BIG DATA: Un cambio de enfoque (y II)


Hablamos en el artículo anterior sobre el flujo del dato. Continuamos con las siguientes fases.

Fase de adopción: Lógica del negocio.

Con la involucración del negocio entra en juego un nuevo enfoque que invierte la lógica secuencial del flujo del dato. El punto de partida ya no es la generación de datos, sino una meta de negocio:

La forma en que el negocio adopta Big Data parte de una meta de negocio, evalúa el tipo de decisiones, dota de un contexto a la información, identifica los datos relevantes que se integran y procesan a través de una caja negra, las plataformas.

  • Meta de negocio: La meta de negocio está muy vinculada a la actividad de la empresa. Sin embargo, pueden encontrarse similitudes desde una perspectiva departamental: el departamento financiero; por ejemplo, buscará mitigar riesgos financieros, el departamento de marketing; optimizar el engagement en la fase de exploración de los clientes, el departamento de operaciones; optimizar el mantenimiento de equipos… Cada departamento fijará sus propias metas.
  • Decisiones: En la empresa todas las personas toman decisiones ya sean estas tácticas, operativas o estratégicas. Cada una de estas decisiones tiene características diferentes en cuanto a su número, su frecuencia, tiempos de respuesta o la incertidumbre que las rodea. Por ejemplo, las decisiones tácticas son muy numerosas, se producen con mucha frecuencia, exigen una respuesta rápida y carecen de incertidumbre, lo cual las convierte en candidatas a un mayor grado de automatización. Cada tipo de decisor necesitará funcionalidades e interfaces adaptados a su consumo de información.
  • Contexto de Información: Estas decisiones y sus objetivos de negocio se desarrollan en un contexto de negocio que va desde la planificación hasta su ejecución. En cada una de estas fases las necesidades en cuanto a agilidad o flexibilidad son distintas. Por ejemplo, en la ejecución la necesidad de responder con agilidad a cambios en la demanda es muy alta.
  • Datos relevantes: Existen tres retos a la hora de identificar cuáles son los datos relevantes: tener demasiados, no tenerlos o no saber que los tienes. En el primer caso, recibir datos de distintas fuentes puede provocar la existencia de datos incoherentes o contradictorios. En el segundo, será necesario desarrollar una estrategia para capturar esos datos. Por ejemplo, si son datos personales requerirá desarrollar una estrategia en torno a privacidad del individuo. Y en el tercer caso, será necesario poner los medios para acceder a ellos – Dark Data-.
  • Caja negra: Aunque para el negocio la plataforma tecnológica sea una “caja negra”, la meta de negocio, la tipología de decisiones y el contexto de la información la condicionan. Por ejemplo, en un contexto de ejecución será necesario que la plataforma trabaje en tiempo real mientras que en un contexto de exploración que pueda trabajar sin modelos predefinidos y sin datos pre estructurados.

Adquiriendo una cultura de decisiones basadas en evidencias

Los primeros en darse cuenta del valor que encierra para la empresa la generación de datos han sido los departamentos de tecnología, que han visto en ello la oportunidad de convertirse en catalizadores del cambio que conlleva.

Pero para que este sea efectivo hay que trascender la visión del flujo de datos y adquirir la visión del negocio. Primero consiguiendo la involucración de una unidad de negocio y luego extendiéndola al resto de la empresa.

Por el camino la empresa tendrá que acompasar sus esfuerzos en múltiples frentes: tecnología, procesos, personas… y cultura. La fase mediática con su visión del flujo de datos ha preparado a las empresas en términos de tecnología, ahora toca acelerar el resto, en especial la construcción de una cultura de decisiones basadas en evidencias.

Pero, quién ha dicho que la tecnología no es una palanca para cambiar la cultura.

Quizá ahora cobre sentido el estallido mediático … y por eso siempre es lo mismo.

Fernando Maldonado, Associate Research Analyst @ Delfos Research

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