Diseñar e implementar una estrategia de «big data» y analítica avanzada en una empresa requiere generar un cambio generalizado en la manera en que se realizan las tareas cotidianas.

Un factor clave para el éxito es la experiencia y capacidad de los altos directivos para aplicar el conocimiento institucional, manejar los riesgos organizacionales, realizar negociaciones difíciles, actuar con autoridad cuando las decisiones entren en conflicto y demostrar un liderazgo comprometido para crear una nueva cultura analítica.

Esta transformación demanda la participación activa del equipo directivo en una serie de tareas entre las cuales sobresalen:

• Establecer nuevas mentalidades

Los equipos directivos necesitan adquirir el conocimiento de analítica de datos que les permita entender lo que rápidamente se esté volviendo factible y aceptar la idea de que los datos deberían ser fundamentales para su negocio.  Una pregunta importante que se debe plantear desde el principio es “¿Dónde podría la analítica provocar mejoras significativas en el desempeño?” Este ejercicio debe realizarse en cada unidad significativa del negocio y debe ser dirigido por un ejecutivo de alto nivel con la influencia y la autoridad para inspirar la acción.

•  Definir una estrategia de analítica

Para obtener el máximo potencial de la analítica se requiere de un plan claro que establezca prioridades y caminos bien definidos para obtener resultados, tal como se hace en la planificación estratégica. Desarrollar este plan requiere liderazgo.
En una empresa de consumo de Norteamérica, el director ejecutivo le pidió al jefe de operaciones digitales (experto en datos)  que diseñara el plan de la compañía en conjunto con el líder de una unidad del negocio, quien no estaba familiarizado con «big data».  Esta colaboración entre un experto en datos y analítica y un empleado experimentado en procesos de cambio aseguró que los objetivos de la analítica incluidos en el plan se enfocaran en decisiones reales y de alto impacto.  Este modelo de colaboración se convirtió en un ejemplo a seguir para los esfuerzos de planificación de otras unidades del negocio.

• Determinar qué desarrollar y qué adquirir

Los altos ejecutivos también deben tomar decisiones sobre la estructuración de sus datos y la construcción de modelos y herramientas de analítica avanzada diseñados para mejorar el desempeño.  Hay una gran cantidad de proveedores externos capaces de proporcionar datos fundamentales, modelos y herramientas, por lo que la alta dirección debe evaluar la compra vs. la creación. Deben decidir si se justifica el desarrollo interno o se privilegia el tiempo para generar resultados, la experiencia y el talento de los proveedores expertos. Existen aspectos estratégicos, financieros y organizacionales que deben ser considerados. Sin importar el camino que elijan, los altos directivos tendrán que colaborar en el proceso de creación de los activos valiosos de datos de su empresa.

• Asegurar las habilidades analíticas dentro de la organización

Las organizaciones necesitan contar con  expertos en analítica que puedan desarrollarse en medio de cambios rápidos. Hoy en día la analítica se realiza sobre una infraestructura abierta,  frecuentemente basada en la nube, que permite combinar datos externos e internos de modo amigable para el usuario. El nuevo entorno también requiere habilidades de gestión para involucrar a un creciente número de expertos que puedan crear los modelos predictivos o de optimización.

La búsqueda de este tipo de talento y la retención de los empleados más valiosos capaces de conectar con los líderes de la empresa  es una tarea compleja y un gran reto para la alta dirección.

• Movilizar los recursos

Otro reto gerencial importante consiste en la movilización de recursos humanos y de capital a través de muchas áreas funcionales para crear nuevas herramientas de apoyo para la toma de decisiones y para ayudar a los gerentes de primera línea a explotar los modelos analíticos avanzados. Para tener éxito, un grupo diverso de gerentes debe unirse para lograr la alineación del trabajo de expertos en tecnología de la información, analítica, distintas líneas del negocio y capacitación. La probabilidad de fracaso es alta cuando no hay un liderazgo comprometido.

• Crear capacidades de primera línea

Las soluciones de analítica que los estadísticos y científicos de datos diseñan deben integrarse a herramientas que deben ser tan simples y atractivas que los gerentes y empleados de primera línea estén ansiosos por usarlas a diario.  No se debe minimizar el tamaño y el alcance de este esfuerzo de adopción de las herramientas que debe involucrar capacitación formal, entrenamiento en el puesto de trabajo e indicadores que definan claramente el progreso. En este tipo de proyectos, este esfuerzo requiere y amerita una inversión importante.

Con información de: Mobilizing your C-suite for big-data analytics
McKinsey Quarterly
Authors: Brad Brown, David Court, and Paul Willmott
November, 2013