La era de la analítica: Competir en un mundo donde los datos mandan, por McKinsey

En este artículo de Nicolaus Henke, Jacques Bughin, Michael Chui, James Manyika, Tamim Saleh, Bill Wiseman y Guru Sethupathy para McKinsey se revisa una reflexión sobre el papel de los datos y la analítica en la competitividad de los mercados actuales. Y me lanzo, además de a referirlo, a traducirlo como si no existiera un mañana.

Todo con tal de no convertirnos en un dinosaurio en un museo de las empresas extintas… Fuente: http://ichef.bbci.co.uk/

La era de la analítica: Competir en un mundo donde los datos mandan

El potencial del big data no hace más que crecer. Para capturar todas sus ventajas las empresas deben incorporar la analítica en su visión estratégica y utilizarla para tomar decisiones mejores, más rápidas.

¿Es todo el big data bombo publicitario? Todo lo contrario: Puede que la investigación previa sólo haya dado una visión parcial de su impacto final. Un nuevo informe del A new report from the McKinsey Global Institute (MGI), “The age of analytics: Competing in a data-driven world“, sugiere que el abanico de aplicaciones y oportunidades ha crecido y seguirá expandiéndose. Dados los rápidos avances tecnológicos, la pregunta que se plantea a las empresas es ahora cómo integrar nuevas habilidades en sus operaciones y estrategias – y posicionarse en un mundo donde la analítica puede derrocar industrias enteras.

Vídeo: La era de la analítica

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El big data sigue creciendo; en todo caso, las estimaciones precedentes subestimaron su potencial

Un informe de MGI de 2011 destacó el potencial transformador del big data. Cinco años más tarde, seguimos convencidos de que este potencial no se exageró. De hecho, la convergencia de varias tendencias tecnológicas está acelerando el progreso. El volumen de datos continúa duplicándose cada tres años a medida que la información fluye desde plataformas digitales, sensores inalámbricos, aplicaciones de realidad virtual y miles de millones de teléfonos móviles. La capacidad de almacenamiento de datos ha crecido, mientras que su coste ha caído en picado. Los científicos de datos tienen ahora una potencia de cálculo sin precedentes a su disposición, y están concibiendo algoritmos que son aún más sofisticados.

Anteriormente el MGI estimó el potencial de creación de valor para el big data y la analítica en cinco dominios específicos. Al volver a analizarlos se aprecia un progreso irregular y que gran cantidad de ese valor está todavía sobre el tapete (ver gráfico). Los mayores avances se han producido en los servicios basados en localización y en el comercio minorista de EEUU, ambas áreas con competidores que son nativos digitales. En contraste, la fabricación, el sector público de la UE y la sanidad han capturado menos del 30 por ciento del valor potencial que destacamos hace cinco años. Y han surgido nuevas oportunidades desde 2011, ampliando aún más la ventaja entre los líderes y los rezagados.

Fuente: Traducido de McKinsey, basado en entrevistas con expertos y análisis del McKinsey Global Institute.

Las compañías pioneras no sólo están usando sus habilidades para mejorar sus operaciones centrales, sino también para lanzar modelos de negocio totalmente nuevos. Los efectos de red de las plataformas digitales están creando una situación en que el ganador se lleva la mayor parte en algunos mercados. Las firmas líderes tienen un talento analítico considerablemente profundo para varios problemas –  están buscando activamente maneras de entrar en otras industrias. Estas empresas pueden aprovechar la ventaja de su tamaño y de su entendimiento de los datos para añadir nuevas líneas de negocio, y esas expansiones están difuminando cada vez más las fronteras tradicionales entre sectores.

Donde los nativos digitales habían nacido para la analítica, las empresas tradicionales tienen que hacer el trabajo duro de reconstruir o modificar los sistemas existentes. Adaptarse a una era de toma de decisiones guiada por los datos no es siempre una proposición sencilla. Algunas empresas han invertido fuertemente en tecnología pero todavía no han cambiado sus organizaciones para poder sacarle todo el partido a dichas inversiones. Muchos lo están pasando mal para desarrollar el talento, los procesos de negocio y el músculo organizativo para capturar el valor real de la analítica.

El primer reto es incorporar los datos y la analítica en una visión estratégica central. El siguiente paso es desarrollar los procesos correctos de negocio y las capacidades de construcción, incluyendo tanto la infraestructura como el talento. No basta con simplemente rebozar las operaciones de negocio existentes con potentes sistemas tecnológicos. Todos estos aspectos de la transformación deben reunirse para darse cuenta del potencial completo de los datos y la analítica. Los retos a los que se enfrentan las empresas actuales en sacar esto adelante son precisamente el motivo de que gran parte del valor detectado en 2011 siga sin capturar.

La urgencia para las empresas existentes sigue creciendo, dado que los líderes están al acecho de grandes ventajas, y las dudas aumentan el riesgo de ser afectado. El trastorno está ya ocurriendo, y adopta múltiples formas. Introducir nuevos tipos de conjuntos de datos (“datos ortogonales”) puede conferir una ventaja competitiva, por ejemplo, mientras que las inmensas capacidades de integración pueden atravesar los silos organizativos, permitiendo nuevos entendimientos y modelos. Las plataformas digitales a gran escala pueden emparejar compradores y vendedores en tiempo real, transformando mercados ineficientes. Los datos granulares pueden utilizarse para personalizar los productos y servicios -incluyendo, sorprendentemente, la sanidad.

Las nuevas técnicas analíticas pueden alimentar el descubrimiento y la innovación. Por encima de todo, los negocios no tienen que basarse en corazonadas; pueden usar los datos y la analítica para tomar decisiones más rápidas y pronósticos más precisos basados en una montaña de evidencias.

La próxima generación de herramientas podría desencadenar cambios aún mayores. Las nuevas capacidades de aprendizaje mecánico (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning) tienen una enorme variedad de aplicaciones que abarcan muchos sectores de la economía. Los sistemas posibilitados por el aprendizaje mecánico pueden proporcionar servicio al cliente, gestionar la logística, analizar historiales médicos o incluso escribir noticias.

Estas tecnologías podrían generar ganancias de productividad y una calidad de vida mejoradas, pero acarrean los riesgos de producir pérdidas de puestos de trabajo y deslocalizaciones. La investigación previa de MGI encontró que el 45 por ciento de las actividades laborales podrían automatizarse usando las tecnologías actuales; cerca de un 80 por ciento de ello puede atribuirse a las habilidades de aprendizaje mecánico existentes. Los avances en el procesamiento de lenguaje natural podrían ampliar ese impacto.

Los datos y la analítica ya están sacudiendo múltiples industrias, y los efectos sólo se harán más pronunciados cuando la adopción alcance la masa crítica – y cuando las máquinas adquieran capacidades sin precedentes para resolver problemas y comprender el lenguaje. Las organizaciones que puedan tomar las riendas de esas capacidades de forma efectiva serán capaces de crear valor de forma significativa y diferenciarse, mientras que las demás se encontrarán cada vez más en desventaja.

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