Los datos y su explotación analítica  son  componentes fundamentales de la transformación digital. Aun así, muy pocas empresas han invertido en el talento, las plataformas y los procesos necesarios para poder transformar esta información en visión. Sin embargo, para desarrollar su potencial completo, algunos negocios están adoptando nuevos enfoques de gestión de la información, el uso de datos a múltiples niveles y modelos de gestión y de entrega de resultados innovadores que permitan obtener resultados repetibles, escalables y eficientes. De hecho, están tratando el análisis de datos como una disciplina estratégica e invirtiendo para industrializar la analítica y así lograr que genere valor de forma continua y sistematizada, lo que conocemos como factorización analítica.

A lo largo de los últimos 10 años, el tratamiento y gestión de la información ha evolucionado de ser un subproducto operacional sobre datos transaccionales y operativos a convertirse en una preocupación estratégica del Comité de Dirección. El aprovechamiento de la analítica ha dado lugar a nuevos enfoques sobre la gestión de clientes,  nuevos productos, servicios y ofertas, e incluso oportunidades de explorar nuevos modelos de negocio.

La analítica domina a día de hoy las agendas de los directivos

En una reciente encuesta  global , que contó con 1.200 ejecutivos, los participantes identificaron la analítica como una de sus prioridades de inversión, pero sobre todo entendían que era la inversión que tendría el mayor impacto en su organización y una  palanca clave para lograr ventajas competitivas sostenibles.

Todo esto se apoya en los avances en las nuevas arquitectura de big data, en nuevas técnicas de machine learning, visualización, procesamiento de lenguaje natural o en la analítica cognitiva  que han desatado poderosas herramientas que pueden responder a preguntas de negocio que habrían parecido inimaginables años atrás.

No hay que olvidarse de las tecnologías disruptivas como blockchain que empujará sectores como el de la energía, las cadenas de suministro y los bienes de consumo, según explica Pablo González Muñoz.

Quizá Ann Winblad, socia senior de una empresa de capital de riesgo de tecnología lo expresó mejor: “Data es el nuevo petróleo SXXI”.

En este contexto, parece casi ilógico que sean pocas las empresas que no estén invirtiendo a día de hoy de forma suficiente para aprovechar los datos y la analítica a gran escala, pero la realidad es que donde deberíamos estar observando capacidades analíticas sistemáticas, programas sostenibles y esfuerzos enfocados a la transformación de los negocios a través del uso de los datos y su explotación analítica, lo nos encontramos de forma muy   frecuente son iniciativas analíticas puntuales, inversiones “esporádicas» para  explorar y mucha prueba de concepto muy acotada, si bien esto pueda servir como puntos de partida para la adopción de estas nuevas capacidades analíticas, tales esfuerzos probablemente no ayuden a las empresas a afrontar de forma efectiva los retos y necesidades que surgen alrededor de la información y data, su tratamiento y utilización por las áreas de negocio, además de la administración y el gobierno de empresas. Por lo tanto, es el momento de adoptar un nuevo enfoque sobre los datos, uno en el que CEOs y líderes de negocio desarrollen el talento, el uso de datos y los modelos de gestión  requeridos para habilitar resultados repetibles y escalables , mediante esta forma de ‘industrialización’ de la analítica’, las empresas pueden finalmente sentar las bases de una organización impulsada por una visión analítica “Data Driven”, con las capacidades y escalabilidad operativa necesaria para aprovechar todas las ventajas que ofrece todo el potencial de data y analítica en la totalidad de las áreas de una organización

¿En qué consiste un programa de industrialización de la Analítica Avanzada?

El que se orienta a lograr dotar a una organización de aquellas capacidades analíticas y de información que se precisan para poder usarlas como fuente de decisiones y convertir al dato en una ventaja competitiva con respecto a la competencia. Para ello es necesario :

• Hacer un diagnóstico de sus actuales capacidades analíticas y de datos, identificando sus necesidades y objetivos
• Trabajar en industrializar los modelos y casos de uso  de forma que pueda reducir los tiempos necesarios en dicha generación a la par que se puedan dar servicio a un mayor volumen de necesidades de forma sistemática

• Poner foco en la eficiencia y calidad de los modelos y los casos, asegurando el impacto de analytics en la práctica del negocio
• Adoptar metodologías Agile de forma que se trabaje mediante streams en periodos de tres o cuatro semanas

Sin duda, aquellas compañías que están siendo relevantes en el mercado, están utilizando el dato como fuente de ventaja competitiva: siendo capaces de identificar preferencias de compra y comportamiento de consumo con mayor rapidez y antelación que sus competidores y aplicando analytics en los más diversos ámbitos: detección de fraude, optimización de red de oficinas, gestión de empleados, gestión de clientes, análisis de productos, gestión de rutas, …, todo un elenco de posibilidades en los que el dato se ha convertido en la piedra angular de la optimización y crecimiento de los ingresos.