Apalancar la ‘Analítica Avanzada’, para ganar en la nueva era

El mundo atraviesa una era de disrupción digital impulsada por un incremento exponencial en el poder de cómputo, las mejoras de conectividad y los cambios en la manera de generar y almacenar información. Los datos provenientes de plataformas digitales, sensores inalámbricos y millones de teléfonos móviles, hacen que su volumen total se duplique cada tres años. La Analítica Avanzada (AA) también está modificando la dinámica competitiva de múltiples sectores y generando oportunidades significativas para capturar valor a partir de una mejora en la toma de decisiones y latransformación integral del negocio.

Un estudio de McKinsey–Global Institute reveló que, por ejemplo, el uso de datos de geolocalización combinado con Analítica Avanzada permitiría crear valor por más de700 mil millones de dólares. Las compañías a la vanguardia en la adopción de AA abordan los desafíos de sus negocios con una mentalidad completamente nueva.

Así, frente a la disrupción causada por los “nativos digitales”y las compañías que lideran la transformación digital, las empresas tradicionales tienen el imperativo de reinventarse paramantenerse a flote. Si bien muchas organizaciones han iniciado el camino hacia latransformación analítica, la mayoría enfrenta múltiples obstáculos para materializar todo su potencial en valor concreto.

McKinsey & Company analizó a un grupo de compañías que alcanzaron un desempeño destacado en la aplicación de Analítica Avanzada a escala, y pudo identificar tres factores clave de éxito: (i) alinear las prioridades analíticas con la estrategia de la empresa; (ii) invertir en datos, tecnología y personal; (iii) y conquistar la“última milla”.

Joaquín Mejía, Socio Asociado de McKinsey & Company en Centroamérica y el Caribe

El alineamiento de las prioridades analíticas con la visión estratégica del negocio va más allá de funciones o áreas aisladas: las prioridades deben seguir el mismo camino que la estrategia a lo largo de toda la organización.

Las empresas líderes tienen el compromiso explícito de sus ejecutivos y el acompañamiento de los mandos medios y se caracterizan por un fuerte énfasis en las competencias de todos sus empleados. Esto implica estar dispuestas a evolucionar del uso de AA en apenas uno o un grupo pequeño de áreas de la organización, a un esfuerzo multidisciplinario y a escala, con un firme foco en la implementación luego de los programas piloto iniciales.

La inversión adecuada en datos, tecnología y recursos humanos resulta vital para construir las bases del análisis. Una gestión de datos exitosa no pasa por acumular un volumen cada vez mayor de información, sino por desarrollar, consolidar y procesar aquella que resulte relevante para mejorar la toma de decisiones. Esto supone definir una estrategia de datos alineada con el negocio —además de los cambios en la regulación—, y asociada con un gobierno específico y un plan de acción táctico que permitan priorizar el trabajo por fuentes o áreas puntuales.

Asimismo exige contar con un equipo capacitado —y estar dispuesto a invertir en él— y propiciar la metodología correcta que vincule el entendimiento del negocio con las soluciones analíticas.

Una estrategia eficiente desde una perspectiva de costos debe aprovechar las capacidades existentes en el ecosistema de la organización y focalizarse en desarrollar el talento esencial y distintivo para triunfar.

Finalmente, conquistar la última milla implica incorporar Analítica Avanzada para la toma de decisiones y la mejora de los procesos. Y si bien la aplicación de modelos de AA resulta fundamental para traducir los datos en aprendizajes, el mayor reto para las organizaciones está en transformar esas enseñanzas en acciones con impacto.

Es aquí donde se extrae el verdadero impacto de la Analítica Avanzada. Para cerrar esta brecha existen tres acciones principales: priorizar los procesos asociados a las decisiones clave y aplicarlos rigurosamente; definir una autonomía clara con los correspondientes derechos de decisión; y establecer responsabilidades en la construcción de las bases analíticas, para empoderar a los equipos de campo al momento de tomar decisiones basadas en analítica avanzada.

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