Este artículo se publica en colaboración con SAP Community Network.
Según IDC, el estudio Digital Universe, “los datos digitales se duplican en tamaño cada dos años; y para 2020, se espera que el universo digital contenga casi tantos bits digitales como estrellas hay en el universo.” Este crecimiento de la hiperconectividad está provocando ondas de choque en el panorama empresarial global. Para muchas empresas, esta avalancha de datos está poniendo a prueba su capacidad para ofrecer soluciones analíticas, lo que, eventualmente, podría superar su capacidad para suministrar y consumir esa información, si es que no ha ocurrido ya.
Más datos no garantizan simplemente mejores decisiones. La información que no es oportuna ni procesable no puede ayudar a influir ni a dar forma a los resultados empresariales. Si se diseña y ejecuta de forma eficaz, una estrategia de analítica empresarial puede permitir decisiones más rápidas y mejor informadas en las empresas basadas en datos.
En su libro “Competing on Analytics,” publicado en 2007, Thomas H. Davenport y Jeanne G. Harris analizaron la importancia de la analítica empresarial, poniendo el papel de la analítica en el centro de atención. Defendieron varios principios clave para el éxito, entre ellos el patrocinio de la alta dirección, una cultura de toma de decisiones basada en hechos y una metodología a nivel empresarial que abarca múltiples funciones y procesos. Su libro de seguimiento, escrito junto con Robert Morison, “Analytics at Work,” publicado en 2010, retomó este tema y sirvió como guía práctica para las organizaciones que quieren volverse más analíticas.
La (r)evolución de la analítica
Saltando al presente, la analítica sigue evolucionando en la empresa con avances notables:
Los datos ahora adoptan más formas y variantes que nunca, incluidos los datos no estructurados (como archivos, vídeos y redes sociales) que representarán la mayoría de todos los datos creados durante la próxima década.
Es más barato adquirir, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
Antes limitada a un puñado de bases de datos, visualizaciones imperfectas y un alcance reducido, hoy existe una combinación increíble de soluciones de hardware y software que proporciona a la analítica gran profundidad, diversidad y funcionalidad.
Las tecnologías móviles y las soluciones de movilidad empresarial aportan una facilidad y comodidad sin precedentes, generando importantes ganancias de productividad y convirtiendo el paradigma de «cualquier lugar, cualquier momento, cualquier dispositivo» en un requisito imprescindible para las empresas.
Los teléfonos inteligentes y las tabletas compiten cara a cara por la demanda legítima en el panorama de las aplicaciones empresariales, mientras que mobile BI desempeña un papel clave para lograr una experiencia de usuario móvil fluida en la analítica.
La tecnología en la nube aporta un nuevo modelo de distribución de software y una rápida capacidad de generar valor, y presenta oportunidades en múltiples configuraciones (incluidos los modelos híbridos que combinan soluciones locales) para lograr mayor velocidad, más flexibilidad y un menor coste total de propiedad.
La tecnología in-memory hace realidad el acceso en tiempo real y supone un avance vital para una velocidad asombrosa, a la vez que elimina los cuellos de botella de transformación de datos y las capas redundantes.
La analítica avanzada, como la predictiva, reduce las barreras de entrada a un campo que antes estaba reservado a personas con aptitudes estadísticas.
El Internet de las Cosas (IoT) y multitud de otras nuevas fuentes de información hacen imposible ignorar el big data y las oportunidades de obtener más información.
A pesar de estos avances tecnológicos, las empresas siguen teniendo dificultades para materializar el verdadero valor de la analítica: crecimiento y rentabilidad. Por ejemplo, una encuesta de KPMG de 2014 revela que el 96 % de las empresas cree que podría hacer un mejor uso de la analítica en su organización. Mientras tanto, la investigación “Workforce 2020” de Oxford Economics reveló que solo el 42 % de las empresas sabe extraer información significativa de los datos que tiene a su disposición.
Los fundamentos no han cambiado
¿Por qué algunas organizaciones consiguen obtener los enormes beneficios de la analítica, mientras que otras se quedan cortas en su estrategia y/o ejecución? Esta pregunta va al núcleo de lo que significa buscar la excelencia en analítica.
El camino hacia el éxito con la analítica sigue pasando primero por el liderazgo y el talento. La tecnología ocupa el segundo lugar porque no puede compensar por sí sola el ingenio y la determinación humanos. No se equivoquen: esta filosofía no resta importancia ni subestima el innegable valor que la tecnología aporta. Al contrario, sirve como principio rector de nuestra estrategia y, más importante aún, de la ejecución de esa estrategia, que valora por encima de todo el elemento humano.
Además de articular un marco para la excelencia en analítica a lo largo de esta serie, también compartiré ideas de uno de nuestros propios recorridos en SAP, que comenzó a desarrollarse en 2010, poco después del lanzamiento del primer iPad. En dos años, la adopción interna alcanzó más de 7.000 usuarios activos (y más de 25.000 registrados) en todo el mundo dentro de SAP, y superó el millón de visualizaciones de informes por parte de nuestros usuarios internos.
Al permitir decisiones más rápidas y mejor informadas, ayudamos a la alta dirección de nuestras operaciones globales con clientes (GCO) y a los equipos regionales a contribuir al crecimiento y la rentabilidad de SAP. Esto continúa hoy con la creación de nuestra organización Enterprise Analytics, que Davenport destacó en un reciente blog.
En resumen
Incluso con la ventaja de la perspectiva que da el tiempo, estoy absolutamente convencido de que nuestro éxito fue resultado directo de nuestra búsqueda incansable de la excelencia en analítica y de nuestra negativa a dar por sentada la integración de la tecnología al ofrecer soluciones centradas en el cliente.
Como siempre digo, perseguimos la perfección, por inalcanzable que sea, no porque creamos que alguna vez seremos perfectos, sino porque creemos que nos acerca a la excelencia en todo lo que somos y en todo aquello a lo que aspiramos llegar a ser. ¡Esta es la esencia misma de la excelencia en analítica!
La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autor: Kaan Turnali es director sénior global de Enterprise Analytic.
Imagen: Una imagen ilustrativa muestra una proyección de código binario sobre un hombre que sostiene un portátil. REUTERS/Kacper Pempel.
