Cómo ganar dinero con Big Data...

 Los empresarios de todos los sectores, especialmente las pymes, necesitamos una guía imprescindible para utilizar con éxito los datos en los negocios. Al explicar cómo puede determinar sus necesidades de datos estratégicas, qué métodos pueden utilizar para recopilar los datos y, lo que es más importante, cómo traducir los datos en información empresarial, para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento, tener una “Estrategia de utilización de datos” es fundamental para cualquiera que quiera aumentar el valor de sus datos empresariales y adquirir una clara ventaja competitiva. Hay cientos de libros en Amazon, El Corte Inglés, La Casa del Libro, Barns & Noble, FNAC, etc, llenos de estudios, de casos de éxito empresarial y ejemplos de la vida real, así como consejos sobre cómo desarrollar la competencia de datos en una organización y cómo asegurarse de que los datos no se conviertan en una carga, sino en un activo que provea a cualquier empresa de las herramientas y estrategias que necesita para sacarle partido al Big Data, al análisis de datos y al Internet de las Cosas.

Como dice José Cerdán Ibáñez, presidente de Telefónica Business Solutions y fundador de la empresa de data centers Acens: “no se trata de cuantos datos se tienen, sino que lo que cuenta es si se utilizan satisfactoriamente”

¿El Big Data está de moda? Sí, para qué nos vamos a engañar con terminología fácil, aunque no hagamos big data en la empresa o no sepamos lo que significa, queda muy bien decir que gestionamos los datos gracias a Big Data. La acumulación de datos, su organización, el cruce de datos, la utilización de algoritmos (matemáticas) hace posible, por ejemplo, el Análisis Predictivo, que desde 2004 hemos utilizado en Advice Strategic Consultants en el Estudio Advice de Éxito Empresarial para identificar los parámetros, factores, palancas, drivers que una empresa de cualquier sector en España (Fundación Bancaria La Caixa, Telefónica, Telefónica Business Solutions, CaixaBank, Obra Social La Caixa, Naturgy, El Corte Ingles, Inditex, Mercadona, Cellnex Telecom, Abertis, Bankinter, Banco Sabadell, etc) pueda saber con antelación qué tiene que hacer para ser exitosa: a veces es un viraje en la estrategia corporativa, otras la necesidad de la internacionalización, la mejora de la calidad de productos y servicios o una mejor atención al cliente.

Cierto que, para conseguir estos parámetros de éxito empresarial no hacen falta algoritmos, pero éstos, con millones de datos analizados permiten, pongamos por caso, a El Corte Inglés en su estrategia omnicanal fruto de su transformación digital, predecir los gustos de sus millones de consumidores, anticipar lo que podrían querer comprar y a qué precio. Igualmente, Telefónica puede, gracias a una Estrategia de Datos, definida por Chema Alonso, José Cerdán y José María Álvarez-Pallete diseñar una oferta comercial en digitalización para los 3,2 millones de pymes que hay en España, segmentando por sector de actividad, tamaño de empresa, comunidad autónoma, número de empleados y otras variables sociodemográficas y económicas. La fuerza de ventas tiene una hoja de ruta para ofrecer Inteligencia Artificial, Conectividad 5G, banda ancha, Internet de las Cosas (IoT), Edge Computing, Inteligencia Cognitiva #Aura, y mil modalidades de Movistar Fusión sabiendo con antelación las necesidade del cliente. De la misma manera, en la banca, es esencial saber a quién se debe dar un crédito, sea empresarial o de consumo. CaixaBank utiliza Big Data y sabe con antelación quién devolverá religiosamente el crédito concedido y quién no. Por eso, su tasa de morosidad es la mitad de la media de España. La Fundación Bancaria La Caixa utiliza Big Data para que su Obra Social, impulsada y dirigida por Isidre Fainé y Jaume Giró, anticipe las necesidades de millones de niños por alfabetizar, millones de familias en riesgo de exclusión social, etc, y pueda destinar 540 millones al año, cada año, a sus 50.000 programas sociales que abarcan un abanico tan amplio como es el ayudar a bien morir, acompañar a los diez millones de ancianos españoles que viven solos y deprimidos, investigar la lucha contra el cáncer o crear programas de formación para cerrar la brecha digital. Cellnex Telecom utiliza Big Data, como primer gestor europeo de infraestructuras de telecomunicaciones inalámbricas, para anticipar las necesidades de las Smart Cities, de las televisiones a quienes hace llegar su señal para emitir o la alerta inmediata vía inalámbrica a los servicios de emergencia (bomberos, primeros auxilios, policía, etc).

Como directivos tenemos la responsabilidad de crear-reforzar una cultura de los datos en nuestras empresas en la que se reconozca a éstos como un elemento esencial del negocio.

Nos hemos parado alguna vez a preguntarnos ¿qué datos son importantes para nosotros como empresa? ¿podemos utilizar nuestros datos para añadir valor a la empresa? ¿Podemos vender esos datos o parte de ellos sin vulnerar la privacidad?

