El poder de los datos en la toma de decisiones

El ‘big data’ se ha convertido en un activo estratégico para las empresas al que las escuelas dan respuesta.

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Si dirige una cadena internacional de café como Starbucks y decide cruzar la información del tiempo con la de las ventas, puede predecir cuántos cafés pedirán cada hora en función de si hace frío, calor, llueve o sale el sol. Unas cifras que le ayudarán a calcular la demanda y a deducir cuándo debe aumentar o reducir turnos. O si lleva el mando de la compañía de alquiler de pisos vacacionales Airbnb, que, tras analizar las características de la vivienda, entorno y ciudad de los usuarios, puede ofrecer a sus clientes precios ajustados a sus necesidades.

Estos ejemplos ilustran el enorme poder que concede hoy el big data a las empresas, debido a la vasta comprensión que proporciona sobre el consumidor y la operativa del negocio. Esto agiliza la toma de decisiones, que ya se produce al instante, a fin de detectar deficiencias, oportunidades y reaccionar o anticiparse a las demandas del mercado.

“Da a las organizaciones un conocimiento mucho más profundo del cliente [sus gustos, qué hace y cómo interactúa en la web, blog o redes sociales] para definir productos y servicios personalizados”, afirma José Casado, director del máster en Business Analytics and Big Data de IE Business School. También optimiza los procesos operativos y reduce costes, pues se pueden prever fallos u obsolescencia de una máquina, añade.

• El nuevo petróleo 

De ahí que ahora sea un recurso más a disposición de las empresas, como los económicos y humanos, señala Núria Agell, directora del departamento de operaciones, innovación y ciencia de datos de Esade. “Es el nuevo recurso natural y se plantean equivalencias con el petróleo, por ser un activo estratégico, pero que hay que saber extraer, refinar y utilizar, como la gasolina en el transporte, para que produzca el efecto deseado”, apunta Wolfram Rozas, director del programa ejecutivo en Big Data and Business Analytics de EOI y responsable de desarrollo de negocio de IBM.

Por eso “la gestión basada en evidencias se está comenzando a extender como práctica en el management. Ahí, el big data desempeña un papel fundamental, por eso escuelas de negocios como la nuestra consideramos imprescindible ofrecer este tipo de formación para las empresas”, asegura Alex Rayón, director del programa de Big Data de Deusto Business School.

El análisis de grandes volúmenes de información sirve para detectar deficiencias y anticiparse al mercado

Esa batalla estratégica por dominar los datos para adaptarse y no morir en el intento se constata en un estudio reciente de OBS Business School. El 65% de las empresas cree que es básico para subsistir y hasta más importante que su producto. Sobre todo reconocen su impacto en la cuenta de resultados: el 72% obtuvo en 2015 un 8% más de beneficios y un 10% menos de pérdidas.

“Su puesta en valor es clave en la toma de decisiones y uno de los factores más importantes en la transformación empresarial”, destaca Arturo de las Heras, director del Centro de Estudios Financieros (CEF) y Udima.

Es el caso de la multinacional Procter & Gamble (P&G), que ha impulsado “un cambio radical de cultura al poner los datos en el centro de su empresa”, cuenta Manu Carricano, profesor de EADA Business School. La compañía ha instalado dos herramientas (Business Sphere y Decision Cockpit) que permiten visualizar en directo su información financiera a través de gráficos depurados.

Unos 40.000 empleados, desde el directivo hasta el vendedor, tienen acceso a la plataforma, cuyo ahorro por eficiencia se calcula en unos 790 millones de euros, según Carricano. Una tendencia a la que se une Coca-Cola para negociar mejor y dar respuestas rápidas en el área comercial, por ejemplo.

• Beneficios y aplicaciones

“Si la labor tradicional de un directivo era hacer un diagnóstico de situación, ahora es cada vez más importante completarlo con un pronóstico de la evolución de la organización, clientes y competidores por la presión competitiva”, opina Raúl Arrabales, profesor del programa superior en Big Data del Instituto de la Economía Digital de ESIC (ICEMD).

