Cómo integrar datos y analizar en cada parte de su organización
Por Carl Carande, Paul Lipinski y Traci Gusher
Harvard Business Review
Datos
Muchas conversaciones sobre datos y análisis (D & A) comienzan centrándose en la tecnología. Tener las herramientas adecuadas es muy importante, pero con demasiada frecuencia los ejecutivos pasan por alto o subestiman la importancia de las personas y los componentes organizativos necesarios para construir una función de D & A exitosa.
Cuando esto sucede, las iniciativas de D & A pueden fallar, no proporcionar las ideas necesarias para impulsar la organización o inspirar confianza en las acciones necesarias para hacerlo. Las apuestas son altas, con International Data Corporation estimando que las inversiones globales de negocios en D & A superarán los US $ 200.000 millones al año para 2020.
Una robusta y exitosa función D & A abarca más que una pila de tecnologías, o unas pocas personas aisladas en un piso del edificio. D & A debe ser el pulso de la organización, incorporado en todas las decisiones clave a través de ventas, marketing, cadena de suministro, experiencia del cliente y otras funciones básicas.
¿Cuál es la mejor manera de construir capacidades efectivas de D & A? Comience desarrollando una estrategia en toda la empresa que incluya una comprensión clara de lo que espera lograr y cómo se medirá el éxito.
Una de las principales ligas deportivas estadounidenses es un buen ejemplo de una organización que está aprovechando al máximo su función de D & A, aplicándola en la programación para reducir gastos, por ejemplo, reduciendo la necesidad de equipos para volar de ciudad en ciudad para los juegos en la espalda -para-espalda noches. Para la temporada 2016-2017, miles de restricciones debían tenerse en cuenta en relación con los viajes, la fatiga de los jugadores, los ingresos de los boletos, la disponibilidad de la arena y tres grandes redes de televisión. Con 30 equipos y 1.230 partidos en una temporada regular que se extiende de octubre a abril, miles de millones de opciones de programación fueron posibles.
La liga usó D&A para llegar a un horario que:
Las empresas pueden seguir el liderazgo de la liga por entender primero que el éxito de D & A comienza en la parte superior. Asegúrese de que los equipos de liderazgo estén completamente inmersos en definir y establecer expectativas en toda la organización. Evite permitir que el establecimiento de estrategias y la toma de decisiones ocurran en silos organizacionales, que pueden producir tecnologías de sombra, versiones competitivas de la verdad y paralisis de análisis de datos. Antes de iniciar cualquier nueva iniciativa de análisis de datos, pregunte: ¿El objetivo es ayudar a mejorar el rendimiento del negocio? ¿El proceso Jumpstart y la rentabilidad? ¿Conducir la estrategia y acelerar el cambio? ¿Aumentar la cuota de mercado? ¿Innovar más eficazmente? ¿Todo lo de arriba?
Al responder a estas preguntas, es importante entender que los equipos D & A no son almacenes de datos que realizan funciones de back-office. Su función de D & A debe ser un contribuyente clave para el desarrollo y la ejecución de la estrategia de negocio al proporcionar información sobre áreas clave, como empleados y clientes, oportunidades de mercado no satisfechas, nuevas tendencias en el entorno externo y más.
Los equipos de liderazgo deben reconocer que tener éxito tendrá valor, porque una vez que se embarcan en el viaje, las ideas de análisis de datos a menudo señalan la necesidad de decisiones que podrían requerir una corrección de curso. Los líderes deben ser honestos con ellos mismos acerca de su voluntad de incorporar las ideas en su toma de decisiones, y mantener a sí mismos ya sus equipos responsables de hacerlo.
La resistencia cultural también puede convertirse en un obstáculo más grande de lo previsto. Pero es subrayado por las conclusiones de dos estudios recientes que muestran que sólo el 51% de los ejecutivos de C-suite apoyan plenamente la estrategia de D & A de su organización. Gartner estima que los proyectos de D & A fallan el 60% del tiempo. ¿Por qué? Hemos observado que a menudo es porque no están respaldados por la estructura organizativa y el talento adecuados y no están alineados con la estrategia de negocio.
