Datos en alza – Los datos como recurso estratégico de las organizaciones
Comprender el uso y el valor de los datos como elemento estratégico de la empresa
La frase «los datos son el nuevo petróleo» flota en todas las organizaciones y en todos los sectores. El valor de los datos se ha convertido en el centro de atención de muchos ejecutivos de nivel C y altos directivos, y desde entonces las empresas han empezado a recopilar todos los datos que pueden. Sin embargo, no sólo se trata de recopilar y estructurar los datos, sino también de visualizarlos e interpretarlos para apoyar la toma de decisiones basada en hechos.
Índice
La ciencia de los datos como creadora de valor
Los datos se han convertido en un elemento estratégico fundamental de las organizaciones. En un futuro próximo, puede ser prácticamente imposible que una organización haga negocios si no está orientada totalmente -o al menos parcialmente- a los datos. El paso estratégico consiste en tratar los datos como una estrategia empresarial clave y no como una cuestión puramente técnica. Las organizaciones que han adoptado este enfoque demuestran que funciona, tienen un gran éxito y, en la mayoría de los casos, son muy rentables.
Ya no hay duda de que la ciencia de los datos tiene el potencial de crear valor, nuevas fuentes de ingresos y ventajas competitivas. Al fin y al cabo, cualquier empresa que consiga extraer valor de sus datos y mejorar su rendimiento mediante el análisis de los mismos será la única que tenga acceso a esa información concreta. En consecuencia, conservará una ventaja sobre sus competidores, incluso si copian sus productos o contratan a su personal.
El poder de los datos, tal y como se maneja en el mundo empresarial, demuestra que se trata de algo más que de una capacidad técnica.
Es más bien una cuestión fundamental en la agenda directiva que afecta a múltiples aspectos de la vida de una empresa. La razón es sencilla: la ciencia de los datos puede añadir valor de varias maneras, especialmente en tres áreas clave:
1. Mejorar el rendimiento operativo
En primer lugar, los datos pueden ayudar a mejorar el rendimiento operativo, permitiendo a una empresa hacer más con menos. Con los datos, se puede extraer el mayor valor posible de los recursos disponibles al racionalizar los costes, siendo así más eficientes.
2. Flujos de ingresos adicionales
En segundo lugar, los datos pueden utilizarse para crear fuentes de ingresos adicionales. Muchas empresas han creado nuevos productos basados en el análisis de datos o han monetizado sus datos vendiéndolos a terceros.
3. Obtener ventajas competitivas
Y en tercer lugar, como se ha señalado anteriormente, si una empresa es capaz de invertir adecuadamente tiempo, esfuerzo y recursos en la ciencia de los datos, puede obtener ventajas competitivas adicionales mediante la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, que se vuelven cada vez más eficientes a medida que aprenden de los datos.
Eficiencia operativa
Hay dos enfoques posibles para mejorar la eficiencia operativa: reducir los costes o aumentar los ingresos generados por la actividad principal de la empresa.
En el ámbito de los recursos humanos, la analítica puede predecir cuándo los profesionales valiosos están a punto de renunciar, un problema que normalmente no se detecta hasta que es demasiado tarde. Dado que los principales gastos de recursos humanos de una empresa se derivan precisamente de esta situación, la capacidad de anticiparse a una dimisión y proponer una solución antes de que el empleado llegue al punto de ruptura se traducirá en una mayor eficiencia.
Una situación similar se da en el área de marketing, donde una de las principales dificultades es determinar el mejor mix de marketing para aumentar la eficiencia de la inversión. La ciencia de los datos puede aprovecharse para encontrar la combinación óptima y modificarla en respuesta a las condiciones externas. Este enfoque permitiría aumentar el volumen de ventas de la empresa manteniendo el presupuesto del departamento de marketing bajo control.
Otro gran ejemplo es la empresa UPS. Esta empresa de transporte ha utilizado la ciencia de los datos y los algoritmos geográficos avanzados para optimizar sus rutas de reparto y llevar a cabo un mantenimiento predictivo de la flota. En lugar de esperar a que un vehículo sufra una avería y realizar trabajos de reparación no planificados, UPS utiliza algoritmos para predecir la probabilidad de incidencias. Como resultado, la empresa es capaz de programar el mantenimiento de la flota durante los periodos lentos.
Transformación del negocio
El viaje de una empresa en la ciencia de los datos comienza con la monitorización. Una vez que ha dado ese paso, es capaz de extraer conocimiento, que puede incorporar a sus operaciones. Las empresas más avanzadas acaban transformando todo su negocio para mantener una ventaja competitiva basada en los datos.
Las recomendaciones de productos son un paso más en la evolución de la ciencia de los datos. Este enfoque no crea más valor para el negocio principal, pero permite a la organización ofrecer un producto diferente -un producto de datos- basado en los datos disponibles. Esta es la última frontera en la adopción de la ciencia de datos, y supone una nueva etapa de transformación empresarial.
La división de aeronáutica de General Electric ofrece otro buen ejemplo. A principios de los años 80, la división se centraba exclusivamente en la venta de motores, y su relación con los clientes no iba más allá. Al incorporar sensores a sus motores, GE pudo recopilar datos y pasar de una relación transaccional con sus clientes a una relación contractual basada en acuerdos de nivel de servicio. Dado que GE conocía la probabilidad de que un material se rompiera o funcionara incorrectamente, así como los costes asociados a estos incidentes, la venta del artículo funcionaba como una forma de compartir el riesgo con el cliente, reduciendo así el coste total de propiedad. Además, la asimetría de información entre GE y el cliente situaba al proveedor en una posición más fuerte para las negociaciones.
Otro ejemplo es el de la empresa de telecomunicaciones Telefónica, que está obligada por ley a almacenar toda la información y los datos proporcionados por los dispositivos inteligentes durante cinco años. El cumplimiento de este requisito suponía un coste intrínsecamente ligado a la actividad principal. Sin embargo, con el tiempo, Telefónica reconoció el valor de la información recogida, lo que le llevó a crear una empresa llamada Smart Steps. Lo que empezó siendo un coste estructural acabó convirtiéndose en un negocio totalmente nuevo.
La tendencia, por tanto, es recopilar, estructurar, estandarizar y transformar los datos, elegir el modelo más adecuado y, sobre todo, diseñar visualizaciones que faciliten una toma de decisiones más eficaz y valiosa.
Entonces, ¿cuándo va a empezar a transformar su negocio y a adoptar una estrategia de datos?
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