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Making Advanced AnalyticsWorkfor You big data
Grandes datos y análisis se han disparado a la cima de la agenda corporativa. Ejecutivos ven con admiración cómo Google, Amazon y otros han eclipsado los competidores con nuevas y potentes modelos de negocio que se derivan de la capacidad de explotar los datos. También ven que los datos grande está atrayendo inversión seria de líderes tecnológicoscomo IBM y Hewlett-Packard. Mientras tanto, la ola de inversiones de capital privado y de capital de riesgo en grandes datos continúa creciendo.
La tendencia está generando un montón de bombo, pero creemos que los líderes de alto rango tienen razón para prestar atención. Grandes datos podrían transformar la forma de hacer negocios, la entrega de la clase de mejoras de rendimiento vistos porúltima vez en la década de 1990, cuando las organizaciones rediseñado sus procesos centrales. Como estrategias basadas en datos se apoderan, se convertirán en un punto cada vez más importante de diferenciación competitiva. Según las investigaciones de Andrew McAfee y Erik Brynjolfsson, del MIT, las empresas que se inyectan grandes volúmenes de datos y análisis en sus operaciones muestran índices deproductividad y rentabilidad que son un 5% a un 6% más altos que los de sus pares (ver "Big Data: La Revolución de Gestión "en este número).
Aun así, nuestra experiencia pone de manifiesto que la mayoría de las empresas no están seguros de cómo proceder. Los líderes son comprensiblemente recelosos de hacer inversiones sustanciales en los grandes datos y analítica avanzada. Están convencidos de quesus organizaciones simplemente no están listos. Después de todo, las empresas no pueden entender completamente los datos que ya tienen, o quizás han perdido montones de dinero en programas de almacenamiento de datos que nunca engranado con los procesos de negocio, o tal vez sus programas de análisis actuales son demasiado complicados o no dar ideas que se puede poner a utilizar. O todo lo anterior.No es de extrañar el escepticismo abunda.
Muchos directores ejecutivos, también, recuerdan sus experiencias con la gestión de relaciones con los clientes a mediados de la década de 1990, cuando a menudo los nuevos productos de software CRM provocaron gran entusiasmo. Los expertos acudieron a salas de juntas que prometen resultados impresionantes si se construyeron nuevos sistemas informáticospara recopilar grandes cantidades de datos de los clientes. No resultó de esa manera. Demasiados C-suites eran ciegos a las consecuencias prácticas de las nuevas tecnologías de CRM, a saber, que para sacar provecho de ellos, las organizaciones tendrían que hacer cambios en los procesos complejos y desarrollar las habilidades de los empleados. Los beneficios prometidos en el rendimiento eran a menudotardan en llegar, debido a que los sistemas se mantuvieron obstinadamente desconectado de cómo las empresas y los gerentes de primera línea en realidad toman las decisiones, y las nuevas demandas de gestión de datos añaden complejidad a las operaciones. Para ser justos, la mayoría de las empresas con el tiempo lograron sus programas de CRM en la pista, pero no antes de que algunos habían sufridopérdidas considerables y varios campeones de CRM habían perdido impulso carrera.
Dada esta historia, nos solidarizamos con los ejecutivos que son cautelosos acerca de datos grandes. Sin embargo, creemos que ha llegado el momento de definir un enfoque pragmático para grandes datos y análisis-uno avanzadas fuerte orientación sobre la forma de utilizar los datos para tomar mejores decisiones.
Ennuestro trabajo con decenas de empresas en seis industrias ricas en datos, hemos encontrado que la plena explotación de datos y de análisis requiere tres capacidades de apoyo mutuo. (Vea el recuadro "Cómo beneficiarse del Big Data.") En primer lugar, las empresas deben ser capaces de identificar, combinar y gestionar múltiples fuentes de datos. En segundo lugar, que necesitan la capacidad de...