Big data y la ciencia del management

SOLUCIONES

Big data y la ciencia del management
El método empírico analítico

El método científico aplicado en las ciencias sociales, el denominado empírico-analítico, se basa en la observación
de fenómenos y su análisis estadístico para mejorar las predicciones. Big data, aplicado a las diferentes áreas del
management, mejora considerablemente el análisis de comportamientos y su predictibilidadfutura. Aporta un
valor científico a la toma de decisiones de gestión.

Un porcentaje de lectores de este artículo
dispondrá de su título de licenciado en Ciencias
Económicas, confirmando que la economía es una
ciencia; por el contrario el management no lo es.
El management nació de la mano de sus dos
grandes precursores: Peter Drucker, con su
Concept of the Corporation (1946) y Tom Peters,
JoanMuñoz
con su obra En busca de la excelencia (1982). Una
Gerente
década después, en 1992, nace el concepto de
de soluciones ERP
balanced scorecard de la mano de Robert Kaplan
y David Norton (“The Balanced Scorecard:
Measures That Drive Performance”, Harvard
Business Review, 1992), como aplicación práctica
de la gestión por objetivos que divulgó P. Drucker (Managing for results,
1964) y la gestiónestratégica.
Muchos estudios nuevos han nacido tras la ola del management —MBA,
PDE, workshops, clases magistrales…—, muchas horas de conferencias se
han programado desde los años 80 para divulgar el conocimiento acerca
de este tema y muchos negocios de consultoría se han creado y han
florecido alrededor de esta ola.

46 | bspreviews · JULIO 2014

Big Data, management
y gestión estratégica
Lasherramientas de business intelligence (BI) son las que nos ayudan en los
procesos de toma de decisiones. Con ellas podemos analizar la realidad
a través de la información histórica y prever el comportamiento futuro
a través de modelos de predicción. Big data permite realizarlo de una
forma científica, aplicando el método empírico-analítico. Los cuadros de
mando, y entre ellos el balanced scorecard,concentran el mayor número de
indicadores de gestión, o KPI, que se utilizan para la toma de decisiones.
Los valores previsto de estos KPI son cruciales para que nuestras
decisiones sean acertadas. Ejemplos de KPI son el comportamiento
futuro de las ventas de productos, la evolución de los costes, el número de
clientes previstos, la evolución de la competencia… Obtener estos valores
futuros a travésde modelos estadísticos que usen información big data
permitirá dotar a nuestro management de cualidades científicas.
Las soluciones de BI tradicionales se basan en información conocida y en
predicciones que sabemos estimar. A través de big data completamos el BI
para poder analizar información hasta ahora desconocida, lo que nos da
la posibilidad de predecir comportamientos hasta ahoraimpredecibles.
Un ejemplo de ello es la información que ofrece un expediente sanitario.

SOLUCIONES

Tratado de forma individual permite conocer la salud de un paciente y
predecir a través de una respuesta científica su evolución futura más
probable. En el momento actual disponemos de los expedientes de
toda una población, en el caso de Cataluña son más de 100 millones de
informaciones anuales que nosdescriben algo hasta ahora desconocido:
la salud de una población de 7 millones de personas. Su análisis a través
de big data nos permite responder de una forma científica a preguntas
sobre la evolución prevista de esta población y sus necesidades futuras.
Preguntas inaccesibles hasta ahora y que complementan los BI de un
organismo de salud, de los laboratorios farmacéuticos y de la red de
farmaciasy hospitales.
¿Hasta dónde puede llegar el método científico que ofrece big data
aplicado a áreas de gestión? Creemos que no tiene límites. Un ejemplo de
ello es la aplicación de una solución de big data para prever el rendimiento
de los jugadores de la selección de fútbol de Alemania en su preparación
para el mundial de Brasil. Esto se realizó utilizando tecnología SAP HANA
y ha ayudado al...