Muchas empresas invierten en herramientas de Análisis de Big Data como uno de los focos de sus decisiones estratégicas.
Pero a pesar de la creciente inversión en tecnología de datos, aún encontramos desafíos en convertir los datos en estrategias reales para el negocio.
Es en este punto que surgen problemas recurrentes, como la partición de información, la baja confianza en los indicadores y la dificultad de transformar ideas en planes de acción.
En este artículo, entenderemos qué es el análisis de Big Data en la práctica, cuáles son los principales desafíos para la gestión y cómo utilizar esta herramienta para establecer objetivos claros para su empresa.
¿Qué es el análisis de Big Data en la práctica?
Big Data Analytics no es más que procesar y analizar una gran cantidad de datos para obtener perspectivas estratégicas para un sector determinado de una organización.
Y a pesar de ser una inversión bastante común entre los líderes, no siempre los Big Data se utilizan de la forma más estratégica, llevando a grandes indecisiones por parte de la gerencia.
Con esto, comenzamos a ver algunos problemas estructurales, como:
- Panel sin acciones, es decir, datos y más datos, pero sin un plan de mejora;
- Exceso de datos, que pueden llevar a quedarse atascado a la hora de trazar metas o acciones;
- Baja claridad por parte de la gestión, lo que puede interferir en el rendimiento del equipo como un todo.
Aunque el Big Data Analytics sea un estrategia interesante para medir las métricas de las actividades y la productividad del equipo, la información debe ser recopilada de manera estratégica, lo que genera un gran desafío en la gestión ejecutiva.
Los principales desafíos del análisis de Big Data en la gestión ejecutiva
Uno de los principales desafíos del Big Data Analítico en la gestión ejecutiva es justamente saber utilizar los datos generados de forma estratégica, estableciendo decisiones basándose en la información presente en el análisis.
Claro, puede parecer que esto es algo fácil, después de todo, el objetivo de un análisis de datos es justamente generar ideas para la gerencia para crear metas y establecer iniciativas para el equipo.
Sin embargo, cada vez más percibimos los desafíos que Big Data Analytics presenta.
Fragmentación y falta de gobernanza
Con el número exponencial de datos, mucha información pasan a quedar descentralizadas, sin cualquier conexión entre las metas y los datos analizados.
Esto se convierte en un problema aún mayor cuando los datos no provienen de la misma fuente, lo que puede dificultar aún más el proceso de armar una estrategia de acción basada en los análisis realizados.
Claro, conceptos de gobernanza, como el DAMA-DMBOK, podemos auxiliar en la hora de estructurar las directrices para la gestión de datos.
Desconexión entre datos, percepción y decisión
Cuando los datos dejan de generar información y las decisiones no son estratégicas, existe una gran señal de que el análisis de Big Data no se está haciendo correctamente.
Para resumir, la información del Análisis de Big Data necesita generar inspiración para proyectos, acciones y nuevas metas, además de indicar posibles riesgos que puedan comprometer el resultado.
Si esto no se está cumpliendo, entonces será necesario repensar técnicamente qué se hará con esta información.
Exceso de indicadores y falta de enfoque
Si hay demasiados KPIs, lo más probable es que esto pueda representar poca claridad para la gestión. Un problema que afecta no solo a las metas, pero también la productividad de los colaboradores.
La estrategia aquí es definir un número limitado de KPIs, solo aquellos que son extremadamente importantes para las decisiones, como la tasa de conversión, la tasa de abandono del carrito o incluso la retención en el sitio, por ejemplo.
De esta manera, no solo el gerente puede leer los datos con mayor facilidad, sino que los colaboradores saben exactamente dónde deben enfocarse.
Cómo transformar Big Data Analytics en ventaja
Transformar el análisis de Big Data en una ventaja competitiva requiere más que tecnología. El valor surge cuando los datos son organizados, interpretados y convertidos en decisiones alineadas a la estrategia, con ejecución consistente.
Sin esto, el análisis tiende a generar información, pero sin ningún impacto real en el negocio.
En general, es preciso estructurar el análisis para que se consigan las mejores perspectivas para las estrategias y metas.
Estructurar el flujo de valor
El primer paso es estructurar el flujo de valor de los datos, es decir, definir las prioridades, los responsables, la constancia y cómo se almacenará la información.