Algunas organizaciones tienen capacidades D & A distribuidas por funciones, o se basan en unos pocos científicos de datos para proporcionar información. Algunos son demasiado dependientes de kits de herramientas de tecnología y arquitecturas rígidas, y no lo suficiente para crear el entorno adecuado para aprovechar efectivamente a las personas con la experiencia adecuada para impulsar proyectos de D & A. Este tipo de modelos por lo general no son capaces de lograr realmente transformador D & A.
Considere el caso de una gran compañía global de ciencias de la vida que gastó una suma significativa de dinero construyendo una plataforma de análisis avanzada sin determinar primero lo que se suponía que debía hacer. Los ejecutivos permitieron a su equipo de tecnología adquirir muchos productos, pero nadie entendió lo que las herramientas avanzadas se suponía que debían lograr o cómo usarlas. Afortunadamente, los ejecutivos reconocieron el problema antes de que fuera demasiado tarde, llevando a cabo una evaluación de las necesidades en toda la empresa y reconstruyendo la plataforma de una manera que inspirara confianza en su capacidad para impulsar la eficiencia y apoyar la transformación del negocio.
En otro caso, una importante organización de servicios financieros construyó una sólida plataforma tecnológica basada en las necesidades de las partes interesadas. Pero después de construirlo, los ejecutivos pronto descubrieron que carecían de la estructura organizativa y de las personas para utilizar la plataforma con éxito. Una vez que se abordaron esas necesidades, la empresa fue capaz de utilizar la gran plataforma para lograr ahorros significativos en los costos de operación.
Según la encuesta CIO de 2016 de KPMG, la analítica de datos es la habilidad tecnológica más demandada por segundo año consecutivo, pero casi el 40% de los líderes de TI dicen que sufren de déficit de habilidades en esta área crítica. Además, menos del 25% de las organizaciones piensan que su madurez de datos y análisis ha alcanzado un nivel en el que ha optimizado los resultados empresariales, según International Data Corporation.
Los sistemas formalmente estructurados, los procesos y las personas dedicadas a D & A pueden ser una ventaja competitiva, pero claramente muchas organizaciones están perdiendo esta gran oportunidad. En nuestra experiencia, las compañías que construyen una capacidad D & A para satisfacer sus necesidades de negocio tienen equipos de ingenieros de datos y software que son expertos en el uso de grandes datos y científicos de datos que se centran totalmente en una iniciativa de D & A.
Aunque las estructuras varían, el equipo debe integrarse perfectamente con los proveedores y consumidores actuales de D & A de la compañía, que operan en cohesión con colegas que no son D & A, personas que realmente entienden tanto los retos empresariales como el funcionamiento de la empresa. Objetivos estratégicos pertinentes. Los equipos también deben tener el apoyo completo del liderazgo ejecutivo, y sus objetivos deben estar totalmente alineados con la estrategia de negocio.
En una época en la que los datos se crean a una escala que va mucho más allá de la capacidad de la mente humana para procesarla, los líderes empresariales necesitan D & A que puedan confiar para informar sus decisiones más importantes, no sólo para reducir costos sino también para lograr crecimiento. Y lo mejor usará D & A para anticipar lo que sus clientes quieren o necesitan antes de que incluso sepan que lo quieren o lo necesitan.
Carl Carande es vicepresidente de la consultoría de KPMG, asesorando a empresas líderes en estrategias de crecimiento y transformación de negocios.
Paul Lipinski es socio en la práctica de asesoramiento de People & Change de KPMG.
Traci Gusher es director gerente del KPMG Lighthouse, un centro de excelencia para data & analytics.
Harvard Business Review
Datos
Muchas conversaciones sobre datos y análisis (D & A) comienzan centrándose en la tecnología. Tener las herramientas adecuadas es muy importante, pero con demasiada frecuencia los ejecutivos pasan por alto o subestiman la importancia de las personas y los componentes organizativos necesarios para construir una función de D & A exitosa.
