¿Cuántas veces has escuchado que los datos son cruciales para conseguir el éxito en los negocios? Los datos ayudan a las empresas en la toma de decisiones, en la mejora de la eficiencia, en la personalización e innovación de los productos o servicios y en la identificación de problemas, entre muchos otros aspectos. Sin embargo, no todas las personas saben sacarles partido.

Miguel Houghton, Data Scientist en Mercedes-Benz AG, ha explicado en la openclass cómo la innovación tecnológica ha llevado a un cambio en la mentalidad de las empresas hacia un enfoque en el valor de los datos. Además, veremos un ejemplo de cómo utiliza los datos una empresa exitosa. ¡Comenzamos!

Evolución tecnológica en las empresas y Big Data

Debido a la rápida y constante evolución tecnológica, las empresas han conseguido en las últimas décadas ser más productivas, eficientes y competitivas en un mercado cada vez más exigente y globalizado. Esto les ha permitido conseguir mejoras en los procesos de producción, almacenamiento y gestión de la información con ayuda de tecnologías que han revolucionado la forma en las que operan, como la Inteligencia Artificial, el Cloud Computing, el Internet de las Cosas y la robótica. 

Cada vez toman más valor las nuevas tecnologías como la impresión 3D, la Realidad Aumentada y Virtual o la Computación Cuántica y las empresas se enfrentan al reto de incorporarlas para conseguir el éxito y transformar aún más la forma en la que operan y compiten en el mercado.

Sin embargo, la aparición de estas nuevas tecnologías ha conllevado la generación de un gran volumen de datos en el entorno empresarial, también conocido como Big Data. Se trata de un activo muy importante para la planificación estratégica de cualquier negocio. Para entender bien el alcance y las dimensiones que puede tener el Big Data en la toma de decisiones empresariales informadas, surgen las 5V’s:

1. Volumen: cantidad de datos que se están generando, recopilando y almacenando. El Big Data se caracteriza por grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos.
2. Velocidad: se refiere a la velocidad a la que se están generando y se necesitan procesar los datos. Con la cantidad de aplicaciones y dispositivos que generan datos en tiempo real, la velocidad de procesamiento es una de las características más importantes del Big Data.
3. Variedad: diversidad de los tipos de datos que se están generando y recopilando. Estos datos pueden ser estructurados, como tablas y números, o no estructurados, como videos, imágenes y texto.
4. Veracidad: confiabilidad y calidad de los datos que se están generando y recopilando. Es importante que los datos sean precisos y confiables para que puedan utilizarse para tomar decisiones.
5. Valor: se refiere al valor potencial que los datos pueden aportar al negocio. El Big Data puede ser utilizado para identificar patrones, tendencias y oportunidades de negocio que de otra manera serían difíciles de detectar.

Etapas de transformación del dato

Los datos son un activo valioso y estratégico para cualquier empresa. Para crear valor, debemos utilizar técnicas que permitan interpretar los distintos orígenes de los datos. Las etapas por las que un dato se transforma en valor son:

• Datos: se pueden definir como hechos concretos y descontextualizados. En esta etapa, se recopilan y almacenan los datos que se utilizarán posteriormente. Los datos pueden ser recopilados de diferentes fuentes, incluyendo sistemas de información de la organización, sensores, redes sociales y otras fuentes de datos externas. Una vez recopilados, los datos son almacenados en un repositorio o base de datos.
• Información: varios datos contextualizados con sentido y significado. Durante esta etapa, se llevan a cabo diversas actividades para preparar los datos para el análisis, como la limpieza y normalización de datos, la eliminación de datos duplicados y la identificación y corrección de errores.
• Conocimiento: combinación de datos contextualizados junto a experiencias de usuario relevantes. El objetivo de esta etapa es crear un entendimiento más profundo de los datos y cómo pueden ser utilizados para mejorar el rendimiento y la eficacia de la organización.
• Sabiduría: también conocida como etapa de acción o resultados, consiste en tomar decisiones informadas basadas en los datos procesados. Esto puede implicar la identificación de patrones y tendencias en los datos, la predicción de eventos futuros y la creación de modelos de negocio más efectivos.