Nos queda mucho que aprender sobre el poder de información que aporta el dato. Es de suma importancia que los primeros espadas en las organizaciones lideren la cultura del dato, evangelicen sobre su uso, porque, como pasa con la gran mayoría de cuestiones que no cuentan con el apoyo de la alta dirección, no llegaremos muy lejos.

Es menester que se empiece a medir los progresos que se están haciendo gracias a la gestión estratégica del dato, «lo que mides, crece», o todo lo contrario, los proyectos que no se controlan no llegan a ninguna parte. Y, como suele decir Jeff Bezos (Amazon) “las empresas que no evolucionen y adopten la revolución de la gestión del dato se quedarán atrás y morirán».

Los datos están cambiando el mundo y la manera en la que vivimos y trabajamos, a un ritmo sin precedentes; ya están revolucionando la manera en la que funcionan las empresas, y serán cada vez más importantes para las organizaciones en los próximos años. Las compañías que ven los datos como un recurso estratégico son las que sobrevivirán y progresarán.

Hay tres áreas fundamentales en las que los datos son realmente importantes para los negocios: la mejora de la toma de decisiones, la mejora de la actividad, y la conversión de los datos en dinero.

Entre las cualidades y requisitos fundamentales de un buen director de datos se incluyen: Visión de alto nivel; Implementación; Precisión, seguridad y privacidad de los datos; Identificación de las oportunidades de negocio; Líder cultural basado en datos; Los datos como activo. Aunque primero, hay que definir muy bien los objetivos: no se puede identificar qué datos se necesita, si no se tiene claro qué es lo que quiere descubrir.

Hay que examinar cuatro áreas clave de la organización, identificar sus objetivos y hacerse preguntas empresariales clave: Clientes, mercados y competencia; Finanzas; Operaciones internas; Personas, talento, capital humano. “¿Quiénes son actualmente nuestros clientes?”, “¿Cuáles son las características sociodemográficas y económicas de nuestros clientes más importantes? y ¿Cuál es el valor del ciclo de vida para nuestros clientes?”

Preguntas empresariales claras: ¿Cuánta gente pasa por nuestras tiendas?; ¿Cuánta se para a mirar en el escaparate y durante cuánto tiempo?; ¿Cuánta entra después en la tienda? ¿Cuánta pasa del mirar al entrar al comprar? Todos los negocios se están convirtiendo en negocios de datos

Los análisis nos enseñan a aprender cosas nuevas, comprender mejor el mundo en el que trabajamos y llevar acabo mejoras en la empresa para generar valor.

Existen cinco maneras importantes en las que el aprendizaje automático (Machine Learning), el profundo (Deep Learning) y la computación cognitiva están revolucionando nuestro mundo y la forma en la que hacemos negocios: 1. Las maquinas pueden ver 2. Las maquinas pueden leer. 3. Las maquinas pueden escuchar; 4. Las máquinas pueden hablar y 5. Las maquinas pueden escribir. La Inteligencia Artificial, está mucho más avanzada de lo que nos hacen creer, gracias a Big Data.

Para convertir los datos en información tendremos que considerar los siguientes elementos de infraestructura: 1) recopilación de datos, 2) almacenamiento de datos, 3) análisis y procesamiento de datos, 4) acceso a los datos y comunicación.

El proceso de extraer información de los datos se reduce a tres pasos 1) preparar los datos (identificarlos, limpiarlos y darles formato para analizarlos de forma más sencilla); 2) construir el modelo analítico; y 3) extraer una conclusión de la información obtenida.

La ciberseguridad, hoy, siempre va a estar presente: si una empresa considera los datos como un activo preciado del negocio, el empresario/directivo tiene que tomarse su ciberseguridad muy en serio. Al igual que haría con otros activos, como sus instalaciones o su inventario, por no hablar “de la caja fuerte”….

Por último, un plan de gobernanza de datos debería definir quién es el propietario de los datos de la empresa y quién es el responsable de sus características ¿Quién es el responsable de la precisión de los datos? ¿Quién es el responsable de mantener el acceso a los datos y controlar quien puede tener acceso a ellos? ¿Quién es el responsable de actualizar los datos?

Podría seguir, pero el caso es que en breve publicaré un libro sobre cómo ganar dinero con la Inteligencia Artificial, Big Data e Internet de las Cosas…

 

Jorge Díaz Cardiel, Socio director general de Advice Strategic Consultants.  Economista, Sociólogo, Abogado, Historiador, Filósofo y Periodista. Ha sido Director General de Ipsos Public Affairs, Socio Director General de Brodeur Worldwide y de Porter Novelli International; director de ventas y marketing de Intel Corporation y Director de Relaciones con Inversores de Shandwick Consultants. Autor de miles de artículos de economía y relaciones internacionales, ha publicado una veintena de libros, sobre economía, innovación, digitalización y éxito empresarial. Es Premio Economía 1991 por las Cámaras de Comercio de España.