El robot NAO Watson, de IBM, habla con unas participantes en la feria CeBIT de Hanover (Alemania), el pasado mes de marzo.Getty Images

Watson, ¿con quién nos fusionamos este año?

El futuro pasa por las máquinas y Watson será la mano derecha de los directivos, pero no el querido e inseparable compañero de Sherlock Holmes, sino el superordenador creado por IBM.

La inteligencia artificial es la otra rama de aplicación del big data, a través del desarrollo de sistemas cognitivos con una interfaz de lenguaje natural y algoritmos que permiten el aprendizaje automático a través del entrenamiento continuo.

Es el caso del sistema Watson de IBM, que, a partir de libros, bases de datos, Internet y antecedentes, es capaz de inferir y responder a las preguntas formuladas por el ser humano. Superó su primera prueba en 2011 en el concurso de ­televisión estadounidense ­Jeopardy!, equivalente al Pasapalabra español, donde venció a los mejores competidores de la historia del programa.

Unos resultados extraordinarios que han llevado a la empresa a explorar su uso en el sector sanitario o bancario. “Esa misma filosofía se está aplicando en CaixaBank, que lo utiliza para gestionar de forma más eficiente la atención al cliente y la asesoría en comercio exterior”, indica Wolfram Rozas, ejecutivo de la multinacional tecnológica IBM.

“Los sistemas cognitivos del futuro serán los asistentes de alta dirección”, vaticina José Casado, portavoz de IE Business School, ayudando a la empresa en la toma de decisiones. ¿Con qué empresas nos fusionamos? ¿Cómo afecta a la compañía la bajada del precio del petróleo?, ilustra Casado. Watson será más eficiente cuanto más se entrene, asegura Rozas.

Ese mayor acceso y transparencia informativa influye en la democratización de la toma de decisiones, aduce Enrique Serrano, consejero delegado de MBIT School. “Cuanto más se amplíe el espectro, mejor para la empresa”, sostiene.

Aunque ayuda también a tomar medidas de forma inmediata, lo que facilita la corrección de errores en procesos o campañas de marketing para disminuir riesgos, mejorar la calidad y la rentabilidad. De ahí que adaptarse a este escenario requiere comprender que no hay que esperar a las reuniones mensuales para adoptar medidas, advierte.

¿Sabe cuántos documentos, imágenes, vídeos, audios, máquinas se archivan o se tiran a la papelera sin aprovecharse? El ámbito de aplicación del big data es enorme y pueden beneficiarse pequeñas y grandes, sugiere Agell, de Esade.

No obstante, los pioneros han sido los sectores de teleco y la banca, ramos muy tecnificados; seguidos por el comercio minorista y los seguros, hasta llegar hoy a las empresas de servicios básicos y la industria, precisa Rozas, de EOI. Con un crecimiento potencial en el sector público, por el reclamo ciudadano de más transparencia en las cuentas públicas, y el sanitario, que acelera la inversión, señala Carricano, de EADA.

Los datos son un aliado para la Administración en la lucha contra el fraude, el blanqueo de capitales o financiación de terrorismo, aporta José Manuel López Zafra, codirector del máster en Data Science para Finanzas de CUNEF.

Y son clave en recursos humanos: las grandes firmas los están utilizando para la selección de candidatos, conocer la productividad de sus empleados, aptitudes ante futuras promociones y perfiles compatibles por si se requiere formar un equipo internacional. Cabe destacar a empresas puramente digitales como Amazon, Google, Netflix, Spotify, Facebook o LinkedIn, cuyo éxito se sustenta en llevar los datos en su ADN desde el nacimiento.

Su explotación, en tanto, se ciñe a dos áreas. Primero, al marketing contextual, que, valiéndose de recursos disponibles como la información meteorológica, de geoposicionamiento o grado de receptividad de los usuarios, garantiza la efectividad de la publicidad, explica el responsable del máster de EOI. Y segundo, su monetización, donde radica el gran negocio y otra de las razones por las que se le considera un activo.

