Toda estrategia de 'big data' empieza con una pregunta: "¿Cuál es mi ventaja competitiva?"
Alberto Bellé, analista de Delfos Research, ha defendido la importancia de delimitar los objetivos de negocio para empezar a construir una estrategia de 'big data' competitiva y de éxito.
La sesión inaugural del evento Big Data: la democratización de la inteligencia artificial, que organiza ComputerWorld, ha corrido a manos de Alberto Bellé, analista de Delfos Research.
Como punto de partida, un porcentaje: sólo el 8,8% de las empresas Españolas utilizan Big Data. “Esto significa que el 91% de las empresas están en desventaja”, ha interpretado. Porque el dato “cambia la naturaleza de la competencia de los negocios”.
Pero para sacar partido a los datos hay que hacerse las preguntas adecuadas. “Tenemos que preguntarnos cuál es el objetivo que queremos alcanzar, qué es lo que queremos hacer. Esto regirá las decisiones que toméis después”, ha reflexionado. Para sostener esta recomendación, Bellé ha enumerado una serie de ejemplos.
El caso de McDonald’s. “¿Cuál diríais que es su variable competitiva? No son las hamburguesas. Es el tiempo”, ha expuesto. Gran parte de los clientes acuden a los restaurantes en coche y reclaman su comida en pocos minutos. Esta es la razón por la que eligen esta cadena de comida rápida. Por eso, los esfuerzos inversores de McDonald’s en tecnología big data se han dirigido a utilizar analítica predictiva para ver cuándo habrá un pico de demanda de coches y poder así mantener los tiempos de despachar.
Para Starbucks su variable competitiva es la ubicación de sus tiendas. Su estrategia en big data se ha centrado en la geolocalización y en la medición de la afluencia de las calles y su densidad. El café que sirven es caro, pero las tiendas siempre están llenas. La razón es su ubicación estratégica, ha concluido el analista.
Con estos ejemplos Bellé ha querido reforzar su recomendación inicial. La pregunta que las empresas deben hacerse es cuál es la verdadera ventaja competitiva de su negocio y a partir de ahí construir una estrategia que puede basarse en el desarrollo propio de tecnología, en la contratación de herramientas externas o en la combinación de ambas. No será una tarea sencilla. “El dato de calidad es escaso y costoso”, pero la inversión merece la pena; una buena estrategia orientada a la explotación de datos para el negocio garantiza su éxito.
