Sabemos que en la actualidad  las organizaciones tienen a su disposición más datos que nunca.  Sin embargo, su mayor reto es obtener ideas significativas de estos datos y convertir el conocimiento en acción.

La firma de consultoría McKinsey, en Estados Unidos, entrevistó a seis líderes empresariales para conocer  la forma como las organizaciones importantes están utilizando los datos y la analítica para apoyar sus decisiones estratégicas y operativas.

En este artículo condensamos algunas de las respuestas más interesantes publicadas por McKinsey con respecto a los desafíos, recomendaciones e historias de éxito relacionados con el uso de “big data” y la analítica.

Los desafíos que enfrentan las organizaciones para adoptar la analítica

Murli Buluswar, director de ciencia de datos en la empresa multinacional de seguros AIG (American International Group) afirmó que el desafío más grande en la evolución de una cultura organizacional basada en el conocimiento a una cultura basada en el aprendizaje, que es mucho más objetiva e impulsada por datos, no es el costo sino es retar la imaginación y vencer la inercia, la pasividad.

Por otro lado, Ruben Sigala, director de analítica en Caesars Entertainment, considera que el  mayor desafío para su organización ha sido encontrar un conjunto de herramientas que les permita generar valor eficientemente a lo largo del proceso.

Zoher Karu, vicepresidente global de optimización de clientes y de datos en eBay respondió que uno de los mayores desafíos al adoptar la analítica ha sido gestionar la privacidad de los datos;  lo que se comparte contra lo que no se comparte.  Karu considera que los clientes están dispuestos a compartir información si hay algún retorno valioso para ellos.  eBay busca proteger y aprovechar esa información para convertirse en socio de sus consumidores en lugar de ser simplemente su proveedor.

Algunas recomendaciones de quienes han tenido éxito

Ruben Sigala considera que desde el inicio se debe ser muy específico sobre el objetivo de la analítica y su función dentro de la organización. Además se debe definir cómo se pretende que la analítica interactúe con el negocio en general.

Vince Campisi, director de información en GE Software, afirma que dentro de su organización aprendieron a enfocarse en un resultado específico y a organizar un conjunto de datos para lograr ese resultado.  Según Campisi,  al entregar un resultado  las personas comienzan a traer otras fuentes de datos y otras cosas que quieren conectar.

Ash Gupta, director de riesgos en American Express, comparte que el primer cambio que tuvieron que enfrentar fue mejorar significativamente la calidad de sus datos.  Otra mejora que implementaron fue trabajar con su gente para asegurarse de estar centralizando algunos aspectos de su negocio.  Según Gupta, un factor adicional para el éxito fue reconocer, como equipo y como empresa, que necesitaban de la colaboración profesional de innovadores tecnológicos y expertos en analítica externos a su compañía.

Historias de éxito

Para AT&T la experiencia del cliente es fundamental.  En un centro de atención al cliente, los problemas y los flujos de trabajo de sus posibles soluciones pueden ser muy complejos.  Victor Nilson, vicepresidente de “big data”, compartió que han utilizado técnicas de “big data” para analizar las distintas permutaciones que puedan simplificar un proceso, encontrar soluciones más rápidamente y por lo tanto mejorar la experiencia del cliente.  Simultáneamente, analizan esos datos y los utilizan para la optimización de su red.

Vince Campisi cuenta cómo su organización ha aplicado la analítica para la “gestión del desempeño de activos” lo cual significa lograr que los activos de sus clientes funcionen mejor.  Por ejemplo, han tenido la experiencia de ayudar a un generador de energía eólica para que sus turbinas se ajusten correctamente y se optimicen por sí mismas, ayudándoles a entender cómo optimizar el nivel de viento para incrementar la producción de energía hasta en un 10 por ciento.

Los entrevistados por McKinsey coinciden en que tanto el talento humano como el desarrollo de  la experiencia adecuada dentro de la organización son factores clave de éxito al adoptar la analítica.  Los datos sin el talento no tendrán un impacto en la organización, el talento es el diferenciador que permitirá encontrar las tecnologías adecuadas y resolver los problemas.   Los ejecutivos consideran que la inversión que se realiza para desarrollar las habilidades del talento humano que posee la aptitud y el interés de desarrollarse como especialistas en “big data” y “data science” es muy productiva para las organizaciones.

Con información de: How companies are using big data and analytics
Interview – McKinsey & Company
McKinsey Analytics
April, 2016