Negocios Basados en Datos: ¿Qué se requiere? (Parte II)

Negocios Basados en Datos_parte II

Por Elio Espinoza, Gerente de Proyectos CPM de Novatech.

En la Parte I de esta triada de artículos mencionamos que para desarrollar un modelo de negocio basado en datos se requieren de 3 grandes elementos:

Personas, Procesos, Plataforma

El primer elemento, referente a las Personas, lo vimos en dicha entrada, por lo que a continuación abordaremos el segundo elemento: PROCESOS.

En algunas ocasiones, las iniciativas de desarrollar una estrategia basada en datos fallan, en parte porque las empresas tratan de reinventar los sistemas y eso requiere un alto nivel de inversión, cuyo retorno no es tan claro. Un artículo de Boston Consulting Group (1) nos menciona justamente esto y, para reducir el riesgo de estos intentos fallidos, nos recomienda seguir estos 3 pasos:

El primero de ellos (FINANCIANDO EL VIAJE) consiste en seleccionar posibles casos de éxito, los cuales deben ser cuidadosamente seleccionados considerando su grado de consecución, un retorno rápido de la inversión y visibilidad a través de toda la organización.

Los dos siguientes permitirán desarrollar un esquema de largo plazo, para lo cual sería importante entender cuál es el nivel de maduración analítica actual con el fin de conocer y comprender las diferencias que deben ser trabajadas en los diferentes aspectos: Gobierno de Datos, Gestión de Datos, Arquitectura, Analítica y el Esquema Organizacional; y partir de ello, desarrollar un PLAN EMPRESARIAL que defina la ruta a seguir para el futuro.

Con esta base, será necesario utilizar algún marco de referencia para MANTENER EL DESEMPEÑO. En este caso vamos a tomar un artículo de DATA MANAGEMENT ADVISORS (2), al cual le hemos hecho unos pocos ajustes:

Data Management Advisors

En él se muestra diferentes marcos de referencia que son utilizados para alcanzar un buen Gobierno de TI. Hemos enfatizado el correspondiente a Business Analysis, el cual indica el marco de referencia denominado BABOK (Business Analysis Body of Knowledge) desarrollado por el Instituto Internacional de Análisis de Negocios (IIBA) (3).

Este marco de referencia nos sugiere 6 áreas de conocimiento que se muestran a continuación:

BABOK

Las cuales Susan Meyer(4), nos recomienda abordar según los números indicados en dicha gráfica con las siguientes consideraciones:

1. Identificar los motivadores de negocio:

Demanda de clientes, competencia, generación nuevos productos o servicios, entre otros. Es necesario para esto también hacer un inventario de todos los “activos” de datos con los que cuenta la organización, así como las métricas claves. Luego de esto, será necesario establecer las áreas de dominio, a fin de establecer los elementos posibles a trabajar, como por ejemplo en el caso de ser un dominio Financiero podrían considerarse elementos como calificación de cartera, análisis de riesgo, optimización de activos. En el caso de Marketing como área de dominio, los elementos podrían ser planificación de campañas, crosselling de productos o segmentación de clientes.

2. Obtener los requerimientos a través del descubrimiento de datos o Data Discovery:

Con los dominios y elementos definidos, es conveniente comenzar a buscar hallazgos o insights con la ayuda de los implicados o interesados (stakeholders), lo cual permita entender también qué es lo que se desearía obtener, así como también conocer a través de la exploración de los datos aspectos como la calidad y consistencia de los mismos.

3. Habilitar un esquema de ciclo de vida para el modelo de desarrollo:

Aquí se plantean dos esquemas a manejar, uno con respecto a lo denominamos minería de datos y otro con respecto al uso de metodologías ágiles.

En el primer caso, para el proceso de minería de datos, se sugiere utilizar la metodología CRISP-DM (5) con el fin de que partiendo del entendimiento del negocio, pasando por el análisis de los datos y la creación de modelos estadísticos, podamos desarrollar casos de uso que sean de utilidad para la organización.

En el segundo caso, se plantea el uso de metodologías ágiles de procesos para procurar desarrollar soluciones que respondan más rápidamente a las necesidades. Las metodologías ágiles, justamente, facilitan una interacción más continua con los interesados con el fin de alcanzar el resultado deseado.

4. Desarrollar una estrategia:

Con el fin de potenciar el uso de los datos para el negocio, para lo cual se sugieren metodologías como CANVAS (6) que permitan identificar los elementos más relevantes para el negocio.

5. Desarrollar un modelo de decisión:

Este modelo debe facilitar la toma de decisiones en función de los datos obtenidos.

6. Definir la solución analítica:

Aquí se considerarán los elementos identificados a trabajar al momento de evaluar el grado de maduración analítica y los gaps existentes, a fin de implementar, a medida que el negocio lo requiera, una infraestructura que vaya acorde con los resultados que va obteniendo el negocio con la analítica de datos. Este tema lo abordaremos con mayor profundidad en la Parte III, correspondiente al elemento PLATAFORMA.

Esta es una revisión muy amplia en lo correspondiente a PROCESOS. Sin embargo, nos permite tener una primera idea de los diferentes elementos importantes a considerar y que aumentarían el éxito de nuestros proyectos de analítica de datos.

Fuentes:

(1) Data-Driven Transformation: Accelerate at Scale Now, may/2017,

<https://www.bcg.com/publications/2017/digital-transformation-transformation-data-driven-transformation.aspx>

(2) DMBOK 2.0 and other frameworks including TOGAF & COBIT – keynote from DAMA Australia November 2013,  <https://es.slideshare.net/inforacer/dmbok-2-keynote-v100>

(3) BABOK v3 (Business Analysis Body of Knowledge), International Institute of Business Analysis, https://www.iiba.org/

(4) Business Analysis for Data Science Teams, BEST PRACTICES IN BUSINESS FOR DATA SCIENCE, Susan Meyer, Sep. 12, 2017

(5) Cross Industry Standard Process for Data Mining,  <https://es.wikipedia.org/wiki/Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining>

(6) Lienzo de modelo de negocio, <https://es.wikipedia.org/wiki/Lienzo_de_modelo_de_negocio>

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