Rodrigo Garcia
Pregúntale a cualquier ejecutivo de Fortune 500 perteneciente al sector minorista cuál es el problema que no lo deja dormir por las noches, y sus respuestas probablemente sean similares: cómo extraer valor del creciente volumen de datos que recoge su empresa.
Cuando el Boston Consulting Group le preguntó a sus ejecutivos qué áreas de innovación tendrían mayor impacto a corto plazo en sus industrias, el segundo puesto lo ocupaba el Big Data, solo después de la velocidad para adoptar nuevas tecnologías.
Una encuesta de Accenture a ejecutivos demostró la creencia de estos en el poder transformador del Big Data: el 89% está de acuerdo o muy de acuerdo en que revolucionará la forma de hacer negocios tanto como lo ha hecho la llegada de Internet desde principios de los años 90.
Una encuesta de Accenture a ejecutivos demostró la creencia de estos en el poder transformador del Big Data: el 89% está de acuerdo o muy de acuerdo en que revolucionará la forma de hacer negocios tanto como lo ha hecho la llegada de Internet desde principios de los años 90.
Estas luchas relacionadas con los datos no son exclusivas de la industria minorista, y prometen continuar mientras los negocios experimenten la transformación digital, que creará volúmenes de datos aun mayores y la necesidad de análisis más eficientes.
Otra encuesta de Vanson Bourne para CA Technologies, de IT y ejecutivos empresariales, resalta los desafíos planteados por la transformación digital. Sumado al obvio volumen de datos, la calidad de los datos, los silos de datos, la infraestructura, la gobernanza y la seguridad técnica, y la especialización interna son todos motivos de preocupación.
Si bien todo esto puede sonar familiar, es un triste consuelo para quienes necesitan implementar soluciones de Big Data dentro de sus empresas. Puede ser apabullante, por lo que en lugar de encarar el Big Data como un problema a resolver, pensemos en términos de los problemas de negocios que pueden resolverse con ayuda del Big Data.
Hay cuatro cuestiones a considerar:
1) Identifica tus objetivos Big Data
Ten objetivos claros sobre los problemas empresariales que necesitas resolver y luego identifica los datos que precisas para encarar ese problema. Esto reducirá el desafío de la gran dimensión del “¿Por dónde empiezo?” a un proyecto más manejable y realizable.
2) Derrumba los silos
No crees divisiones de Big Data o unidades operativas separadas.
Piensa en los minoristas más importantes que encararon las ventas online creando operaciones de ecommerce separadas y distintas de las operaciones comerciales generales. Actualmente siguen lidiando con las consecuencias, que se presentan en forma de obstáculos innecesarios en los sistemas y en la logística CRM, para citar al menos dos ejemplos.
En lugar de eso, planea incorporar e integrar soluciones Big Data a tus operaciones existentes desde el inicio, así evitarás potenciales brechas digitales en el futuro.
3) Fija expectativas
El Big Data parece haber caído en el Abismo de Desilusión y estar entrando en la Rampa de Consolidación del ciclo hype de Gartner.
Pero la buena noticia es que personas de varias organizaciones están empezando a entender que el Big Data no será barato, fácil y rápido. Es necesario, aunque difícil, porque el Big Data llegó para quedarse.
4) Elije proyectos piloto
Vender un proyecto Big Data puede ser difícil. La frase misma enfatiza la palabra BIG (grande) que, para muchos, suena a complicado y caro.
Empieza de a poco, identificando un proyecto con el cual puedas probar el valor del análisis de Big Data. Busca un proyecto manejable que no requiera un conjunto de datos gigante (ni una gran inversión) para probar tu concepto.
Escoge un proyecto en el que tengas mucha confianza para demostrar valor, y que luego te permita extrapolar ese valor a toda la empresa y durante un año completo.
Plantea el proyecto como el piso potencial desde el cual puedes argumentar que puedes hacer un análisis mucho más sofisticado. Y tras la experiencia adquirida con el proyecto piloto, tendrás mayor entendimiento de los datos y, por lo tanto, más confianza en tus cálculos generales.