Cuando esto sucede, las iniciativas de D & A pueden fallar, no proporcionar las ideas necesarias para impulsar la organización o inspirar confianza en las acciones necesarias para hacerlo. Las apuestas son altas, con International Data Corporation estimando que las inversiones globales de negocios en D & A superarán los US $ 200.000 millones al año para 2020.
Una robusta y exitosa función D & A abarca más que una pila de tecnologías, o unas pocas personas aisladas en un piso del edificio. D & A debe ser el pulso de la organización, incorporado en todas las decisiones clave a través de ventas, marketing, cadena de suministro, experiencia del cliente y otras funciones básicas.
¿Cuál es la mejor manera de construir capacidades efectivas de D & A? Comience desarrollando una estrategia en toda la empresa que incluya una comprensión clara de lo que espera lograr y cómo se medirá el éxito.
Una de las principales ligas deportivas estadounidenses es un buen ejemplo de una organización que está aprovechando al máximo su función de D & A, aplicándola en la programación para reducir gastos, por ejemplo, reduciendo la necesidad de equipos para volar de ciudad en ciudad para los juegos en la espalda -para-espalda noches. Para la temporada 2016-2017, miles de restricciones debían tenerse en cuenta en relación con los viajes, la fatiga de los jugadores, los ingresos de los boletos, la disponibilidad de la arena y tres grandes redes de televisión. Con 30 equipos y 1.230 partidos en una temporada regular que se extiende de octubre a abril, miles de millones de opciones de programación fueron posibles.
La liga usó D&A para llegar a un horario que:
- Redujo el número de equipos de juegos jugados en noches consecutivas en un 8,4%
- Redujo el número de equipos jugando cuatro partidos en cinco días en un 26%
- Redujo los casos de equipos jugando cinco partidos en siete días en un 19%
- Aumentó el número de partidos consecutivos que los equipos jugaron sin viajar en un 23%
- Permitió que cada equipo apareciese en una de las principales redes de televisión de la liga al menos una vez, un éxito que no se había logrado en la liga en ningún año anterior
Las empresas pueden seguir el liderazgo de la liga por entender primero que el éxito de D & A comienza en la parte superior. Asegúrese de que los equipos de liderazgo estén completamente inmersos en definir y establecer expectativas en toda la organización. Evite permitir que el establecimiento de estrategias y la toma de decisiones ocurran en silos organizacionales, que pueden producir tecnologías de sombra, versiones competitivas de la verdad y paralisis de análisis de datos. Antes de iniciar cualquier nueva iniciativa de análisis de datos, pregunte: ¿El objetivo es ayudar a mejorar el rendimiento del negocio? ¿El proceso Jumpstart y la rentabilidad? ¿Conducir la estrategia y acelerar el cambio? ¿Aumentar la cuota de mercado? ¿Innovar más eficazmente? ¿Todo lo de arriba?
Al responder a estas preguntas, es importante entender que los equipos D & A no son almacenes de datos que realizan funciones de back-office. Su función de D & A debe ser un contribuyente clave para el desarrollo y la ejecución de la estrategia de negocio al proporcionar información sobre áreas clave, como empleados y clientes, oportunidades de mercado no satisfechas, nuevas tendencias en el entorno externo y más.
Los equipos de liderazgo deben reconocer que tener éxito tendrá valor, porque una vez que se embarcan en el viaje, las ideas de análisis de datos a menudo señalan la necesidad de decisiones que podrían requerir una corrección de curso. Los líderes deben ser honestos con ellos mismos acerca de su voluntad de incorporar las ideas en su toma de decisiones, y mantener a sí mismos ya sus equipos responsables de hacerlo.
