Aplicaciones de la metodología EMANA en empresas

Transformación Digital de la Sociedad: Hacia los Datos

Alex Rayón Jerez Universidad de Deusto

Resumen

En el presente trabajo de revisión, se presenta la relación entre una de las tecnologías emergentes, tecnologías de la cuarta revolución industrial, Big Data, la aplicación de la analítica de datos y la estrategia de transformación digital en la que actualmente están involucradas las organizaciones, explotando las capacidades de las tecnologías digitales para crear nuevos modelos de negocios digitales.

En este trabajo se destaca que la transformación digital es un proceso donde los datos se convierten en el “petróleo del siglo XXI” y que requiere de un cambio mental de todas las personas y áreas de la organización, para que trabajen colaborativamente con mente abierta, inteligencia emocional y capacidad para adaptarse a un entorno flexible y cambiante.

En este trabajo se revisa la metodología EMANA, se presentan las mejoras de eficiencia logradas por las organizaciones que aplican la metodología. Finalmente se presentan conclusiones de la generación de valor logrados por organizaciones que han aplicado la transformación digital.

Introducción: del ¿Qué? al ¿Por qué?

Mucho ha llovido desde que, en 2012, McAfee y Brynjolfsson escribieron el influyente artículo “Big Data: The Management Revolution”. Era una época en la que poca gente conocía el concepto, y aún menos lo ponían en valor. Sin embargo, el artículo, supuso un punto de inflexión para muchas de las compañías que leyeron con atención los postulados de estos autores.

Citando a Deming y Drucker, describieron cómo la implosión de la era digital y los datos inherentes a su naturaleza y arquitectura traería una era de grandes volúmenes de datos. Los directivos podrían conocer mejor sus negocios

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para mejorar así su proceso de toma de decisiones y su rendimiento. De ese artículo, siempre rescato tres conceptos que, para mí, describen muy bien qué es esta era del Big Data: trazabilidad, atribución y entendimiento. Es decir, una era en que la digitalización de muchos aspectos de nuestra sociedad haga que podamos atribuir a un hecho sus causas y así entender mejor el comportamiento de los seres humanos y su proceso de toma decisiones.

Viktor Mayer, en su libro “Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think”, define el Big Data como el eterno sueño de la estadística: que no haya que muestrear, sino que podamos analizar todos los datos generados en un entorno dado. Así, muchos sectores de actividad económica ven nuevas oportunidades en esta “economía del dato”. ¿Qué diferencia al Big Data del Business Intelligence and Analytics que ya se venía realizando? De las famosas “V” que describen al Big Data, yo creo que tres de ellas son las que mejor lo explican: Volumen, velocidad y variedad. El 90 % de los datos del mundo han sido creados en los últimos dos años. Cada 10 minutos, se sacan tantas fotografías en el mundo como todas las tomadas en el siglo XIX y parte del siglo XX. Por lo tanto, sobran palabras para decir que el volumen y la velocidad de creación son un gran reto en la actualidad. Y, en cuanto a la variedad, basta ilustrar la idea que se estima el 80 % de los datos que son de valor para una compañía, no tienen ningún tipo de estructura ni formato. La extracción de conocimiento de estos representa un problema para las compañías.

Por otro lado, el mundo del Business Intelligence que venimos usando ya desde los años 90, nos ha aportado siempre una mirada hacia atrás: es decir, una mirada que nos decía lo que había ocurrido en el pasado, de manera resumida, agrupando y visualizando datos. El Big Data trae una nueva mirada, una perspectiva futura en la que buscamos predecir lo que pudiera ocurrir para aprovechar oportunidades y escenarios, y adelantarse a través de las técnicas que nos aporta el mundo del Business Analytics. Un cruce entre los modelos analíticos que la estadística que nos aporta, y que permite modelizar el funcionamiento de las organizaciones.

Tres elementos son los que están impulsando que el Big Data y su adopción sean exponenciales. En primer lugar, el abaratamiento de la computación. El libro “La sociedad de coste marginal cero” de Jeremy Rifkin, nos ilustró con los costes marginales cero que tendríamos en esta era digital. En segundo lugar, la tecnificación de la sociedad y su digitalización. Cada vez codificamos en objetos conectados a internet más conductas o expresiones sociales. Los coches, las lavadoras, nuestra ropa o incluso nuestras paredes ahora adquieren capacidades de escucha y actuación, lo que hace que se generen cada vez más datos de todo ello. Y, en tercer lugar, vivimos en la era de las redes sociales. Las que

empleamos en nuestro día a día (Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn, etc.), son servicios “gratuitos”. Pero, ya saben que nada es gratis. Las redes sociales comerciales, las que empleamos, funcionan como si fueran una televisión: el objetivo es generar datos sobre audiencias y comportamientos para que luego puedan comercializar espacios de impacto a esas audiencias. Nos convertimos en proveedores de datos.

