Avanzando en el uso de la analítica

Para entender mejor la analítica hay que responder una serie de preguntas clave, y una vez comprendido, se requiere del compromiso y las acciones de la dirección para su desarrollo, uso y perfeccionamiento

Dos situaciones graves que le pueden ocurrir a un concepto como el de la analítica, es que de tanto usarlo, pensemos que entendemos que significa y por lo mismo, llegamos a creer que realmente lo estamos utilizando en nuestra organización.

La analítica es un concepto muy complejo, qué significa múltiples cosas según la forma en que se utilice, sin embargo, en el fondo es la mejor herramienta que tiene la administración actual para explotar la información generada en su operación y en su entorno.

Un reporte llamado “Brain trust,  Enabling the confident enterprise with business analytics”, generado por SAS Institute, presenta un compendio de ideas que facilitan un poco el entendimiento  del concepto.

Para poder iniciar el uso de la analítica, es importante responder seis preguntas acerca de cómo la compañía utiliza su información:

  1. ¿Dónde queremos utilizar la analítica? Se recomienda que se utilice en situaciones donde la compañía puede explotar sus fortalezas, en áreas que contribuirán a mejorar su posición competitiva.
  2. ¿Por qué utilizar en este momento la analítica? Porque la tecnología ya está disponible y porque seguramente la competencia la está utilizando, lo que les da a ellos una ventaja.
  3. ¿Cuáles son los beneficios? La analítica anticipa los beneficios con la finalidad de maximizarlos, los beneficios de la analítica se obtienen cuando el negocio capitaliza las oportunidades reveladas.
  4. ¿Dónde debemos empezar? Las empresas no carece de suficientes datos para iniciar, el problema es que sufren te falta de integración y calidad de los mismos. Sin buenos datos, no puede haber buena analítica.
  5. ¿Qué tipo de persona requerimos? La analítica requiere de expertos que diseñen y refinen los algoritmos, personas que sean capaces de hacer la minería de datos, aunque también se requiere de personas que realicen los modelos y el análisis. Todo esto, complementado con personal de apoyo que entienda la función de la analítica como base para la operación y las decisiones.
  6. ¿Cuál es el rol de la alta dirección? La alta dirección debe proveer la pasión de los recursos para que la analítica se consolide, debe establecer una clara estrategia sobre su uso y continuamente velar por su cumplimiento.

Entre las decisiones que ayuda a mejorar la analítica tenemos:

  • Decisiones de precios.
  • Decisiones de segmento del mercado a atender.
  • Decisiones sobre manejo de marca.
  • Decisiones de ubicación de instalaciones.
  • Decisiones sobre desarrollo de productos.
  • Decisiones sobre rutas de entrega.

Hay que tener presente, que la implantación de la analítica requiere de cuatro perspectivas: la que se refiere a las modificaciones en los procesos donde será utilizada; la que se refiere a la implantación del modelo analítico que realizará los análisis; la que se refiere a la implementación de los nuevos sistemas que interactuarán con los actuales para extraer y procesar la información; finalmente, la relativa a la implementación humana, que generalmente es la más compleja y que se refiere al uso de la analítica para la correcta toma de decisiones.

Retomando el rol de la alta dirección en el proceso de implementación y uso de la analítica, podemos utilizar el artículo de McKinsey  llamado “Advanced Analytics: 9 Insights from the C-Suite”,  que nos permite conocer como cientos de líderes de negocio enfrentan este reto.

El estudio realizado por McKinsey identificó que más del 50% de los  CEOs se consideran como el principal líder de la implementación y uso de la analítica, y esto ha ido creciendo permanentemente con el paso del tiempo. Como resultado de las entrevistas a más de 300 altos ejecutivos de grandes compañías, se detectaron 9 temas relevantes:

  1. La analítica puede generar nuevas oportunidades y cambiar totalmente una industria, pero pocos líderes pueden decir cómo. Los líderes entienden que la analítica modificará el modelo, la cultura, el portafolio y la propuesta de valor esos negocios, pero aún tienen que aprender como ocurrirá este cambio. Se recomienda que los líderes entiendan los cambios al modelo actual del negocio y aprendan de lo que ocurre en otras industrias, mientras que al mismo tiempo capitalizan las oportunidades que resultan de los análisis iniciales para capturar el mayor valor posible.
  2. Sorprendentemente, pocas compañías conocen donde y como la analítica puede crear valor. La analítica, crear valor cuando se aplican algoritmos avanzados al “big data” con la finalidad de encontrar soluciones a problemas del negocio. Se recomienda que los ejecutivos decidan donde se encuentre las mayores fuentes de valor no explotado, y se priorice el uso el analítica en función de su impacto financiero, factibilidad y velocidad.
  3. La ciencia de los datos es la parte fácil, obtener los datos correctos y tenerlos listos para el análisis, es mucho más difícil. Se recomienda conectar la estrategia de datos ligada con la estrategia analítica, para asegurar que se cuentan con los datos requeridos para el análisis. Iniciar con lo que se tiene y recordar que “la perfección es el enemigo de lo bueno”
  4. La propiedad y el acceso de los datos deben ser democratizado. Al existir sólo una fuente de información oficial para los datos, se debe permitir que los empleados accedan a ellos para generar nuevas ideas y descartar algunas otras. Todos deben ser responsables de la calidad de los datos, por lo que se recomienda diseñar un sistema efectivo para la definición, creación, verificación, arreglo y validación de los datos.
  5. La utilización de la analítica no sólo se refiere a la ciencia de los datos, sino también acerca de la gestión del cambio. Se requiere que la gente cambie su visión sobre la analítica y ésta se vuelva parte del proceso natural de toma de decisiones. Se recomienda que la gente forme parte del proceso de construcción de la analítica, para que entiendan y se sientan parte de esta. El desarrollo de los algoritmos debe ser una combinación de los expertos en datos y los conocedores de los procesos.
  6. Aprender a amar las métricas y medir, medir, medir. Es necesario fijar métricas que demuestren el valor que la analítica agrega al negocio. Se recomienda crear un tablero de indicadores que se alimente automáticamente y demuestre como apoyarse en información estadística permita lograr mejores resultados que guiarse solamente por el instinto.
  7. No existe una forma universal de organizar el uso de los modelos analíticos. Cada empresas deberán encontrar su modelo, considerando que debe haber una función central responsable y que debe estar ligada con los resultados finales del negocio, como la utilidad.
  8. El reto de talento no sólo será encontrar a los científicos que manejen los datos si no también el desarrollo de los “traductores”. Se requiere de  gente que entienda el idioma de la tecnología y el del negocio al mismo tiempo, que puedan tomar los números y trabajarlos  en beneficio del negocio. Se recomienda, gente que tenga bases cuantitativas se desarrollan las competencias analíticas, de liderazgo y gestión de cambio que la posición demanda.
  9. El camino más rápido las grandes ideas es cultivar una cultura guiada por los datos capaz de probar y aprender. La empresa debe ser capaz de comunicar tanto los éxitos como los “fracasos” con la finalidad de aprender y mejorar. Se recomienda para la gente un ambiente de los recursos tecnológicos para realizar todo tipo de análisis y descubrir nuevas correlaciones, un lugar donde los cambios constantes y las malas noticias son parte del día con día.

Finalmente, la adopción de la analítica debe manejarse con un alto sentido de urgencia y su adecuada alineación con las estrategias de negocio. Se estima que su adopción requerirá entre 2 y 3 años por lo cual es necesario iniciar lo antes posible.

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