La resistencia cultural también puede convertirse en un obstáculo más grande de lo previsto. Pero es subrayado por las conclusiones de dos estudios recientes que muestran que sólo el 51% de los ejecutivos de C-suite apoyan plenamente la estrategia de D & A de su organización. Gartner estima que los proyectos de D & A fallan el 60% del tiempo. ¿Por qué? Hemos observado que a menudo es porque no están respaldados por la estructura organizativa y el talento adecuados y no están alineados con la estrategia de negocio.
Algunas organizaciones tienen capacidades D & A distribuidas por funciones, o se basan en unos pocos científicos de datos para proporcionar información. Algunos son demasiado dependientes de kits de herramientas de tecnología y arquitecturas rígidas, y no lo suficiente para crear el entorno adecuado para aprovechar efectivamente a las personas con la experiencia adecuada para impulsar proyectos de D & A. Este tipo de modelos por lo general no son capaces de lograr realmente transformador D & A.
Considere el caso de una gran compañía global de ciencias de la vida que gastó una suma significativa de dinero construyendo una plataforma de análisis avanzada sin determinar primero lo que se suponía que debía hacer. Los ejecutivos permitieron a su equipo de tecnología adquirir muchos productos, pero nadie entendió lo que las herramientas avanzadas se suponía que debían lograr o cómo usarlas. Afortunadamente, los ejecutivos reconocieron el problema antes de que fuera demasiado tarde, llevando a cabo una evaluación de las necesidades en toda la empresa y reconstruyendo la plataforma de una manera que inspirara confianza en su capacidad para impulsar la eficiencia y apoyar la transformación del negocio.
En otro caso, una importante organización de servicios financieros construyó una sólida plataforma tecnológica basada en las necesidades de las partes interesadas. Pero después de construirlo, los ejecutivos pronto descubrieron que carecían de la estructura organizativa y de las personas para utilizar la plataforma con éxito. Una vez que se abordaron esas necesidades, la empresa fue capaz de utilizar la gran plataforma para lograr ahorros significativos en los costos de operación.
Según la encuesta CIO de 2016 de KPMG, la analítica de datos es la habilidad tecnológica más demandada por segundo año consecutivo, pero casi el 40% de los líderes de TI dicen que sufren de déficit de habilidades en esta área crítica. Además, menos del 25% de las organizaciones piensan que su madurez de datos y análisis ha alcanzado un nivel en el que ha optimizado los resultados empresariales, según International Data Corporation.
Los sistemas formalmente estructurados, los procesos y las personas dedicadas a D & A pueden ser una ventaja competitiva, pero claramente muchas organizaciones están perdiendo esta gran oportunidad. En nuestra experiencia, las compañías que construyen una capacidad D & A para satisfacer sus necesidades de negocio tienen equipos de ingenieros de datos y software que son expertos en el uso de grandes datos y científicos de datos que se centran totalmente en una iniciativa de D & A.
Aunque las estructuras varían, el equipo debe integrarse perfectamente con los proveedores y consumidores actuales de D & A de la compañía, que operan en cohesión con colegas que no son D & A, personas que realmente entienden tanto los retos empresariales como el funcionamiento de la empresa. Objetivos estratégicos pertinentes. Los equipos también deben tener el apoyo completo del liderazgo ejecutivo, y sus objetivos deben estar totalmente alineados con la estrategia de negocio.
En una época en la que los datos se crean a una escala que va mucho más allá de la capacidad de la mente humana para procesarla, los líderes empresariales necesitan D & A que puedan confiar para informar sus decisiones más importantes, no sólo para reducir costos sino también para lograr crecimiento. Y lo mejor usará D & A para anticipar lo que sus clientes quieren o necesitan antes de que incluso sepan que lo quieren o lo necesitan.
Carl Carande es vicepresidente de la consultoría de KPMG, asesorando a empresas líderes en estrategias de crecimiento y transformación de negocios.
Paul Lipinski es socio en la práctica de asesoramiento de People & Change de KPMG.
Traci Gusher es director gerente del KPMG Lighthouse, un centro de excelencia para data & analytics.
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