Todo ello hace que necesitemos un nuevo paradigma de almacenamiento, procesamiento y puesta en valor de los datos. Lo hemos venido a bautizar como Big Data, un paradigma en el que lo que necesitamos son emprendedores de datos que sepan interrogar y sacar valor de los datos. Las organizaciones que están de verdad obteniendo una ventaja competitiva son aquellas que están reformulando su organización para poner los datos en el centro, y sincronizar procesos alrededor. Organizaciones que se convierten en “data-driven business”, y en las que el contraste de hipótesis se convierte en la mirada hacia la toma de decisiones y la gestión estratégica, táctica y operativa. Tal es el caso de Mercadona, que recientemente anunciaba su nuevo “cerebro tecnológico”, dentro de un ambicioso Plan de Transformación Digital de 126 millones de euros. En el centro de dicho plan, un Centro de Proceso de Datos (CPD) que permite sincronizar procesos y tomar decisiones de abastecimiento, suministro, compra, venta, descuentos, etc., gracias a lo que ha venido a denominar su cadena de suministro conectada en tiempo real.

Marco conceptual: Metodología EMANA

Eficiencia es una palabra intrínsecamente ligada a la medición de todo lo que nos rodea. La gestión de una empresa se mejora así con la disponibilidad de los datos, dado que las decisiones estarán apoyadas con la evidencia disponible. Cuando Norton y Kaplan introdujeron el concepto de Cuadro de Mando Integral ya señalaron lo que con el Big Data podemos obtener. Los indicadores clave para la toma de decisiones son más accesibles que nunca ante la gran abundancia de datos que una empresa dispone (tanto dentro de la propia empresa como en fuentes ajenas).

Suelo así responder a la pregunta de la utilidad del Big Data valiéndome del Cuadro de Mando Integral de Norton y Kaplan. Considerando sus cuatro perspectivas (Financiera, Interna de procesos, Cliente e Innovación y Aprendizaje), podemos clasificar los enfoques de explotación de datos en dos grandes grupos:

„ Enfoque “hacia fuera” de la empresa: considerando la perspectiva Financiera y de Cliente del BSC, identificamos dos grandes explotaciones de datos:

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„ Obtención de nuevos ingresos: se trata de ayudar a las organizaciones a obtener nuevos mercados, nuevos clientes, nuevos márgenes sobre clientes ya existentes, nuevas oportunidades de productos y servicios, etc. „ Fidelización de los clientes: en un mundo caracterizado por la competitividad, la retención de los clientes actuales resulta de enorme interés para las empresas, por no tener que volver a invertir en su adquisición. Además, a mayor ciclo de vida, mayor facilidad de sacar más rentabilidad con la venta cruzada de nuevos productos o la adquisición de nuevos productos o servicios de la misma empresa por parte del cliente. „ Enfoque “hacia dentro” de la empresa: incluyendo la perspectiva de Procesos y de Aprendizaje e Innovación, fundamentalmente podemos centrarnos en la mejora de los procesos de una compañía. De esta manera, la optimización de costes mediante la detección de puntos de mejora y los factores que generan las desviaciones, se convierten en otra utilidad a obtener del Big Data.

El Big Data, sirve así a las compañías en tres principales utilidades: ganar más dinero, evitar perderlo y optimizar costes. Unas utilidades que aportan una mejora financiera y operacional que dota de competitividad a las compañías. Para alcanzar estas ventajas, la estrategia de implantación de una solución de Big Data en una organización debe seguir unos pasos secuenciales, planificados y bien ejecutados. El framework “The Analytics Maturity Quotient”, nos habla sobre los factores críticos de éxito que deben incluirse en un proyecto de Big Data, a saber: Calidad de los datos, Liderazgo, Habilidades analíticas, Procesos de toma de decisiones basados en datos, e Infraestructura Tecnológica.

Considerando estos factores, y fruto de los proyectos desarrollados en estos años, hemos creado la metodología EMANA, acrónimo de Estrategia, Medición, Análisis, Noción clave y Acción.

„ [E]strategia: el mundo de las soluciones informáticas y digitales se ha caracterizado en muchas ocasiones por la falta de estrategia. Implantar un CRM o

ERP sin el apoyo y liderazgo del gobierno corporativo ha sido un fracaso en innumerables ocasiones. Si bien Big Data no es un sistema de información, sí que se nutre de los mismos, y afecta a todos los procesos de una compañía. ¿Queremos captar más mercado? ¿Queremos mejorar la experiencia de cliente y así su fidelización? ¿O buscamos reducir costes y optimizar así los márgenes? Todo empieza con el liderazgo de la cúpula directiva que tiene esto claro, e involucra en el proyecto a los afectados. „ [M]edición: estamos evolucionando lentamente a vivir en un mundo en el que, de manera inevitable, las compañías pasan a saber qué compramos, cuándo lo hacemos, con qué frecuencia, cuándo consumimos, con qué actitud, con quién, cómo nos sentimos, etc. Esto es así porque tienen un buen

plan de medición de muchos aspectos de su día a día. Disponer de una estrategia de captura de datos, que, además, sean normalizados y dispongan de buena calidad resulta fundamental para el buen éxito de un proyecto. „ [A]nálisis: en el día a día de una empresa analizamos multitud de situaciones, datos, problemas, etc., para poder tomar las decisiones más adecuadas sobre las actuaciones a llevar a cabo. En 2012, Davenport y Patil escribían que el científico de datos era la profesión más sexy del siglo XXI. Un profesional que, combinando conocimientos de Matemáticas, Estadística y

