Compitiendo en ecosistemas


Escoger una solución de datos (ya sea de Business Intelligence, Data Analytics o Big Data) se está volviendo cada vez más complicado y es necesario tener una estrategia adecuada y mecanismos de evaluación eficientes. Por ejemplo, ¿qué librería de machine learning es mejor en las diferentes plataformas?  ¿Sabemos definir qué es mejor?  ¿Qué solución me ofrece mayor versatilidad para mis preguntas? ¿Qué supone para mi organización escoger una plataforma u otra? ¿Debo considerar convertir mi organización en un colaborador de la plataforma?

Tradicionalmente escoger una plataforma de datos ha esta ligado al precio, a la calidad, a las características de producto,… pero actualmente también han emergido otras formas de competición que afectan al mercado de Big Data y Analytics y impactan profundamente en la selección de nuestra plataforma de datos.

Tal y como apuntan Kapoor y Lee en el artículo Coordinating and competing in ecosystems: How organizational forms shape new technology investments, actualmente las organizaciones compiten a través de ecosistemas en los que colaboran y compiten al mismo tiempo.

En el contexto de las estrategias de datos, tradicionalmente fabricantes y proveedores han creado relaciones uno a uno para crear mejores productos y ofrecer valor añadido. Sin embargo, hemos asistido en los últimos años a un fenómeno que se enclava dentro del artículo anteriormente citado: las tecnologías de Big Data y Analytics se articulan a través de ecosistemas y plataformas. La dinámica competitiva ha cambiado. Se compite en la capacidad de innovación presente y futura lo que lleva a considerar modelos de coopetencia construidos en torno a tecnologías open source.

El ejemplo más claro de esto es Apache Hadoop en el que múltiples empresas colaboran para mejorar las componentes del ecosistema y al mismo tiempo ofrecen servicios de valor añadido mediante su propia plataforma en la que han integrado diversas de las componentes.

Cambios en la dinámica competitiva de los proveedores requieren un nuevo enfoque en la evaluación por parte de las empresas.

Tenemos, en realidad, varios escenarios que conviven al mismo tiempo:

  • Fabricantes que siguen el modelo tradicional fundamentados en partnerships con terceros para la reventa y creación de servicios de valor.
  • Fabricantes que colaboran en el diseño y la mejora de tecnologías con otros, pero que a posteriori ofrecen una plataforma integrada sobre la que ofrecen servicios. Por ejemplo, Apache Hadoop o Spark.
  • Fabricantes que ofrecen plataformas de desarrollo (de estrategias de datos) para captar empresas que creen sus nuevos productos fundamentados en sus componentes. Por ejemplo, Amazon, Microsoft o Google.

Elegir un enfoque sobre el resto, limita qué podremos hacer y la forma de hacerlo. A tener en cuenta:

  • La situación del ecosistema: quién participa, de qué forma, en qué condiciones, madurez y evolución.
  • Lock-in: una vez escogido el ecosistema, ¿es para siempre?
  • Open Source: en qué medida se apoya el ecosistema en el open source y bajo qué licencia.
  • Propiedad del dato y del algoritmo: en función del ecosistema es necesario revisar quién es el propietario de estos puntos.

Ante tanta opción, es fácil que una organización quede paralizada y no inicie ninguna acción en su transformación hacia la orientación del dato.

En esta nueva realidad, cambia cómo las organizaciones deben evaluar sus estrategias de datos. Importa el enfoque y no sólo el producto. Y es necesario prepararse para evitar la parálisis. Estamos hablando de nuevos perfiles, nuevos criterios de decisiones y nuevos modelos de colaboración.

¿Estamos preparados para el reto?

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