Al igual que con la adopción de Hadoop para permitir un almacenamiento y un análisis de datos más flexible, el descubrimiento debe realizarse en el contexto de que exista una comprensión clara de cómo los análisis pueden ofrecer los objetivos más amplios de la organización..

Dicho de otra manera, descubrir nuggets de información solo tendrá valor real si se incorporan como parte de nuevas iniciativas empresariales. La granularidad de los datos disponibles permite que esto funcione tanto a nivel estratégico (a largo plazo) como, cada vez más, táctico o transaccional..

Entonces, ¿cómo puede la empresa tomar este proceso de descubrimiento y convertirlo en acción, en la sala de juntas y en el taller, como la base de un negocio más competitivo??

Primero, la hoja de ruta de big data necesita soporte desde el inicio, desde ejecutivos que entienden el valor de los datos como la fuerza impulsora detrás de la mejora del negocio. Esto no solo requiere que tengan una familiaridad básica con el concepto de análisis, sino que también deben reconocer el valor de la experimentación. Muchas de las pepitas que se encuentran en la fase de descubrimiento deben probarse en un entorno del mundo real para evaluar su valor potencial, lo que hace que la compra de personas mayores sea crítica.

Las empresas con presencia en la web tienden a ubicarse mejor aquí, ya que la experimentación en el ámbito de la web es mucho más fácil. Como un simple ejemplo: si un minorista en línea desea probar un sitio web alternativo en un nuevo color, esto puede ponerse a disposición de un subconjunto controlado de clientes y se evaluará el resultado sobre el comportamiento de compra y la rentabilidad, sin impacto en la base de clientes central del minorista . Si bien esto es más difícil de lograr en un entorno físico, en muchos casos la mejora del rendimiento valdrá la pena y el esfuerzo invertido..

Una vez más, la capacidad de experimentar es clave. Los minoristas son especialmente buenos aquí, ya que están dispuestos a permitir que los gerentes de áreas o tiendas individuales prueben diferentes iniciativas. Sin embargo, a diferencia de gran parte del poder distribuido de décadas pasadas, la oficina central generalmente tiene visibilidad completa de todas las actividades. Igualmente importante es que el impacto también puede rastrearse y monitorearse tanto a nivel individual como a nivel de tienda..

Sin embargo, hay una serie de otros obstáculos que deben superarse: En primer lugar, es importante que la alta gerencia comprenda y sea sensible a los aspectos prácticos de la implementación del descubrimiento a nivel del suelo..

Por ejemplo, puede ser que todas las pruebas hayan demostrado que la adopción de frases clave como parte de un proceso del centro de llamadas brindará resultados más efectivos. Sin embargo, si los agentes no se sienten cómodos con el cambio propuesto y no están convencidos por la escala de beneficio, los resultados anticipados no se realizarán.

En segundo lugar, los resultados y el impacto resultantes deben ser medibles para determinar la efectividad de cualquier iniciativa, que luego se puede usar para generar confianza y asegurar la aceptación de una implementación más amplia en toda la empresa..

Finalmente, con el espíritu de fallar rápido, el negocio debe ser lo suficientemente valiente como para admitir cuando las cosas no funcionan, tanto en las partes existentes de la operación como en las nuevas iniciativas, y tomar medidas correctivas inmediatas. En un entorno iterativo con una medición rápida de los resultados, estas decisiones se pueden tomar rápida y repetidamente para optimizar los resultados..

Mejores prácticas visibles

Una empresa que ha escalado con éxito las alturas de una estrategia perfecta, desde el experimento inicial hasta el análisis hasta la ejecución final de la empresa, puede distinguirse de una empresa que aún se encuentra en las estribaciones de la implementación de Hadoop, por ejemplo, de varias maneras..

Aunque gran parte del esfuerzo para ofrecer este enfoque integrado tiene lugar detrás de la escena, es más probable que una organización basada en datos cambie visiblemente a lo largo del tiempo, ya que responde de manera rápida y eficaz a lo que hacen los competidores y los clientes. La organización también tiende a estar más dispuesta a adoptar conceptos disruptivos e introducir cambios radicales en el negocio para diferenciarse y obtener una ventaja competitiva..

Un buen ejemplo de un enfoque de descubrimiento iterativo es Amazon: para clientes frecuentes, el sitio de Amazon no ha cambiado con el tiempo, pero si comparamos las instantáneas del sitio web desde hace cinco años hasta hoy, habría una diferencia notable.

Esta percepción se debe a que Amazon ha aprovechado los descubrimientos incrementales y mejorado sutilmente su sitio web, brindando innovación y mejoras en el servicio sin interrumpir dramáticamente la experiencia o la rutina de sus clientes..

El sitio ha evolucionado con un impulso continuo para que la experiencia de compra del cliente sea lo más intuitiva y fácil posible. Los cambios serán sutiles para que los clientes que regresan sepan qué hacer y dónde ir en el sitio, pero se benefician de las mejoras constantes..

Entonces, ¿por qué un enfoque basado en datos es un componente clave del éxito empresarial? Permite tomar mejores decisiones basadas en el valor al ofrecer datos sobre los cuales basar las comparaciones de opciones relativas y medir con precisión su efectividad. Una mayor granularidad permite una mayor ventaja competitiva, a través de la capacidad de medir el valor de las nuevas ofertas.

Una arquitectura de datos unificada garantiza el uso más eficiente de personas, procesos y tecnologías. También crea una infraestructura ágil y preparada para el futuro, que puede adaptar e incorporar nuevas soluciones, lo que permite que la empresa evolucione a tiempo con las demandas del mercado..

Muchas de las empresas actuales han reconocido que una buena estrategia de datos ya no se trata de medir el pasado, sino que permite a la administración predecir e influir en los resultados futuros. En resumen, esta transparencia y control hace que el negocio sea decisivamente de ser víctima de una circunstancia a dominar su propio destino..

  • Duncan Ross es el director de ciencia de datos en Teradata Reino Unido.