Lo que le diga es mentira

Big data y la toma de decisiones estratégica: ¿Cómo implementarlo en la empresa? (Parte 3)

Este artículo hace parte de la serie Planeando tu futuro aplicando finanzas personales, puedes leer la serie desde el inicio en:

Después de entender de que trata el tema de Big data, vale preguntarse ¿cómo le saco provecho en mi trabajo o en mis proyectos? Bueno, hay dos formas básicas en las que se aplica la analítica de datos:

  • Productos de datos: son los que usan la analítica de datos para mejorar su desempeño, usualmente en la mejora de resultados de búsqueda o recomendaciones y decisiones automatizadas.

    Por ejemplo, cuando visitas el sitio web de Amazon y visualizas algún producto, encontrarás recomendaciones de otros productos que te podrían interesar en la parte inferior.

    Otro ejemplo claro es la aplicación de movilidad Waze, la cual a través de la información compartida por todos sus usuarios puede determinar la cantidad de tráfico de las diferentes rutas en tu ciudad y hacer estimados en tiempo real de la duración del recorrido que vayas a realizar.

  • La ciencia de la decisión usa la información para generar métricas del negocio con el fin de analizar los resultados de las estrategias implementadas y apoyar la toma de decisiones claves para la compañía.

    Establecer indicadores y analizar la información de los procesos para mejorar el servicio y optimizar los procesos aplica en cualquier departamento de una organización como, por ejemplo, un coordinador que necesita determinar las prioridades de un mapa de ruta. Además, a través del análisis de la información, un gerente puede, por ejemplo, automatizar decisiones como el re-aprovisionamiento del inventario a través de un algoritmo.

Ahora, cuando estas iniciando un negocio, seguramente tu primer producto no será basado en datos, pero una vez lanzado al mercado vale la pena cuestionar ¿cómo piensas adquirir retro-alimentación de tus clientes?, ¿cómo puedes adquirir datos sobre la manera en que están usando tu producto? ¿qué información debes recolectar para verificar si estás siendo exitoso?, la persona que responda estas preguntas no necesariamente debe ser un científico o analista de datos sino más bien alguien que entienda el potencial de los datos para la toma de decisiones estratégica en la mejora de tu producto y negocio.

Sin embargo, si ya te encuentras en un negocio establecido, la mejor forma de iniciar con la aplicación de este tema es a través de las ganancias rápidas, no inicies con una infraestructura costosa y contratando un equipo super especializado, es mejor seleccionar oportunidades que puedan tener un alto impacto y la adopción de cambios o de un piloto sea poco costosa.

Para lo anterior, un proceso recomendado es:

  1. Identifica posibles problemas a resolver: ¿qué necesidades especificas se podrían resolver a través de un mejor uso de los datos?, ¿qué preguntas podrías resolver con los datos que ahora no puedes?, ¿qué decisiones debes tomar constantemente y que se facilitarían con mayor información?, ¿que podrías aprender de los datos para mejorar tu trabajo o departamento?, ¿cómo sabrás que la solución al final fue un éxito?.

    Algunos usos de la información básicos son: reportes para asegurar el cumplimiento regulatorio, tableros de mando gerencial a nivel operativo, segmentación de clientes y análisis de comportamiento de compra histórico para fidelización de clientes y persuadir de mayores compras a través de recomendaciones o recordatorios y alertas, optimización del uso de los recursos, etc.

  2. Realiza un inventario de datos: ¿con qué tipo de información cuentas que te pueda ayudar? incluye la estructurada (en bases de datos o sistemas de información) y la no estructurada (en documentos de excel o word, etc).

    Uno de los mayores retos en Big data es identificar datos que sean relevantes, siempre ten presente el problema o necesidad que vas a resolver para determinar qué datos usar y cuáles no, de tal manera que puedas obtener la información requerida.

    “La falta de datos NO es el problema. La falta de estrategia lo es. […] Por lo tanto, el foco debería ser menos en “grandes” datos y más en datos “esenciales”.

    ― Christopher Frank, Improving Decision Making in the World of Big Data

  3. Transformación de los datos: ¿qué reportes debes generar para identificar tendencias o patrones? ¿qué información requieres para responder a las preguntas planteadas?.

    En este paso se deben procesar y limpiar los datos (unificar formatos, corregir inconsistencias, etc) con el fin de obtener la información requerida para solucionar el problema planteado. Aquí vale la pena comparar diferentes rangos de tiempo (recuerda asegurar que sean rangos comparables, por ejemplo, febrero del año 2016 vs febrero del 2015) y revisar la información desde diferentes ángulos para asegurar qué entiendes lo qué te están contando los datos.

  4. Toma acción en base a la información: una vez haz analizado la información, es hora de que realices un plan de acción de acuerdo a la misma con el fin de resolver el problema establecido.
  5. Evalúa los resultados: finalmente, revisa tus indicadores para evaluar si las acciones tomadas de acuerdo a la información realmente tuvieron algún impacto y ¿qué tipo de impacto tuvieron?.

Es hora de que las empresas acojan los datos como parte de su proceso de toma de decisiones. Los gerentes deben preguntarse constantemente ¿qué sabemos sobre esto? en vez de actuar simplemente por instinto.

A medida que avanza este movimiento de la información, el rol de los expertos y los gerentes no será dar las respuestas correctas en base a su experiencia sino más bien, en hacer las preguntas correctas.

“Los computadores son inútiles. Estos solo pueden darte respuestas.”

― Pablo Picasso

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