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Claves para el éxito en la aplicación de Analytics a la gestión empresarial

Claves para el éxito en la aplicación de Analytics a la gestión empresarial

A estas alturas, difícilmente existe un CEO, CTO o CIO en el planeta Tierra que no haya sido contagiado por la idea de que los datos de su empresa son increíblemente valiosos y de que existen, finalmente, los medios tecnológicos y científicos para aprovechar este valor.

Esto es claramente cierto, y cuanto mayor es la escala de operaciones y digitalización de las mismas, más grande es la probabilidad de que un uso inteligente y moderno de la información pueda introducir un cambio disruptivo en la gestión empresarial.

Pero exactamente por esta razón es muy decepcionante ver cómo muchos proyectos analíticos fracasan, quedan marginalizados dentro de la propia empresa o devuelven una fracción minúscula de los beneficios esperados. Según nuestra experiencia hay cinco razones recurrentes que minimizan los resultados de la transformación digital de las empresas.

✦ Expectativas no realistas. Pasar de la hoja de cálculo a modelos de inteligencia artificial puede ser un camino emocionante, pero es poco realista. Todas las empresas necesitan un tiempo de aprendizaje y adaptación.

✦ Confusión en la ‘leadership’. Una separación excesiva y rígida de roles, responsabilidad y competencias no es compatible con este cambio. La información es transversal por definición.

✦ Hipertrofia tecnológica. El primer paso en muchos proyectos fallidos consiste en introducir nuevas plataformas tecnológicas que nadie dentro de la empresa controla con suficiente agilidad.

✦ Ciclos de desarrollo demasiado largos. Embarcarse antes de tiempo en proyectos complejos genera ciclos de desarrollos largos. La espera excesiva frustra al equipo, disminuye su credibilidad y su prestigio interno y, normalmente, acaba devolviendo resultados pobres con respecto al esfuerzo realizado.

✦ Falta de visión. En el extremo opuesto, la búsqueda de quick wins sin una visión estratégica de trasformación suele generar resultados parciales, con baja aceptación interna y ningún recorrido.

La innovación tiene un coste y riesgos asociados, y la innovación analítica no es diferente de las demás. No existen recetas mágicas y seguras para el éxito, pero sí existen errores que se pueden evitar fácilmente –acabamos de revisar algunos– y pautas que incrementan mucho la probabilidad de no quemar tiempo y dinero.

Buscar un equipo de verdaderos profesionales. Lo que verdaderamente importa no son los méritos científicos o académicos, sino buscar un grupo de personas con la capacidad demostrable de llevar un proyecto analítico a producción de forma rentable y solvente. Por muy poco original que sea, este es el factor más importante.

Aprovechar los recursos existentes. Cualquier cambio tecnológico significativo tiene que responder a una necesidad real de la empresa y a una oportunidad demostrable de generación de valor. Prácticamente en la totalidad de los casos, esta prueba de valor se puede conseguir a través de los recursos existentes o aprovechando de forma puntual e inteligente la flexibilidad ofrecida por la nube.

Elegir un modelo Open Source. No existen datos oficiales, pero todo indica que el 90% de los proyectos analíticos que empiezan hoy en el mundo se basa en tecnología Open Source. El 99% de las horas de formación en métodos analíticos que se realizan hoy en las universidades de todo el mundo se basa en tecnologías Open Source. El 99,9% de las nuevas contribuciones en código, librerías y metodologías es Open Source. Cualquier camino alternativo, por muy atractivo que pueda parecer al principio, acabará en pocos meses siendo una terrible prisión que dificulte la contratación de talento, ralentice el arranque de los proyectos e incremente exponencialmente los costes del escalado, manutención, evolución y puesta en marcha de nuevos servicios analíticos.

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