Datos fragmentados generan información inconsistente, la cual produce ideas poco alineadas con los objetivos ya establecidos, lo que puede traducirse en planes poco estructurados.
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Conectar con estrategia (OKR y BSC)
A continuación, Es preciso conectar estas informaciones a las estrategias.
Como demostrado por Kaplan y Norton, el planificación estratégica depende de la traducción de objetivos en indicadores medibles.
“El Cuadro de Mando Integral traduce la misión y la estrategia de una organización en un conjunto integral de indicadores de desempeño.”
Demostrando que los indicadores solo generan valor cuando están directamente conectados a la estrategia. Por su parte, el enfoque de OKRs refuerza que los objetivos solo generan impacto si van acompañados de métricas.
Definir los indicadores que importan
Uno de los desafíos más recurrentes en las iniciativas de Big Data Analytics es el exceso de indicadores.
La fácil disponibilidad de datos lleva a muchas organizaciones a monitorear todo, perdiendo el enfoque de lo que realmente impacta el negocio.
La diferencia radica en la capacidad de identificar qué indicadores son, de hecho, estratégicos y están directamente conectados a los objetivos organizacionales. Por eso, siempre elige qué datos serán analizados para cada sector y proyecto, dejando de lado aquellos que no tienen sentido para el momento.
Grandes datos análisis herramientas y soluciones: el papel de la tecnología
Las herramientas de Big Data Analytics son esenciales para recolectar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, su valor no reside únicamente en la capacidad tecnológica, sino en la forma en que se integran a la estrategia y a la gestión.
Estas capas tecnológicas pueden ser estructuradas en diferentes soluciones, tomando tres frentes principales:
- Visualización y apoyo a la toma de decisiones: herramientas de inteligencia de negocios organizan datos y facilitan los análisis rápidos;
- Almacenamiento e integración de los datos: lagos de datos y almacenes de datos son responsables de consolidar los grandes volúmenes de información;
- Análisis avanzado e IA: tecnologías como el uso de inteligencia artificial en Big Data Analytics pueden ayudar a identificar patrones y generar predicciones.
Estas herramientas, comúnmente llamadas Software de Análisis de Big Data, forman la base tecnológica de las iniciativas orientadas a datos.
Sin embargo, el valor no reside únicamente en la capacidad de procesamiento, sino en cómo se integran a la gestión estratégica.
El verdadero valor del análisis de Big Data reside en la ejecución
dicho esto, queda claro que el papel del análisis de macrodatos ya no reside en la recopilación de innumerables datos y métricas, sino en cómo son utilizados para ejecutar estrategias.
Ya pasó el tiempo en que las corporaciones solo gestionaban innumerables datos, hoy la preocupación es en cómo estos datos pueden ayudar en el cotidiano de la operación y en la productividad de los equipos.
Para eso, se volvieron esenciales herramientas que usan los Big Data Analytics para ayudar a trazar objetivos claros para la operación.
Entre ellas, herramientas de gestión de proyectos y soluciones para mejorar el rendimiento son prácticamente indispensables para ayudar en el análisis de estos datos y observar, de manera holística, todo lo que será necesario para alcanzar los objetivos.
Cómo Actio conecta datos, estrategia y ejecución
La propuesta de Actio parte de una lógica diferente: integrar, en un único ambiente, todos los elementos necesarios para transformar datos en gestión estructurada.
En lugar de tratar los datos como una capa aislada, el enfoque conecta directamente indicadores, objetivos estratégicos, iniciativas y rutinas de seguimiento, creando un flujo continuo entre análisis y acción.
Esto significa que los datos dejan de ser solo informativos y pasan a orientar decisiones en tiempo real, con visibilidad clara sobre el impacto de cada acción en los resultados del negocio.
Si el desafío de su organización está en transformar datos en decisiones consistentes y ejecución alineada a la estrategia, el próximo paso es estructurar este modelo de forma integrada.
Para eso, la solución de Gestión Estratégica de Actio puedo ayudar a entender cómo estos datos pueden ser utilizados para trazar estrategias aún mejores para su proyecto.
Si usted tiene cualquier duda sobre cómo Actio puede ayudar su negocio, hable con uno de nuestros consultores.
