Revista Management Herald – 2015
Jorge Seoane, Socio Responsable de la Práctica IT Consulting de Paradigma Sociedad de Soluciones.
A partir de estudios de alcance global se concluye que las empresas que adoptan estrategias digitales en su negocio, superan en rentabilidad a la rentabilidad promedio de las empresas en las industrias en las que operan.
La estrategia digital tiene por ejes: la experiencia del cliente, la capacidad analítica, la gestión de los contenidos de los canales digitales y los servicios e infraestructuras que la sustentan.
En esta nota de opinión, haremos foco en el desarrollo de las capacidades analíticas, que representan un factor diferencial y competitivo en las organizaciones, no sólo en empresas que operan bajo un modelo de compañía digital, sino también en aquellas que se manejan dentro del ámbito de un negocio tradicional.
El almacenamiento, el nivel de disponibilidad y explotación de grandes volúmenes de datos tienen un impacto cada vez mayor en la toma de decisiones en línea, a partir de la evaluación y proyección de resultados, y en la posibilidad de operar sobre el comportamiento de las distintas comunidades que interaccionan con la empresa.
Los procesos de análisis y gestión de la información requieren establecer un modelo de gobierno que defina con claridad los alcances, roles y responsabilidades y funciones a cubrir por los distintos partícipes.
Nivel de Madurez de Inteligencia de Negocio en la organización
Para avanzar en el desarrollo de capacidades de Inteligencia de Negocio, es relevante entender desde donde se parte.
El nivel de madurez actual se puede situar en los siguientes estadios de implementación:
1°) Disponibilidad de Herramientas Básicas de Gestión: En este nivel, la solución de gestión de la información resuelve requerimientos a partir de datos históricos, departamentales, no integrados, con algún grado de redundancia. El origen de los datos son los propios sistemas aplicativos como fuentes de información sin contar con una base que los integre, sumarice y facilite su representación. En esta modalidad hay un trabajo importante de obtención de indicadores, con alguna actividad manual para su elaboración.
2°) Implantación y Gestión del Modelo de Datawarehousing: En este nivel se debiera disponer de información integrada única, compartida, consistente, disponible, estructurada en cascada y herramientas de visualización que permiten manipular y representar indicadores clave de gestión.
3) Gerenciamiento a partir del Cliente y evolución del Modelo de Gestión Empresario: En este nivel, la comunidad de clientes y prospects a partir de las interacciones con la empresa, genera una base de datos que se analiza en diferentes perspectivas. Estas perspectivas incluyen visiones transversales, múltiples dimensiones de gestión, información predictiva y proyectiva, personalizada a cada destinatario que cubre aspectos gestionales y analíticos.
4) Integración con la Información del Cliente disponible en el mercado (Big Data): En este nivel, el cliente y los prospects, desde su actividad en distintos ¨ámbitos digitales¨ generan datos estructurados y no estructurados. Las capacidades analíticas permiten realizar análisis en línea a partir del comportamiento y la experiencia del cliente en su interacción con el canal digital o no digital con el que opere, integrado a su actividad en las redes sociales y otros ámbitos de Internet. Las bases de datos que integran la plataforma analítica están conformadas por información propia y de terceros.
Estrategia de Implementación
La implementación de un modelo de Inteligencia de Negocio recorre el siguiente proceso:
– Definir el Modelo de Negocio y el impacto sobre el P&L.
– Establecer la estrategia de Inteligencia de Negocio que integre los Negocios digitales y tradicionales.
– Diseñar los Procesos de Gestión de la información, identificando roles, responsabilidades y productos.
– Establecer la Estrategia y el camino de integración de la plataforma y soluciones de BI y Big Data.
– Diseñar la arquitectura y plataforma analítica.
– Diseñar el Modelo Relacionamiento entre las áreas de negocio, operación, soporte, requirentes y sistemas.
– Adecuar las capacidades y competencias requeridas en la organización y sistemas.
– Medir y gestionar el avance de la ejecución y la adopción de la estrategia.
Conclusiones
Las empresas deben responder rápidamente a los desafíos de los mercados. El desarrollo de capacidades analíticas sobre sus datos – comercial, servicio, producción, logística, gestión interna – representa un factor clave de mejora de su rentabilidad.
¨Las capacidades analíticas permiten realizar análisis en línea del comportamiento y la experiencia del cliente”.