Macarena Estévez, socia de Deloitte Analytics, fundadora y CEO de Conento, especialista en Data Science y Data Analytics. Macarena ha posicionado a Conento como firma líder española dedicada a la consultoría analítica, además de aplicar modelos matemáticos en la toma de decisiones estratégicas de las empresas. En 2015 logró aumentar su red internacional de clientes en 25 países. En esta ocasión, Macarena nos habla sobre el poder del análisis de datos en la transformación digital de las empresas.
Tres son los protagonistas del proceso de transformación de las empresas: los datos, la tecnología y la analítica. La mayoría de la gente intuye o está familiarizada con los dos primeros, pero a la hora de definir o entender qué hay detrás de la analítica muchos se sienten incapaces.
A mí me gusta explicar que cuando hablamos de analítica en el mundo de la empresa nos referimos a aplicar las matemáticas, básicamente de dos formas diferentes:
- Contrastar hipótesis
- Resolver problemas
Un ejemplo de contrastar una hipótesis es, partir de una afirmación del estilo “Cuando mi empresa invierte en publicidad las ventas de la compañía crecen”, utilizar los datos y una serie de modelos matemáticos para confirmar que eso sucede en la realidad.
Resolver problemas suele ser algo más complicado. Por ejemplo, cómo tengo que distribuir el presupuesto de publicidad entre los diferentes medios para conseguir maximizar las ventas; o, también, predecir el mejor precio que poner a mis productos.
Lo más importante de contrastar hipótesis son las propias hipótesis. Si partimos de un argumento bien planteado, es seguro que los datos y los análisis acompañarán el final feliz. De manera similar, a la hora de resolver problemas las preguntas de partida serán la clave. Por tanto, en uno y otro caso, la inteligencia y la participación en el proceso de las personas conocedoras del negocio será fundamental.
Llegados a este punto, podemos afirmar que, en el proceso de transformación de las empresas, la analítica juega un papel fundamental y el éxito se va a balancear entre lo buenos que sean los algoritmos y la inteligencia de negocio que hayamos sido capaces de incorporar en reuniones de trabajo conjuntas, entre los científicos de datos y los entendidos de la temática que se trate.
Esto nos lleva a un enfoque muy particular, el denominado Estratégico-Analítico, que es clave a la hora de transformar las empresas y hacerlas fuertes para sobrevivir en el futuro. Consiste en combinar la estrategia con la analítica, el offering y conocimiento de negocio, con el offering y conocimiento de algoritmos. La combinación de los insights estratégicos y de negocio con los skills analíticos permite abarcar cualquier proyecto desde una perspectiva holística e integrada, aportando un valor añadido al cliente a la hora de interpretar los datos y obtener resultados.
Apoyados en este enfoque, deberemos tener un conocimiento riguroso de las posibles metodologías analíticas aplicables en cada caso, e ir entrelazando las necesidades que surjan en el negocio con dichas metodologías. Por ejemplo, ya desde el primer contacto que tengamos con los datos, deberemos utilizar el conocimiento estratégico para hacer una hipótesis de cuál será la información relevante en la toma de decisiones; definir quiénes serán las personas encargadas de participar en la recopilación de los datos; qué controles se llevarán a cabo para garantizar la calidad; garantizar que se están usando el 100% de los datos. Los analistas podrán ayudar a analizar la información y ver si es confiable y consistente; sugerir alguna transformación de los datos que pueda hacer que aporten más; comenzar los primeros análisis y poner una serie de preguntas encima de la mesa.
Es cierto que hoy en día los datos se han complicado mucho y esto hace que la analítica también se complique. El hecho de manejar datos externos, internos, estructurados y no estructurados, lleva a una combinación de situaciones muy diferentes y hace más probable que se cometan errores. Por eso es clave combinar la visión analítica con la estratégica, que será la que vaya poniendo el sentido común en cada paso.
En la transformación de las empresas distinguimos cuatro tipos de inteligencia analítica:
- Visión analítica: descripción del Roadmap analítico del que debe dotarse una compañía para lograr el desarrollo de las capacidades analíticas y lograr el aprovechamiento íntegro de los datos (plan de adopción de la transformación digital; búsqueda de talento; necesidades tecnológicas de cálculo; etc.)
- Algoritmia: aplicación de técnicas analíticas que nos permiten resolver problemas complejos en base a la utilización de la información de nuestros clientes (modelos predictivos; sistemas de recomendación; modelos de venta cruzada; detección de anomalías; analítica de atribución; marketing mix modelling; precios dinámicos; gestión de personas; people analytics; etc.).
- Analítica Cognitiva: Desarrollo de asistentes inteligentes que contribuyan a la adopción de la voz, el texto y la imagen en los procesos de fabricación, atención comercial y marketing (clasificación de documentos; chatbots cognitivos; identificación de motivos de llamada; eficiencia en contact center; gestión automatizada de redes sociales; gestión de reclamaciones; reconocimiento facial; reconocimiento de activos; etc.).
- Fast Data: soluciones orientadas al tratamiento de datos en tiempo real y lograr interactuar con nuestros clientes en cualquier momento (audience segmentation; real time platforms; data streaming; complex event processing; etc.).
En cada situación, habrá que determinar en qué fase estamos y qué es lo que queremos conseguir. Establecer los objetivos y el plan, con sentido común (estrategia); maximizando lo que las máquinas pueden aportar vs lo que aporten los humanos, teniendo en mente la Paradoja de Moravec, que viene a decir que las cosas que son fáciles para los humanos son difíciles para las máquinas y viceversa ¡Lo mejor es combinar ambas!
