La aceleración de la innovación de procesos en 4 claves Big Data

La innovación de procesos comienza por un bit de información. Algo tan pequeño como un simple dato puede ser el origen de grandes cambios en productos, operaciones y resultados. Pero, para llegar hasta ese punto en que la innovación de procesos se traduce en rentabilidad, antes hay que asegurar que la organización cuenta con las capacidades necesarias para extraer el valor que encierra el dato, convertirlo en conocimiento y pasar a la acción.

¿Qué se necesita para tener éxito en la innovación de procesos?

Hacer realidad la innovación de procesos equivale a usar big data para crear nuevos productos, acortar el tiempo de salida al mercado, mejorar la adopción de esos productos por parte de los clientes y reducir los costes. Integrar Big Data con el objetivo de acelerar la innovación de procesos depende de cuatro factores:

1. Talento: las empresas no deberían concentrarse en capturar, almacenar y analizar datos mediante la aplicación de tecnología de forma aislada. Se necesita un fuerte liderazgo, en términos de establecer y comunicar objetivos comerciales claros. Así lo ponen de manifiesto Sune Dueholm Müller y Preben Jensen, los autores de "Grandes datos en la industria danesa: aplicación y creación de valor”, un estudio que se centra en PYMEs, pero cuyas conclusiones son extrapolables a compañías de mayor tamaño. En esta investigación se demuestra que el contexto organizacional y la actuación gerencial influyen directamente en la creación de valor mediante la aplicación de Big Data.
2. Democratización del conocimiento: es importante que las empresas adopten la analítica de grandes datos para comprender mejor las tendencias en el comportamiento de los clientes que les permitirán orientar la innovación de procesos a brindarles servicios mejorados y personalizados. Las capacidades de TI, los procesos comerciales y las habilidades analíticas deben alinearse y adaptarse a este objetivo. En esta perspectiva holística existe un aspecto importante, el acceso a la información, que debe democratizarse. La autonomía usuaria en el uso y consumo de datos crea valor al negocio y agiliza la innovación.
3. Herramientas de análisis avanzado: hoy día, las herramientas analíticas han dejado de ser genéricas y, precisamente, uno de sus puntos fuertes es la personalización. La innovación de procesos se conseguirá de forma más efectiva cuando se haga la elección tecnológica correcta y se adecúe la solución adquirida a las capacidades del usuario y los objetivos empresariales marcados.
4. Datos: y, por último, el factor más importante, el conocimiento. Éste se desprende de la información y, cuando se trata de acelerar la innovación de procesos, habrá que invertir en la tecnología que permita maximizar el almacenamiento, para no poner límites a la recogida de datos. Hoy día, cada vez son más los objetos capaces de proporcionar métricas en tiempo real gracias a los sensores del IoT. Las empresas deberán contar con los medios para procesar y filtrar esta información de manera automática, recuperando los bits que entreguen la clave para iniciar el cambio.

La innovación de procesos es el resultado de la interacción con Big Data, la conexión con el cliente y un ecosistema de lanzamiento y mejora rápidos. Este planteamiento representa un cambio de paradigma que transformará, no sólo el interior de las empresas, sino también los mercados, que disfrutarán de una agilidad sin precedentes y de productos de mayor calidad a un coste inferior.