Por: Francisco Thiermann

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21 Ago, 2015

Sólo el 18% de las pequeñas empresas y apenas más de la mitad (57%) de las empresas medianas utilizan soluciones de inteligencia de negocio y analítica, según la firma de investigación de mercado The SMB Group.

Muchas empresas de menor tamaño no están dispuestas a invertir en tecnologías de punta. Limitaciones de capital o la falta de personal adecuado pueden inducir a las compañías más visionarias a evitar las innovaciones o a posponer sus iniciativas hasta alcanzar cierto nivel de ingresos u objetivo de ganancias.

Es un concepto errado entre propietarios de pequeñas empresas y tomadores de decisiones pensar que big data es demasiado complejo o algo que solo las grandes empresas pueden darse el lujo de probar. El nombre mismo, el calificativo “big” en big data, puede ser perturbador. Pero no es tan difícil sumergirse en el análisis de big data, como muchas pequeñas empresas piensan, y el resultado puede ser muy alentador.

Los adelantos en interfaces de usuarios, automatización y computación cognitiva están eliminando las barreras a la adopción de herramientas big data y ahora tienen costos que son accesibles para pequeñas empresas. ¿Qué opina de la palabra “gratis”?

¿Puede imaginar el impacto generado cuando el propietario de una pequeña empresa logre clasificar volúmenes de datos internos y externos sobre su negocio y luego permitir a un empleado, en cualquier puesto, tomar decisiones visionarias e interactuar en forma más eficaz con los clientes?

¿Qué sucedería si le dijeran que no es necesario estar adivinando, y que explotar datos críticos que podrían cambiar para mejor la forma en que su empresa opera es tan simple como hacer una búsqueda web y el costo es cero?

Hoy, cualquier empleado puede usar la analítica para tomar decisiones centradas en datos que abordan de manera directa sus problemas de negocio, sin tener que preocuparse por la tecnología subyacente ni por necesitar un científico de datos in-house especializado en analytics.

Hay soluciones disponibles, como Watson Analytics, que están diseñadas no solo para científicos y analistas sino también para cada profesional de negocios que trabaja con datos. Hay herramientas muy potentes que pueden ayudar a los trabajadores del conocimiento a encontrar perspectivas visionarias y responder muchas preguntas acerca de su área de negocio utilizando lenguaje natural, del mismo modo que usan un motor de búsqueda, pero con mucho más sentido.

Significa que las empresas de menor porte pueden aprovechar su velocidad y proximidad con los clientes y, en combinación con nuevos conocimientos de información, ser verdaderos agentes de innovación.

IBM estimó en 2013 que con la rápida proliferación de dispositivos móviles y el “Internet de las Cosas” el mundo genera más de 2.500 millones de gigabytes de datos por día. Estos vastos volúmenes de datos son el recurso natural más preciado de una organización, ya sean estructurados en bases de datos o que provengan de publicaciones en blogs, sesiones de chat de soporte técnico, o incluso las redes sociales, como Twitter.

Cuando la analítica es aplicada a big data, una organización puede cambiar la forma en que toma sus decisiones. Los procesos de negocio mejoran, la interacción con los clientes se vuelve más personalizada y pueden crearse nuevos mercados a medida que surge la necesidad.

Un buen ejemplo de ello es Point Defiance Zoo & Aquarium, un cliente de IBM en Tacoma, Estado de Washington. Todos los días se generan millones de registros de datos de preferencias de visitantes, además de importantes comentarios de los consumidores en canales sociales, como Facebook.

El zoo usó el análisis big data para descubrir patrones y tendencias en sus datos, a fin de impulsar sus ventas de entradas y mejorar la experiencia de los visitantes. Como consecuencia, las ventas de entradas online de Point Defiance Zoo aumentaron más del 700% en un año.

Éste es solo un ejemplo de una organización que utiliza sus datos para impulsar decisiones y aumentar sustancialmente los ingresos, aunque tiene menos de 100 personas y no cuenta con científicos de datos en su nómina.

Los propietarios de pequeñas empresas pueden probar la analítica de big data y ver los beneficios por sí solos. De esta forma los gerentes pueden emprender el camino y cosechar los frutos:

  1. Identificar sus desafíos. Comprender la oportunidad que big data y analytics puede presentarle a su compañía. Fijar algunos objetivos, tales como ahorrar costos, aumentar el retorno de la inversión, crecer o expandirse.
  2. Conocer sus datos. Comience por ver los datos que su organización está creando y entender de dónde vienen, incluso de redes sociales, actividades de negocio y aplicaciones de software para ventas o marketing. Conocer con qué elementos cuenta para trabajar es un paso crítico.
  3. Identificar la información que es más útil. Sobre la base de los datos que su organización ya está generando, descubra qué tipos de información tendrán más impacto en su negocio. Considere estas preguntas: ¿Investigar el sentimiento de los clientes en las redes sociales ayudaría a mejorar el desarrollo de productos y la atención al cliente? ¿Puede usar datos de ventas y marketing para mejorar el crecimiento y los ingresos? Concentrarse en sus clientes.

    Históricamente, el foco principal de TI se puso en la automatización y en el ahorro de costos en sistemas de registro de backend. Hoy, el foco está mutando hacia los sistemas de interacción. Al sumergirse en sus datos, piense cómo impulsar el crecimiento de ingresos utilizando datos para encontrar nuevos clientes y asociados.
  4. 4. Explorar. Elegir la tecnología correcta a la medida de las necesidades de su organización será crucial para el éxito en analítica de datos de su compañía. Hay versiones gratuitas de soluciones potentes disponibles hoy que le permiten darse una buena idea de las características, para tener una apreciación de lo que pueden hacer. Estos atributos a menudo proporcionan beneficios suficientes como para marcar una diferencia de inmediato.
  5. 5. Considerar usar la nube. El auge de la nube está teniendo un impacto significativo, lo cual pone a las tecnologías de analítica de big data al alcance de las pequeñas empresas y los nuevos emprendimientos. Colocar analytics en la nube implica mínimos costos y requisitos de infraestructura. Puede bajar costos y redirigir el ahorro resultante al desarrollo de productos y al servicio al cliente, y al mismo tiempo extraer valiosos conocimientos para su negocio.

 


Edición #63

Business transformation Edicion #63

Contenido

  • Programa GBM Education Technology (GET)
  • Power 8 instalado en sistema financiero de Honduras
  • GBM Informe Social-Ambiental
  • GBM completa adquisición de LatCapital
  • Business Transformation: Una revolución en TI
  • Cobertura especial
  • ¿Cómo recuperarse en la Nube?
  • Convirtiendo los datos en un activo estratégico
  • Rediseñando la empresa y el internet of things
  • Cinco pasos para obtener visibilidad operativa
  • ¿Estamos administrando las decisiones de la manera correcta?
  • Predecir o perecer
  • Outsourcing: ¿una estrategia de innovación o moda?
  • Liderazgo de TI en el mundo digital: retos y oportunidades
  • Crowdfunding: dinero para los emprendedores e innovadores
  • Big Data ya no está limitado a las grandes empresas
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