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No es posible pensar en una organización exitosa y con potencial de supervivencia en el entorno competitivo actual y futuro, que no utilice fuentes internas y externas claras y actualizadas de inteligencia de clientes y negocio para adaptar su modelo de negocio y enfocarlo en eficiencia.

Niveles de analítica y valor de la información empresarial

Independientemente del uso de grandes fuentes de datos y la inclusión de estrategias y acciones relacionadas a sensores con IoT (Internet de las cosas), “Edge Computing[1]”, uso de analítica descriptiva, de diagnóstico, predictiva o prescriptiva, toda organización debe hacer uso de los datos que produce directamente con su operación a la par de la que recibe de sus clientes, mercado y cadenas de valor empresariales para descubrir patrones y cambios, correlaciones desconocidas, tendencias, preferencias y más información que apoye la generación de inteligencia de negocio para toma de decisiones más acertadas.

Niveles de adopción Analítica Digital

Los datos por si solos no significan información, eficiencia o inteligencia si no se cuenta primero con objetivos claros.

Los datos se deberán alimentar de fuentes relevantes y ser gestionados por equipos responsables de análisis junto a sistemas que depuren, modelen, organicen y utilicen la analítica para gestión y toma de decisiones oportunas, transformando la estrategia y organización empresarial y por tanto la forma en la que hacemos las cosas enfocados en generar valor interno, externo y social.

Dedicación recomendada en tiempo y recursos a captura, reportes y análisis de datos:

Dedicación Analítica

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Fuente: https://www.kaushik.net/avinash/elements-for-big-digital-analytics-driven-business-success/

Liderazgo y Transformación Empresarial

Para lograr un cambio real en la organización enfocándola en la generación constante y uso de información, es necesario alinear al equipo directivo con una visión clara sobre el futuro y propósito de la misma, replanteando procesos, personal, sistemas y recursos, logrando generar inteligencia en base a información y analítica que permita entender el pasado y proyectar el futuro interpretando resultados y conociendo cambios relevantes en clientes, acciones, situaciones y cadena de valor para re asignar inversiones a nuevos activos y modelos de negocio innovadores y rentables.

Acerca del autor

Juan Pablo Del Alcázar Ponce, es Gerente General de Formación Gerencial Internacional y fundador de PREDICTIVE MARKETING SUITE. Cuenta con un MBA de la Universidad de Palermo en Argentina y cursa un Phd en Gestión además de contar con diversas especializaciones en negocios digitales, operaciones y finanzas. Se enfoca en generación de estrategias de negocios integrados y transformación de marketing. Ha trabajado en proyectos con empresas como UNICEF, HYUNDAI, SANOFI, ABBOTT, GRAIMAN, AZENDE, EASA, entre otras. Es docente y consultor de la Escuela de Empresas de la Universidad San Francisco de Quito y docente de programas MBA. 

Correo: juanpablo@delalcazarponce.com

 

Referencias:

[1] Edge Computing, se refiere a usos vinculados con IoT en los que los dispositivos situados al borde de la red recopilarían datos y los enviarían a un centro de datos o a una nube para su procesamiento. La computación Edge calcula los datos localmente para que algunos de ellos se procesen allí, reduciendo así el tráfico al repositorio central.