Programación, se encarga de analizar estos grandes volúmenes de datos. A diferencia de la estadística tradicional que utilizaba muestras, el científico de datos aplica sus conocimientos estadísticos para resolver problemas de negocio aplicando las nuevas tecnologías, que permiten realizar cálculos que hasta ahora no se podían realizar. „ [N]oción clave: la noción clave es el resultado del trabajo de un científico de datos. Es lo que vendría a ser una traducción del concepto inglés Insight, concepto siempre muy vinculado al mundo del Business Intelligence. Se trata de encontrar la raíz del problema, la oportunidad de mejora, a través de datos deducidos y no gracias a información simplemente visible. Los insights o nociones clave serán así la base de nuestras estrategias de mejora. „ [A]cción: una buena noción clave es lo que pone en marcha el proyecto, descubre una necesidad oculta que podemos tratar de cubrir. Del insight, de la noción clave, que implicaba percepción, entendimiento y conocimiento, pasamos a la acción, a la conclusión, en la que decidimos y ponemos en marcha las acciones pertinentes para lograr los resultados u objetivos definidos anteriormente.

Aplicaciones de la metodología EMANA en empresas

En el Foro de Davos de 2011, se introdujo un concepto de manera transversal denominado la “Web of the World”. Un concepto que hacía referencia a cómo las comunicaciones móviles, las tecnologías sociales y los sensores, estaban conectando personas, internet y el mundo físico en una red global. Se habló sobre cómo el análisis de los datos personales nos podía dar un significado y entendimiento de nuestra actividad humana que nunca antes se había conseguido. Los datos se convertían así en el “petróleo del siglo XXI”, y nacía un nuevo activo en las compañías: los datos personales.

En estos cinco años, las compañías se han ido dando cuenta de ello. En una era en la que muchos productos se han comoditizado es difícil diferenciar nuestra propuesta de valor por precio. De este modo, en occidente afrontamos la era

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de los intangibles. Diferenciamos nuestra oferta de productos y servicios por elementos como la marca, el diseño, el servicio, la innovación, etc. Y en todos estos elementos, el dato juega un papel fundamental para el análisis, estudio de alternativas y posicionamiento. Un informe del centro de Digital Business del MIT, junto con McKinsey exponía como las empresas que empleaban soluciones de Big Data eran un 5 % más productivas y un 6 % más rentables que sus competidores.

Además de la competitividad, el consumidor de este siglo XXI también es diferente. Por un lado, son más sabios que antes. Según un estudio de Experian de 20131, el 70 % obtiene información online antes de tomar la decisión de compra final. Por otro lado, el 55 % de los consumidores quieren ser tratados de forma individual, recibiendo promociones y descuentos personalizados. A estas expectativas altas, se suma que tienen mucho poder, dado que el 50 % de las decisiones de compra están basadas en recomendaciones a través de redes sociales. Los datos son los que permiten articular estrategias para estos consumidores omnicanales (online y offline), que quieren un tratado para sus necesidades personales y que saben que las redes sociales son datos de enorme valor para sus resultados.

Para reflejar la experiencia y resultados cosechados de la implantación de la metodología EMANA, exponemos a continuación cinco proyectos Big Data que recogen su triple utilidad.

1) Ganar más dinero El Marketing Intelligence se concibe con la idea de aplicar técnicas de Big Data a la mejora de la eficiencia del marketing. La idea es analizar la parte más transaccional de compraventa de productos y servicios con las acciones de marketing, y entender su relación. Esto fue lo que hicimos con una empresa que elabora y comercializa vinos, bebidas y jamón ibérico. Recién comenzada su andadura con una tienda online, pensó en estudiar posibilidades para mejorar sus resultados. Nos brindó la posibilidad de analizar los datos que disponía en el Google Analytics de su tienda online. Nos servimos de datos contextuales de una compra (momento, lugar, composición de la cesta de la compra), lo enmarcamos en perspectiva (frecuencia, tiempo entre última compra, etc.) modelizamos el cliente (si lo hace con tarjeta de fidelización, edad y perfil sociodemográfico, si viene incentivado por un descuento, etc.) y el canal por el que ha seguido su

1 http://www.experian.es/prensa/estudio-habitos-compra-online-offline-consumidor-espanol.html