Por Juan Manuel Martínez
Profesor del IEEM
La estrategia ante el Data Analytics
¿La información que recaba la empresa para definir la estrategia implica un cambio disruptivo en su construcción o un simple ajuste en los roles en la organización?
4 de mayo 2020 - 5:00hs
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Los avances experimentados en los últimos años en la disponibilidad de datos y en la capacidad de su procesamiento han generado profundos cambios en las organizaciones, la sociedad y la forma de relacionarnos. También ha generado oportunidades de negocios antes impensables, rompiendo reglas en los canales de distribución, capacidad de segmentación de clientes y desarrollo de formas particulares de acceder de manera rápida y eficiente a los consumidores. Basta pensar en la infinidad de aplicaciones que diariamente se usan y generan accesos más sencillos y competitivos a servicios, y al mismo tiempo recaban datos muy valiosos sobre nuestro comportamiento. Estos retroalimentan a los proveedores de servicios, cuando son capaces de interpretar en forma correcta y acertada lo que los datos realmente indican. Ahora bien, ¿significa esto que la formulación de las estrategias de las organizaciones cambiará completamente?, ¿qué migrará a un sistema que simplemente procesará datos?
Teniendo en cuenta que la estrategia no es simplemente un plan, sino que es “un elemento unificador que brinda coherencia y una clara dirección para la toma de decisiones y ejecución de acciones de una organización destinadas a alcanzar sus objetivos en un entorno cambiante e impredecible”, merece la pena un análisis mas detenido.
El análisis sectorial a través de las cinco fuerzas de Porter es un marco teórico y estructurado, en un entorno dado, que conjuntamente con el conocimiento de las capacidades internas que la organización posee o puede desarrollar, permite a los líderes definir la estrategia para alcanzar el objetivo trazado. Para este proceso ahora se cuenta con el análisis de datos. Una herramienta poderosa. Utilizado en forma correcta proveerá información que, sin duda, reduce la incertidumbre brindando elementos objetivos que deben sumarse al sentido común e intuición, comúnmente utilizados por los decisores. Sin embargo, esto será eficiente y efectivo si se cumplen al menos las siguientes condiciones: se posee un sistema de datos confiable, la interfaz humano-máquina es tal que la persona es capaz de ser lo suficientemente específica para definir las preguntas que deben ser respondidas por las máquinas a través de los modelos definidos; las organizaciones poseen la habilidad para interpretar las respuestas obtenidas (y eventualmente volver a reformular preguntas) y luego definir si son valiosas y viables de implementar.
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Usos del análisis de datos
Existen dos grandes formas de empleo del análisis de datos, y sirven tanto para describir o explicar hechos como para anticipar o predecir comportamientos.
La primera, mas común y usada, es el manejo estadístico de datos. En la segunda resulta fundamental el proceso de machine learning.
Aquí, a través del análisis de datos, identificación de patrones de comportamiento y ajustes del modelo, entre otros, se busca dar mayor claridad a posibles escenarios futuros. Una vez más, es evidente la potencia de estas herramientas para la definición de estrategias —y sus ajustes cuando la realidad cambia—, y la necesidad de desarrollar la capacidad de ser “bilingües” para incorporar la información generada a la toma de decisiones.
Como forma de ejemplificar lo anterior, basta con detenerse en la encrucijada actual que los gobiernos mundiales afrontan: ¿cuál es la estrategia para la salida del confinamiento y la puesta en funcionamiento de las economías?
Esta estrategia depende del entorno en el que nos situemos y para ello pondremos el foco en Alemania.
El gobierno de Angela Merkel, además de reaccionar a tiempo frente a los datos que provenían de Asia, a través de consultas constantes a su gabinete de gobierno, a los expertos científicos del Instituto Robert Kock (autoridad responsable del control de enfermedades en Alemania) y a los responsables políticos y sanitarios de cada Estado federal, ha definido —y sigue haciéndolo— las acciones a llevar a cabo para una “salida ordenada y coherente” a partir de los datos recabados y modelos desarrollados.
No es ni más ni menos que la estrategia de vuelta a la actividad económica que, además, atiende las particularidades de cada Estado de acuerdo con su situación actual, escenarios modelados posibles y consecuencias esperadas.
Este plan está dotado de acciones claras y escalonadas, producto de la enorme cantidad de datos, pero viene acompañado por las capacidades que son necesarias para su éxito, como requiere la formulación de una estrategia: la trazabilidad de la cadena de infección, un estricto plan de higiene, la disponibilidad de test en grandes cantidades y un sistema médico con capacidad acorde.
Las medidas ya previstas en algunos Estados para principios de mayo en el sector de la educación o comercios minoristas darán mayor información a los modelos actuales para definir los próximos pasos.
Quizá el perfil de Merkel, física de formación, sea una gran ventaja para cubrir el manejo bilingüe mencionado previamente y permita transmitir calma y tranquilidad, además de explicaciones que reducen significativamente el miedo imperante.
Situación diferente se presenta al otro lado del Atlántico, donde si bien los esfuerzos del Dr. Anthony Fauci y su equipo han aportado mayor objetividad, hay mucho camino por recorrer.
En un entorno con cambios constantes como los que vivimos hoy, la planificación estratégica es un tema de muy alto riesgo, por lo cual, cualquier elemento que reduzca la incertidumbre ayudará a tener más éxito y transmitir calma.
Apremia entonces el utilizar las nuevas herramientas que nos brinda el proceso de análisis de datos y reformular el rol del directivo en este nuevo escenario.
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