Un aspecto importante que no hay que olvidar es la recolección de datos, pero ¿dónde podemos encontrarlos? Las empresas pueden obtener datos internos gracias a transacciones comerciales, datos de clientes (perfiles de clientes, historial de compras, datos demográficos), datos de producción (cantidades producidas, tiempos de ciclo, eficiencia de producción), datos financieros o de dispositivos IoT (sensores de movimiento o temperatura).

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Por otro lado, para obtener datos externos pueden recurrir a bases de datos públicas relacionadas con el sector de la empresa, datos de redes sociales, páginas web y encuestas. Algunos ejemplos serían: bases de datos de meteorología, consumo de datos o población.

El impacto de los datos en la estrategia de cada negocio

La estrategia empresarial es el plan a largo plazo de una empresa para alcanzar sus objetivos y cumplir su misión. Existen dos vías comunes en la generación de valor analizando los datos que puede gestionar una compañía:

1. Grow the business: creación de valor a través de creación de productos, servicios e implementación de propuestas innovadoras
2. Run the business: creación de valor a través de la optimización o mejora de procesos internos de la compañía

El análisis de grandes cantidades de datos y el uso de la Inteligencia Artificial están revolucionando la toma de decisiones y la creación de estrategias en los negocios. Las empresas que utilicen las nuevas tecnologías y enfoquen su estrategia alrededor del uso de estas pueden conseguir una ventaja competitiva en sus sectores además de mejorar significativamente la eficiencia en sus negocios.

¿Cómo usan las empresas los datos? Caso de éxito: Starbucks

La empresa Starbucks es conocida por su capacidad para recopilar, analizar y utilizar los datos para tomar decisiones comerciales efectivas y mejorar la experiencia del cliente. Algunos de los procesos en los que la empresa utiliza los datos son:

• Conocimiento y optimización de la oferta de productos: la empresa utiliza datos para determinar qué productos son populares y cuáles no lo  son, pudiendo ajustar su oferta para satisfacer mejor las necesidades de los clientes.
• Personalización de experiencia: utiliza datos sobre las preferencias y hábitos de compra de los usuarios para personalizar su experiencia. Por ejemplo, la aplicación móvil de Starbucks muestra recomendaciones de productos basadas en el historial de compras del cliente.
• Gestión de inventario y productos según demanda: utiliza datos para gestionar su inventario y minimizar el desperdicio de alimentos, pudiendo predecir la demanda y ajustar los niveles de inventario en consecuencia.
• Gestión de la cadena de suministro y optimización de suministro: la empresa utiliza datos para gestionar su cadena de suministro y garantizar que los productos se entreguen a tiempo y se mantengan en condiciones óptimas.

Como vemos, la empresa sitúa los datos en el centro de la estrategia para conocer al cliente, al producto y la localización. Para ello, da respuesta a unas preguntas que todo negocio debería plantearse: ¿qué puede interesar?, ¿cuándo puede interesar?, ¿dónde puede interesar? y ¿a qué precio puede interesar?

Claves para el éxito

Algunos de los aspectos clave que hay que tener en cuenta para que se haga un buen uso de los datos en tu empresa son:

• Instaurar una cultura de datos sólida: la toma de decisiones siempre debe estar basada en datos.
• Identificar distintas fuentes de datos: debemos recordar que los datos pueden encontrarse en cualquier sitio.
• Innovación constante: las empresas que tienen éxito a través del análisis de datos están constantemente experimentando con nuevas propuestas y estrategias para mejorar su negocio.
• Diversificar el negocio sin perder el foco.

En definitiva, el objetivo principal será crear una estrategia basada en datos, también conocida como Data-Driven Mindset. Se trata de una mentalidad en la que se intenta limitar al máximo la subjetividad y el error humano dándole prioridad a los datos como factor principal de la toma de decisiones y la resolución de problemas. Gracias a esto, las empresas pueden desarrollar soluciones más eficaces y eficientes, mejorando la calidad y el valor de los productos y servicios que ofrecen.

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