De acuerdo a mi experiencia, entre el 90 y el 95 por ciento de las empresas está errando a la hora de extraer el valor o el retorno de la inversión esperados de sus proyectos de inteligencia de negocio (business intelligence o BI). Es tiempo de descifrar por qué está sucediendo esto y cómo podemos modificar estas estadísticas.
En el actual escenario empresarial, tremendamente marcado por el empleo de los datos, la mayoría de las compañías reconocen resignadas que la información que aglutinan debería reportarles mayores beneficios, si bien dudan sobre qué soluciones tecnológicas escoger. Se encuentran sumergidas en ingentes volúmenes de datos procedentes de numerosas fuentes, pero todavía no cuentan con el know-how y la infraestructura, necesarios para sacarles partido.
Cuando las organizaciones consiguen apurar todo el potencial de sus datos son capaces de tomar decisiones acertadas y precisas a lo largo y ancho de toda la organización, así como identificar nuevas fuentes de ingresos. Sin embargo, para conseguir monetizar la información de esta manera, han de sacar conclusiones en base a esa información y someterlas a una serie de procesos operacionales. Esto no supone depositar la tecnología de BI y analítica solo en manos de analistas y directivos, sino de todos y cada uno de los empleados operacionales que toman cualquier tipo de decisión en su día a día.
Por ejemplo, imagínese cómo de eficiente podría ser un comercial que pudiera contar al instante y en todo momento con acceso a la información de sus clientes, a sus históricos transaccionales y a la disponibilidad de sus productos. Teniendo en cuenta que esta información suele estar repartida por diferentes sistemas, aquellas compañías que consigan armar a sus departamentos de atención al cliente con la capacidad de acceder de manera intuitiva a la información y tomar decisiones inmediatas, gozarán de una importante ventaja competitiva.
Para que una organización consiga extraer el máximo valor de su información, resulta importante que el acceso en modo auto-servicio a los datos también se extienda a socios, clientes y proveedores. Pero, de cualquier forma, resulta fundamental que comprenda la metodología a emplear con relación a la monetización de datos, que abarca la gestión de toda la cadena de valor de los datos.
'Diamantes' en bruto
Si partimos de los datos en bruto, una organización puede emplear determinadas herramientas de TI para capturar todo tipo de datos: transaccionales, logísticos, de marketing, sobre clientes, etc. Cuanto más integrada se encuentre la información, más completa será la fotografía y mejor será el marco de trabajo para la monetización de datos.
Si nos trasladamos a la siguiente sección de la cadena de valor, hemos de proceder a industrializar las conclusiones e ideas extraídas. Solo habremos extraído el valor real de los datos, si conseguimos mejorar el proceso de toma de decisiones a través de aplicaciones informacionales. Como tal, el proceso de industrializar conclusiones implica ejemplificar los activos de datos tanto con aplicaciones de BI operacional como de customer-facing.
Para comprender realmente este proceso, podemos echar un vistazo a nVision Global, un proveedor de software y servicios especializado en cobros para el sector de transporte y logística. En base a su actividad principal, nVision ha estado facilitando a sus clientes entre un 5 y un 10 por ciento de ahorro a través de la gestión y la auditoría de sus facturas de transporte. La compañía identificó una oportunidad de negocio si conseguía desarrollar una app informacional que capacitara a sus clientes para gestionar mejor sus sistemas logísticos. Alcanzó su objetivo al monetizar los datos que ya formaban parte de las facturas de transporte, obteniendo un 2 por ciento de ahorro que, teniendo en cuenta unas remesas por valor de 150 millones de euros, suponía grandes cantidades de dinero. nVision ha conseguido capturar los datos de sus clientes, integrarlos, industrializarlos gracias a una aplicación analítica y posteriormente reutilizarlos para atender mejor a sus clientes -lo que ilustra a la perfección los pasos que habría que dar en este proceso-.
Cualquier organización, independientemente de su tamaño, se puede encontrar ante un volumen ingente de datos que no tiene por qué despertar oportunidades de negocio si no consigue gestionarlos en línea con sus necesidades. Si finalmente extrae valor de esa información, podrá hallar las conclusiones que le permita optimizar tanto su negocio como el de sus clientes.