¿Es la analítica tu próxima ventaja competitiva?

Pablo González, experto en Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial

5 febrero, 2019
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Ante los costes que supone el tratamiento de datos para las empresas y la obligación legal de llevarlo a cabo, muchas se preguntan cómo monetizar esta tarea. Pablo Gonzalez Muñoz, socio de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial de Deloitte, nos indica que la respuesta está en la analítica y la correcta interpretación de este volumen de datos. Para demostrarlo, comparte con nosotros los resultados del último informe de tendencias de Deloitte que refleja el gran interés creciente y porcentual de las empresas por la analítica

Este experto en analítica cuenta con grandes conocimientos en la materia gracias a su experiencia en Deloitte, en la que trabaja actualmente y tras doce años en EY, en los campos de Transformación Digital y Estrategia Analítica de Clientes.

¿Cómo monetizar los datos correctamente?

Los costes de captura, almacenamiento, transformación y protección de datos son significativos. Algunas compañías buscan recuperar esta inversión a través de su monetización, es decir:  producir y vender sus datos (y potencialmente los de sus clientes). Otras compañías similares ven estos datos internos como un activo sin explotar y tratan de obtener valor de ellos a través de la mejora de sus negocios. Mientras que unas pocas entienden que la monetización es la suma de las dos anteriores de forma ponderada en el tiempo.

Por lo tanto, parece que afirmar que no hay escasez de datos es correcto. De hecho, podríamos afirmar que hay muchas compañías con alto apetito analítico.

Solo hace falta mirar el último informe de tendencias de  Deloitte en el que se indica que la analítica es una de las tres principales iniciativas estratégicas de las compañías y que el presupuesto dedicado a este objetivo se incrementará porcentualmente por encima del destinado al resto de objetivos estratégicos.

Sin embargo, las iniciativas de monetización de datos son programas complicados. A menudo, perderse en lo puntual y concreto del dato puede distraer a recursos valiosos y escasos de nuestra organización (Data Scientists, Data unlocker, Data engineers,  etc.. ). Esto puede suponer un impacto negativo, ya que podemos frenar el funcionamiento óptimo de los procesos claves de nuestra compañía.

Piensa bien en tus primeros pasos

Hay varias complejidades que los negocios deben de considerar antes de meterse en las aguas de monetización de datos si quieren evitar que se convierta en un barrizal.

La privacidad de los datos y los aspectos relativos a la responsabilidad sobre ellos, son probablemente los más importantes. Por eso merecen la atención de toda la organización e involucrar a los equipos legales desde el principio.

Los acuerdos de uso de los datos, así como las políticas de privacidad para el uso de los datos originales, deben de ser examinados en detalle.

¿Tiene su empresa el derecho legal y/o ético para comercializar datos de sus clientes o consumidores? Sin los derechos y protecciones adecuadas debería de evitar involucrarse en estos procesos. Lo que ninguna empresa necesita es otro factor de riesgo.

Mira antes de dar el salto

Pablo Gonzalez Muñoz, como experto en analítica de Deloitte, comparte con nosotros algunas de las consideraciones que las empresas deberían de tener al crear una estrategia de monetización de datos:

¿Cuál es su modelo de negocio de datos? ¿Qué producto o servicio va a ofrecer la compañía y cómo va a ganar dinero? ¿Cómo se alinea con el resto de su negocio? ¿Cómo estructurará su negocio de datos? Una planificación cuidadosa es un primer paso importante.

                  ¿Tiene los recursos adecuados en su lugar? ¿Existe y dispone de la tecnología necesaria para llevar el producto o servicio de datos al mercado de forma escalable? ¿Qué herramientas adicionales, tecnologías y capacidades se necesitan? Ha de considerarse la brecha entre lo que está en su lugar ahora y lo que se requiere en términos de integración, ventas y costes de marketing involucrados.

                  ¿Son tus datos “suficientemente buenos”? Si bien los productos de datos pueden estar maduros con valor analítico y predictivo, el riesgo de comercializar datos inexactos, regulados o de baja calidad no debe subestimarse.

Por lo tanto…

Si bien es cierto que todas las preguntas anteriores son importantes, la pregunta clave para la monetización de los datos  es: “¿Podemos ganar dinero con todos estos datos o no?”

No es un pregunta fácil de responder, quizás por ese motivo la mayoría de las empresas no han sido capaces de poner la respuesta negro sobre blanco. Quizá esto se deba a que dicha contestación se parece más a una ecuación que a una respuesta binaria de sí o no.

Por lo tanto, Pablo González señala que la pregunta que una organización se debe formular es “¿Podemos aprovechar estos activos de datos en beneficio de otros sin crear una desventaja para nuestra compañía?”

Reflexiona que primero ha de darse esta cuestión por resuelta antes de decidir si una iniciativa de monetización de datos tiene sentido. Si desvía el enfoque del negocio principal de la empresa y los objetivos estratégicos, entonces probablemente sea una buena idea atenerse a lo que ya hacemos bien y mejorarlo.

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