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El empacho de datos penaliza a las empresas más innovadoras

El empacho de datos penaliza a las empresas más innovadoras

A medida que las empresas han conseguido un mayor acceso a la información sobre sus clientes, competidores, socios comerciales y proveedores, se ha disparado el uso del análisis avanzado de datos conocido como data analytics como apoyo en la toma de decisiones. Confiar en la intuición de los altos directivos  se considera, cada vez más, una práctica del pasado. Actualmente las decisiones se toman a partir del análisis de datos procedentes de fuentes como las redes sociales, los porcentajes de clics, los buscadores y las bases de datos comerciales. Todas ellas  aportan información sobre las opiniones y los comportamientos de los consumidores y de las empresas; una información que gana valor cuando somo capaces de combinar todos estos datos entre sí.

Sin embargo, a pesar de la gran expectación que se ha generado en torno al Big Bata, puede que su utilidad no sea la misma  en todas las empresas. 

Se acaba de publicar uno de los primeros estudios que cuestiona  la importancia del data analytics en empresas con visiones estratégicas muy definidas.  En línea con informes anteiores realizado en el ámbito del posicionamiento estratégico, los autores dividen a las empresas  en dos grandes grupos: aquellas que premian la innovación y la búsqueda (a la que denominan compañías  orientadas a la innovación) y aquellas que tratan de racionalizar sus procesos de producción y aprovechar al máximo los recursos existentes (orientadas a los procesos).

Las empresas innovadoras y con visión de futuro deberían mostrarse especialmente recelosas a la hora de dar demasiada importancia al análisis de datos, ya que  podría interferir con sus actividades de I+D

Según sus conclusiones —que podrían parecer contrarias a la opinión generalizada—, las empresas innovadoras y con visión de futuro deberían mostrarse especialmente recelosas a la hora de dar excesiva importancia al análisis de datos, ya que  podría interferir en sus actividades de I+D. Sin embargo, las compañías cuyos modelos de negocio se basan en la mejora incremental de sus productos o procesos pueden, sin embargo, conseguir un impulso importante con  el  análisis avanzado de datos.

Los responsables del estudio han analizado una serie de bases de datos para obtener una visión general de cómo emplean  el data analytics las empresas más punteras. En primer lugar, utilizaron datos de un estudio de 2008 sobre altos directivos del área de IT y RRHH de más de 300 compañías cotizadas, sobre sus prácticas de negocio y el uso de las tecnologías. Esta información permitió a los investigadores hacer una clasificación sobre la orientación de cada empresa –a innovación o a procesos-. Posteriormente, combinaron esta información con una base de datos de Compustat que recopila información  sobre múltiples factores clave para el desempeño de las grandes empresas desde 1987, incluidos datos sobre sus activos físicos,  ventas y nóminas de sus empleados. Todo ello con el objetivo de valorar el éxito conseguido por las distintas compañías.

Por último, los autores accedieron a un fichero online de más de 6 millones de empleados que identificaba a las personas que habían trabajado en las empresas analizadas en el estudio desde 2007. Utilizaron palabras clave incluidas en sus currículos  para identificar a empleados con formación o experiencia en el ámbito del análisis de datos —ingenieros de software, analistas de sistemas, programadores, consultores, gestores de programas, especialistas financieros y supervisores de servicios a clientes, entre otros—. Dado que contaban con información de toda la carrera profesional de estos trabajadores, los responsables del estudio pudieron vincular la importancia de las habilidades en el ámbito del análisis de datos con los resultados y el enfoque estratégico de cada empresa durante un horizonte temporal de unos veinte años. Diversos estudios indican que la capacidad de una empresa para extraer valor del data analytics no sólo depende de contar con la plataforma de IT adecuada y las últimas tecnologías, sino también de disponer de una mayor proporción de empleados que puedan procesar dicha información.

En líneas generales, los investigadores han llegado a la conclusión de que el grado de experiencia en el análisis de datos de la plantilla no parece estar relacionado con los resultados de las empresas. Pero el uso del data analytics sí que ayuda a las compañías más orientadas a procesos.  Estas prácticas avanzadas de análisis de datos, sin embargo, no son tan útiles para las compañías más innovadoras.  De hecho, los autores concluyen que una mayor capacidad de data analytics puede llegar a tener un impacto negativo en sus resultados. En pocas palabras, el uso de estas técnicas parece ser más adecuadas para las empresas  centradas en conseguir pequeñas mejoras incrementales en sus negocios, y no tanto para las aquellas que aspiran a irrumpir en los mercados con productos o servicios innovadores.

Las capacidades en el análisis de datos pueden ser más relevantes interesantes en aquellas empresas focalizadas en los procesos porque la lógica de dichas decisiones se puede inducir o respaldar en mayor medida mediante datos cuantitativos. Al fin y al cabo, un gran número de empresas han utilizado los avances tecnológicos para racionalizar sus operaciones internas y conseguir una mayor flexibilidad, al tiempo que recortan costes, y mejoran el uso de los recursos y los plazos de entrega en sus productos o servicios.

Por el contrario, en el caso de las compañías más innovadoras, el criterio y la intuición de los altos directivos siguen siendo de mayor valor. Si bien los datos procedentes de los motores de búsqueda y las opiniones sobre productos pueden aportar un ingente volumen de información, es posible que "demasiado cocineros estropeen el caldo".

Sirva el ejemplo de Steve Jobs, que descartó realizar cualquier tipo de estudio de marketing cuando Apple desarrolló el iPad original. Hasta entonces, la mayor parte de los consumidores y analistas se mostraban escépticos ante de la idea de ordenadores en forma de tabletas, ya que la ninguno de ellos había cumplido sus expectativas de movilidad y alto rendimiento. Si los ingenieros de Apple hubieran hecho demasiado caso a las opiniones del público —enormemente dependientes de las experiencias y productos conocidos en ese momento— en lugar de basarse en sus propias posibilidades, probablemente los directivos habrían descartado el proyecto.  Es evidente que a Apple no le ha ido mal con el iPad —y otras empresas innovadoras deberían tomar nota de esto a la hora de evitar el exceso de información.

Archivado en: Big Data , Estrategia , Innovación , Start-ups

Contacto en PwC

Ignacio Rel

Ignacio Rel

Socio responsable de Strategy& España

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