Esto significa la venta de grandes bases de clientes a terceros, por ejemplo, de la banca al sector de gran consumo (¿recuerda esa fastidiosa llamada al fijo de una teleco de la que no es cliente?), pero siempre respetando los marcos legales de privacidad, advierte Rozas.

Desde EOI explican que la legislación española concede a las empresas la venta de datos siempre que no identifique al cliente, a menos que haya dado su consentimiento. Por tanto, “es lícito usar esta información para configurar públicos objetivos, campañas o promociones [en paquetes segmentados]”, agrega. Un tema que suscita el debate sobre los límites de la privacidad.

De hecho, la banca lo ve como un negocio rentable, toda vez que deje de ser un coste y se convierta en una fuente de ingresos. “Si los bancos son capaces de adquirir esta habilidad, podrán aspirar a ser un game changer [agente de cambio] en los modelos de negocio digitales, porque disponen de más datos sobre sus clientes que ningún otro sector”, revela un informe del Instituto de Estudios Bursátiles (IEB).

Esta es la principal apuesta del negocio, que se apoyará en los millennials para conseguirlo. “Puede aprovechar los datos que se almacenan pero no se usan, comprárselos a proveedores externos e incluso favorecer que el consumidor se los facilite, que será más fácil de conseguir con la generación millennial, pues ya está acostumbrada a gestionar su nivel de privacidad a cambio de retornos económicos y experiencia de usuario”, sugiere el estudio. Aunque es un beneficio por explotar, puede convertirse también en un problema, alerta Arrabales, de ICEMD. Además, dice que el desafío será dar el salto a un escenario multisectorial, donde se crucen datos geográficos de móviles con transacciones efectuadas con tarjetas.

• Barreras

Todos coinciden en que el primer reto es garantizar la privacidad. Y una vez superada la parte legislativa se plantean otras dos problemáticas. La primera, “gobernar esos datos y tener claro el caso de uso”, señalan en EOI.

Se trata de procesar una información muy fragmentada para establecer patrones, correlaciones… “Separar el grano de la paja”, concreta López Zafra, de CUNEF, para extraer la información más relevante. Pero también para evitar confusiones, visiones parciales, bloqueo de decisiones, desconexión entre departamentos y análisis sesgados y muy costosos. “Es un medio y no un fin”, concluyen en el CEF.

Para lograrlo es necesario invertir en herramientas que integren los datos, como Hadoop o Spark, y en plataformas con un amplio espectro analítico y ergonómico que presenten la información ágil y atractiva, como BigML o Dataiku, aconseja Carricano, de EADA.

“De nada sirve disponer de grandes autopistas si no hay un flujo suficiente de pasajeros o si el beneficio no justifica la inversión. Tampoco de la mejor tecnología si las compañías son incapaces de valorar la información”, avisa Serrano, del MBIT School. Deben huir, por ende, de proyectos alejados de la realidad, sin rumbo claro, con presupuestos y plazos largos. O sea, sin un objetivo de negocio.

El segundo hándicap es la falta de profesionales cualificados. Las empresas deben crear un equipo multifacético, donde son imprescindibles un científico (que aplica en los análisis modelos matemáticos y estadísticos), un arquitecto (responsable de construir el sistema y sus interrelaciones con las fuentes, procesos y operativa del negocio) y un ingeniero de datos (encargado de que la tecnología funcione).

“Es un reto para las escuelas de negocios, porque el tema es nuevo y tenemos que enseñar no solo a nuestros directivos, sino también a los estudiantes de carreras y másteres, que serán los que lideren dichos equipos”, reconoce Agell, de Esade. Los expertos recomiendan contar también con un profesional de negocio. Aunque desde ICEMD incluyen otro perfil, el director ejecutivo de datos, que velará por el buen gobierno y sorteará las guerras internas que puedan surgir por el control de esos silos.