Lo que le diga es mentira

Big data y la toma de decisiones estratégica: ¿Para qué sirve big data? (Parte 2)

Continuando con el tema de big data y recordando el artículo anterior, ¿qué es big data?, en resumen, big data se refiere al proceso de recolectar, organizar y analizar grandes volúmenes de datos con el fin de descubrir patrones y obtener insights o conocimiento.

Si haz leído Moneyball: el arte de ganar un juego injusto (Lewis; Norton) o visto la película, haz sido testigo de el poder de Big data. Moneyball es la historia sobre un equipo de baseball (Oakland Athletics) cuyo presupuesto era muy limitado en comparación con equipos de grandes ligas con los que tenian que competir.

El entrenador, al enfrentarse a una racha de pérdidas y con pocos recursos en un mercado donde la guerra de subasta por los mejores jugadores siempre la ganaban los equipos con más dinero se da cuenta de que para ganarle a dichos equipos debe hacer las cosas de forma diferente. Debido a lo anterior, este decide en el 2002 priorizar la ciencia sobre la intuición y la pasión, usando el análisis de datos desde un computador para identificar jugadores que lograban buenos resultados pero que no eran bien valorados en el mercado por motivos subjetivos.

A través de la análitica de datos, empezaron a implementar un proceso que les permitíera tomar mejores decisiones filtrando todas esas percepciones subjetivas que guiaban anteriormente a la industria y, más bien, enfocarse en el desempeño real de los jugadores.

Moneyball es solo un ejemplo de muchos, debido a la análitica de datos, los líderes pueden medir y por tanto conocer mucho más sobre su negocio y transladar ese conocimiento a un proceso de toma de decisiones mucho más acertado. Al medir, se pueden hacer mejores predicciones de los resultados y decisiones más inteligentes.

En el mundo actual y a medida que pasan los años, la análitica de datos está ganando cada vez más reconocimiento como una herramienta para conseguir ventajas competitivas. Sin embargo, esta misma tendencia implica que las compañías no pueden simplemente reunir a un equipo de trabajo, conseguir una infraestructura para procesar una gran cantidad de datos y obtener inmediatamente un retorno sobre su inversión porque si la empresa no se hace las preguntas correctas, no encontrarán una respuesta significativa.

¿Podrías decirme, por favor, qué camino debo seguir para salir de aquí? – dijo Alicia.
Esto depende en gran parte del sitio al que quieras llegar – dijo el Gato.
No me importa mucho el sitio… – dijo Alicia.
Entonces tampoco importa mucho el camino que tomes – dijo el Gato.

– Alicia en el país de las maravillas

Un ejemplo más reciente en el mundo de los deportes, fue el papel que tuvo SAP Hana en la victoria de Alemania en el mundial 2014, donde a través del análisis de datos el equipo podía plantear entrenamientos personalizados para cada jugador de la selección alemana.

Los datos y la información no solo son una colección de información histórica y transaccional sino, también, un recurso invaluable para la planeación estratégica a través de la transformación de la información en conocimiento relacionado con predicciones financieras, tendencias de la industria y el negocio, percepciones en cada área y proceso de negocio, etc.

“Big Data por sí mismo no es un objetivo, la alineación con la estrategia de la empresa es clave para el éxito. Lo importante no son las herramientas, ni los datos, sino qué se logra con ellos.”

– Christian Ariza en Big Data es un accidente

En conclusión, los datos son realmente valiosos solo si ayudan a la compañía a tomar mejores decisiones o mejorar sus productos y servicios.


Actualización: puedes encontrar la última parte en Big data y la toma de decisiones estratégica: ¿Cómo implementarlo en la empresa?.

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