Big Data

Big Data

Desde finales de Febrero de 2017, me alegra pertenecer al Comité Asesor del IE Business School Supply Chain Club. En el breve tiempo que ha pasado desde entonces, he tenido el placer de participar en la organización del próximo evento del Club, que tendrá lugar el próximo 20 de abril de 2017 en la sede del IE en Madrid, y que versará sobre BIG DATA.

Está de plena actualidad hablar de Big Data o de Data Science (Ciencia de los datos), aunque interpretar el conjunto de datos disponibles en una empresa siempre ha sido clave para la correcta toma de decisiones.

Muchas veces, lo que ha distinguido a los grandes empresarios ha sido la capacidad de interpretar las tendencias y visualizar los cambios a tiempo. Para ello han contado con cuadros de mando absolutamente eficaces, o han sabido medir resultados a través del empleo de Kpi´s (key performance indicators) realmente relevantes; es decir, esos que representan de forma analítica la actividad e indican dónde se debe actuar.

Existen modelos matemáticos que organizan los datos recogidos según distintos parámetros, y pueden ayudar a extraer importantes conclusiones sobre el desempeño de un negocio. Los más habituales se emplean en marketing para analizar los diferentes segmentos de clientes, definiendo perfiles de consumidores según su bolsa de la compra o sus hábitos de consumo (zona geográfica donde compra, tipología de productos, importe medio gastado, horarios de compra…).

Las empresas pueden emplear estos informes para relacionar los productos que pueden interesar a un consumidor tipo y ofrecérselos de forma agrupada: situados a corta distancia en superficies comerciales, bajo el epígrafe «productos relacionados» o «algunos clientes también compraron esto» en tiendas online,…

Big Data

Otra conclusión interesante que una empresa puede obtener de la analítica avanzada es el plazo esperado de retorno de una inversión, o el riesgo que entraña.

No obstante, existen nuevos modelos de Big Data que conllevan una base importante de creatividad y tratan de adaptarse a las particularidades de cada negocio. Se deja de pensar solamente en el producto para pensar también en la persona, sea un cliente externo o interno (empleado) para la empresa. Como decía Josep Roca, sumiller del Can Roca, “cuidar del cliente interno es clave, porque este acabará cuidando del cliente externo”.

Según me comentaba hace unos días Rocío González Martínez, profesora honorífica de la Universidad Complutense, los analistas de hoy en día destacan por su sentido común, su visión del negocio, sus conocimientos de estadística y su mente ordenada.

Si el Big Data se centra en la persona, debe partir del hecho de que las personas son distintas y por tanto requieren cosas diferentes. Son fuentes de conocimiento sus preferencias a la hora de comprar o consumir, pero también se pueden estudiar otras informaciones no estructuradas que pueden ser claves para conformar perfiles personalizados: sus relaciones, su uso de redes sociales, sus flujos de comunicación, etc. En este campo la neurociencia puede ser un dominio por explorar.

El manejo de Big Data aplicado a la industria puede ayudar a afinar el mantenimiento preventivo en base a los datos estadísticos de averías; a realizar una correcta planificación de la demanda que permita abastecerse, capacitarse o ajustarse a la demanda esperada; y también a generar forecast (previsiones) menos intuitivos y más basados en cifras dentro de las áreas financieras.

En definitiva, la estadística -pensamiento en macro- brinda la oportunidad de analizar conjuntos complejos de datos y extraer conclusiones ejecutivas. Es esencial en Supply Chain conocer el alcance de los estudios actuales, y las posibilidades que ofrecerán en el futuro cercano.

El evento del IE Supply Chain Club, denominado “Aplicación de Big Data en la cadena de suministro”, será sin duda, una jornada formativa inspiradora que abrirá muchos nuevos planteamientos. Os invito a asistir.

Aplicación de Big Data en la cadena de suministro

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