sábado, 26 de octubre de 2013

LAS CINCO RUTAS DEL BIG DATA PARA GENERAR VALOR

Boston Consulting Group

Los datos ya son irrefrenables, se crean a una velocidad más allá de toda comprensión y las estrategias para que las empresas aprovechen y moneticen el fenómeno son un terreno aún en disputa.

En el mundo de hoy, nada es implacable mas que la muerte, los impuestos, y el crecimiento de la información. La cantidad de información generada desde los inicios del tiempo hasta el 2003 -unos 5 exabytes, según Intel- es ahora logrado cada dos días. Los negocios han entendido que había valor para ser extraído de este gigantesco volumen de información. Y cada vez más han sido capaces de obtenerlo de forma más eficiente y con mejores costos. Aún así, con todo el entusiasmo en torno al “big data”, muchas compañías están sólo rasguñando la superficie de las oportunidades que les esperan. Se encuentran analizando la información para comprenderla y clasificarla -una estrategia importante y generadora de valor, sin duda- pero aún deben explotar el realmente transformador rol que el big data puede jugar en cómo y dónde hacer negocios.

Abajo vemos a cinco principales aplicaciones de big data y cómo algunas compañías ya las están adoptando, transformando de paso el negocio e incluso la industria. Las compañías que se adelanten serán las que vean y aprovechen el rango completo de oportunidades que el big data ofrece:

-Generación de nuevos análisis de mercado.
-Mejora de procesos operativos centrales.
-Permitir una toma de decisiones mejor y más rápida.
-Aprovechar las cambiantes cadenas de valor.
-Crear nuevos negocios fundados en la información.


No todas estas oportunidades serán relevantes para cada negocio, pero la mayoría de las compañías se pueden beneficiar en múltiples frentes. Para aquellas que lo hagan, el precio no será sólo la ventaja competitiva pero, potencialmente, la habilidad de modelar el competitivo escenario.


Viendo el cuadro completo

Las perspectivas en big data han cambiado recientemente para muchas compañías. Los escépticos que vieron una sobrevendida ruta a la riqueza -siendo quemados, quizás, por sus propios complejos y costosos esfuerzos para convertir la información en dólares- se están volviendo rápidamente creyentes. Ya no están preguntando si acaso el big data puede generar valor para ellos, sino más bien cómo hacer que esto suceda.

¿Por qué cambió el tono? Los costos de procesamiento y almacenamiento de datos se ha reducido por un factor de más de 1,000 en la última década. Poderosas técnicas analíticas han emergido. Y nuevas tecnologías como Hadoop y MapReduce significan que la información ya no debe ser almacenada de forma rígidamente estructurada para ser procesada. Ahora la información puede residir en cualquier forma que tome naturalmente -desde publicaciones en Facebook a grabaciones de audio en llamadas de servicio al cliente- en data centers dispersados por todo el mundo, o en la nube.

Análisis que hubieran quedado sepultados hace sólo un par de años pueden ser ahora descubiertos de forma rutinaria y muchas veces con bastante facilidad. Las empresas entienden esto. El 2013, se espera que el big data movilice US$34,000 millones en gasto de TI, de acuerdo a Gartner. Y las iniciativas están creciendo de forma más sofisticada y con una mayor difusión. En Chevron, una plataforma interna de analítica mina información de sismos para saber dónde pueden estar localizados los depósitos de petróleo y gas, ayudando a la compañía a concentrar sus esfuerzos de perforación y gastos. En Nueva York, donde hay en torno a 1 millón de edificios pero sólo 200 inspectores de construcción, la analítica le permite a la ciudad encontrar aquellas estructuras que tienen mayor probabilidad de estar en riesgo, aumentando la eficiencia de los inspectores en cinco veces.

En lugar de quedarse en al lado del camino, planeando grandes estrategias, las empresas deben actuar: comenzar rápido, obtener experiencia y luego resultados. Al mismo tiempo, sin embargo, necesitan entender que lo que están haciendo -y el beneficio que están viendo- es sólo el comienzo.

En el corazón del big data se encuentra un tremendo potencial para transformar la forma en que las compañías operan, impulsando no sólo nuevos análisis y procesos sino que nuevos modelos de negocio. El Big Data puede hacer nacer innovación y agilidad de negocio, puede llevar a nuevas vetas de ingresos, incluso en áreas muy lejanas a la tradicional línea de negocios de la empresa.

En BCG, ya estamos viendo compañías que se benefician de esta mirada más amplia sobre el big data. Por ejemplo, una compañía de telecomunicaciones está utilizando los datos de localización de los usuarios conectados a la red para ofrecerles promociones únicas basadas en el lugar en el que se encuentren. Mediante la inferencia de la actividad que los usuarios más probablemente estén realizando (un viaje, por ejemplo, si se encuentra en un aeropuerto), la compañía puede ofrecer productos altamente relevantes -y por lo mismo, atractivos- en tiempo real. Este es el tipo de pensamiento innovador que puede atraer mucho valor.

Generando nuevas perspectivas de negocio

La mayoría de los esfuerzos de analítica avanzada tienen un enfoque táctico: aprovechar al máximo la información para obtener un par de decisiones clave de la forma más certera posible, o para resolver problemas específicos (como dónde abrir una nueva rama de un banco, o qué cupón enviar al smartphone de un cliente en una tienda). La habilidad de usar la información de esta forma ha sido ampliamente potenciada por una combinación de desarrollos: más información viniendo desde nuevas y existentes fuentes, muy mejoradas técnicas analíticas, y precios más bajos de procesamiento y almacenamiento. Como resultado, las compañías pueden incorporar información que antes no habían usado para tomar decisiones, como las publicaciones en social media y la data no estructurada con la que otras herramientas no podían trabajar. Esto ha resultado en mejores, más rápidas y más efectivas decisiones.

La analítica avanzadas puede ser aplicada a una variedad de situaciones. Por ejemplo, Vestas Wind Systems ha sido capaz de vencer un importante desafío en el negocio de energía eólica: dónde poner las turbinas. El posicionamiento preciso permite maximizar el output de energía en los más de 20 años de vida operacional de una planta de este tipo. Para localizar el lugar óptimo, Vestas analiza información de una serie de fuentes: data de viento y clima, niveles de turbulencia, mapas topográficos, y sensores en las más de 25,000 turbinas que controlan a nivel mundial. Este proceso le da a la compañía una ventaja competitiva mientras ayuda a sus clientes a maximizar el retorno de su inversión.

En el sector financiero, un cliente ha lanzado un innovador proyecto que analiza los datos de transacciones para inferir la ocurrencia de eventos importantes en la vida de sus clientes, como un casamiento o un trabajo nuevo. Estas son ocasiones que pueden gatillar interés en productos financieros de alto valor (como una hipoteca o una cuenta de ahorro conjunta). Si una institución financiera puede identificar estos momentos críticos, puede unir de mucha mejor forma a los clientes con las mejores promociones (sin contar, además, en la mejora de la relación con el mismo cliente). Un ejemplo de eso puede incluso apreciarse en BCG, donde el modelo de targeting recientemente implementado (y aún en sus etapas primarias), está demostrando ser 2.5 veces más efectivo que las aproximaciones existentes.

Tomado de tecno.americaeconomia.com

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