresa una completa reestructuración y rompimiento de paradigmas, llegando a significar en la mayoría de los casos, un completo cambio de liderazgo.
3.- Herramientas. Programas de vanguardia que faciliten la extracción, análisis y almacenamiento de la información.
4.- Personas. Fomentar equipos multidisciplinarios que involucren científicos de datos, analistas de negocios y especialistas técnicos
El futuro del Big Data.
Hoy en día, existen soluciones que involucran inteligencia artificial para visualizar, analizar y yuxtaponer información con el objetivo de poder ofrecer insights sobre los hábitos de consumo, demografía y tendencias de nuestros clientes con el objetivo de poder ofrecerles promociones o recomendaciones personalizadas y, así, convertirlos en clientes recurrentes, o bien, atraer nuevos prospectos. Paralelamente, tecnologías tan disruptivas como emocionantes como el NPL (Procesador de Lenguaje Natural) que nos permite interactuar con la información de una manera completamente diferente a lo que hemos llevado décadas haciendo para negocios, permitiéndonos hacer preguntas a la computadora referentes a la información procesada y obteniendo una respuesta en lenguaje humano.
Plataformas como AES, Microsoft Azure o Google Cloud nos permiten hoy en día realizar análisis de bases de datos extensas sin la necesidad de descargarla y metodologías como DataOps, que, similar a la noción de DevOps, se encarga del flujo end-to-end de los datos a través de una compañía. Se estima que para el 2026, la demanda por científicos de datos y esfuerzos en equipos multidisciplinarios cuya labor sea examinar casos como los aquí expuestos, incrementará en un 28%, lo que apuntala a una necesidad de 11.5 millones de especialistas nuevos en un campo que apenas hasta hoy está viendo la luz del día por completo. El futuro para cualquier empresa que se impregne de todo el bien que tiene que aportar todavía una cultura que vanaglorie los datos sólo puede ser favorecedor, canaliza toda toma de decisiones en pro de los datos como principio rector y deja que el éxito venga solo a tu empresa.
Fuentes
[1] Rasmus Wegener and Velu Sinh, The value of Big Data: How analytics differentiates winners (2013)
Consultado el 12/06/2021
https://www.bain.com/contentassets/5672af3b82f84aa2a80ca732fa8ea06c/bain20_brief_the_value_of_big_data.pdf
[2] Adrien Bron, Pascal Roth y Andrea Pellegrini, Advanced Industrial Services: Big Data and Analytics Change Everything (16/04/2020)
Consultado el 16/06/2021
[3]
Andrew Arcuri and Evan Stubbs, You Don’t Have to Start from Scratch in a Data Transformation (04/09/2020)
Consultado el 23/06/2021
[4]
James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh, and Angela Hung Byers, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity
(01/05/2011)
Consultado el 25/06/2021
[5] Peter Coy, ‘Big’ Data Can Be 99.98% Smaller Than It Appears (08/03/2021)
Consultado el 18/06/2021
[6] Bernard Marr, The 4 Biggest Trends In Big Data And Analytics Right For 2021 (22/02/2021)
Consultado el 28/06/2021