La legitimidad con la que usen sus datos las empresas determinará el ritmo del Big data

Estamos en una época donde la prioridad inmediata respecto a los big data es de tipo operativo. Las personas responsables de la investigación de mercado, ingeniería de procesos, fijación de precios, gestión de riesgo, logística y otras funciones complejas necesitan dominar una gama completamente nueva de técnicas estadísticas.

Durante la última década, numerosos analistas se encuentran con que sus destrezas han quedado ya obsoletas. Los departamentos de tecnologías de la información necesitan controlar el procesamiento de datos a una escala por completo distinta y a menudo a tiempo real, en vez de por tandas y fuera de línea. Los gestores no especializados han de tener cierta comprensión de las posibilidades y los escollos de los big data para poder trasladar su rendimiento a beneficios económicos prácticos. La visualización de datos se está convirtiendo en una interfaz clave entre el especialista y el que no lo es. Pero todas las compañías tarde o temprano llegarán a ese punto.

Al igual que ocurrió con la transición de las hojas de cálculo en papel a Excel, las nuevas destrezas serán «mínimos exigibles» y no fuente de ventaja competitiva sostenible. El mayor problema reside en el potencial que tienen los big data de crear «disrupción», en términos tanto de amenaza como de oportunidad. La deconstrucción y la polarización de las economías de masa son los dos vectores fundamentales de un probable ataque.

Desconstrucción

Permite a una organización oportunista atacar un eslabón vulnerable de la cadena de valor de otra compañía, aunque sus áreas de negocio no guarden relación aparente.

Polarización

Puede dividirse como «negativa» de las economías de masa, ya que posibilita a pequeñas empresas, quizá incluso a comunidades de individuos no remunerados, abordar de forma conjunta una tarea determinada de maneras que las empresas no pueden imitar fácilmente. Y también, como «positiva» de las economías de masa, ya que sirve a las empresas con conjuntos de datos verdaderamente grandes para abrirse camino en áreas de negocio nuevas, a menudo cediendo gratuitamente el producto o el servicio a cambio de acceso a más datos.

En una alianza entre lo grande y lo pequeño, estas empresas a menudo ponen estos datos al servicio de comunidades, atacando así el modelo de negocio tradicional desde ambos flancos.

A modo de respuesta, la empresa tiene que aplicar estas mismas medidas a su propia estructura. Necesita deconstruir sus cadenas de valor, poner algunos de sus recursos al servicio de la energía de las comunidades y, por una vía u otra, impulsar sus recursos por encima de un umbral de masa crítica mucho más alto. No importa si el propósito es atacar o defenderse. Quizá requiera eliminar fronteras de negocios y redefinir las relaciones con clientes y proveedores. O también externalizar funciones previamente consideradas «fundamentales». Algunas de estas exigirán una descentralización radical o incluso una transferencia de la autoridad fuera de los límites de la empresa. En otras, exigirá una descentralización radical de los recursos. La idea clave, es decir, el corolario de la deconstrucción y la polarización, es que estas estrategias en apariencia contradictorias se complementan mutuamente.

A medida que los big data transformen el mundo de los negocios, modificarán también dos de sus aspectos fundamentales: la organización interna y la arquitectura empresarial.

Desde el punto de vista organizativo, los big data obligan a las empresas a consolidar bases de datos para conseguir economías de masa internas. Necesitan establecer una «fuente única de verdad» (SPOT, por sus siglas en inglés) en tiempo real. Esto puede suponer un desafío inmenso, porque la información referida a un único cliente puede estar encerrada en distintas líneas de producto y en canales diferentes. La mayoría de las empresas no tienen capacidad para conectar sus datos online y offline de manera consistente. Reconstruir bases de datos heredadas de cero no es factible, así que los gestores tienden a articular un camino para la migración de datos por el cual la inversión en una arquitectura nueva y más funcional se va amortizando a medida que se implanta.

Hay que cerrar el almacén de datos heredados, pero hay que hacerlo por etapas. Esto puede parecer desaconsejable desde el punto de vista económico, pero es que hay que valorarlo estratégicamente. De otro modo, un recién llegado, sin herencia, disfrutará de una ventaja inmensa. A la inversa, las destrezas analíticas necesarias para interrogar esa base de datos integrada, para encontrar la «gran información», han de ser, en última instancia, descentralizadas y transferidas a distintas unidades de negocio. Eso llevará tiempo, puesto que ahora mismo esas destrezas escasean y, por tanto, hay que dosificar las. Las empresas tienen que desarrollar planes explícitos para gestionar esta evolución.

Las consecuencias de los big data para la arquitectura de las industrias están relacionadas con la capacidad de aprovechar las destrezas superiores de otros jugadores. Esto puede requerir externalizar la innovación, trasladarla a pequeños participantes, sobre todo clientes, poniendo a su disposición IPA y bases de datos patentadas. También externalizar el procesamiento y la gestión de instalaciones a un proveedor en la nube que disfrute de una economía de escala y de una experiencia superiores. Puede implicar además invertir en sociedades de datos para conseguir de manera conjunta una masa crítica que sería inviable individualmente. En todos los casos, la definición del negocio cambia para adaptarse a la evolución de la ventaja competitiva más allá de los límites del modelo de negocio tradicional.

Hay una última cuestión que en realidad rebasa los límites de este ensayo, pero cuya importancia no se puede dejar de señalar: los derechos de los datos. En la mayoría de los contextos de negocios resulta totalmente ambiguo quién es «dueño» de los datos personales y qué derechos tiene a usarlos. En teoría, hay un contrato que gobierna la relación entre el sujeto objeto de los datos y el que los utiliza. Pero en la práctica este contrato casi no significa nada.

Los individuos objeto de los datos no se leen los contratos, a menudo no tienen otra alternativa que firmarlos y desconocen el uso real que se hace de esa información. Pero si se endurecieron los términos de intercambio de datos, tal y como han propuesto algunos legisladores, entonces su exploración para diversos fines legítimos quedaría truncada. Es poco probable que estas ambigüedades legales y de percepción se resuelvan de manera clara en los próximos años.

Mientras tanto, el uso corporativo de los datos personales dependerá fundamentalmente del contexto en el que dichos datos se reúnan y utilicen y del grado de confianza del que gozan las organizaciones que los manejan. Determinar ese contexto y construir esa confianza serán desafíos fundamentales. En última instancia, la legitimidad con la que usen sus datos las empresas, a ojos de los clientes y de la sociedad, determinará el ritmo al que la revolución de los big data transformará nuestro mundo.

Fuente: Philip Evans Boston Consulting Group, BBVA Openmind, Reinventar la empresa en la era digital.

Adaptado por la División consultoría de EvaluandoSoftware.com

 

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