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De Datos a Dinero
Navegando en la Complejidad
de la Toma de Decisiones
Fernando Espinosa, Socio Sintec
Una Analogía
Año 1970
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Una Analogía
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3
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Más tripulación
Más controles
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complejo que un 747, pero es más
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Menos controles
Menos tripulación
Menor costo operativo
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COMPLEJIDAD ESENCIAL VS. COMPLEJIDAD APARENTE
4
Cómo se compara esto con el mundo de un
Director General
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Baja diversidad de productos
Bajo número de canales de venta
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Competencia internacional
Alta diversidad de producto
Cada vez más canales de venta
Tendencia al individuo como
consumidor
Muchos stakeholders
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de decisiones y la rentabilidad:
MÁS COMPLEJIDAD ESENCIAL
Decisiones
Riesgo
Habilidades requeridas
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Inversión en sistemas/equipos
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La complejidad creciente es el principal reto
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Cadenas de
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Exigentes
Entendimiento
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desagregados
Más información
menos intuición
El reto principal actual
identificado en diversos estudios
con más de 1,700 CEO’s y
líderes del sector público es el
crecimiento de la complejidad*.
Este mismo grupo* considera
que -en general- sus
organizaciones no están listas
para enfrentar esta complejidad
de manera efectiva en un
ambiente global.
Las empresas que desarrollen
las habilidades necesarias
usarán la complejidad como
arma para competir.
*Fuentes: IBM-Global Chief Executive Officer Studies 2010, 2012. The Economist Intelligence Unit 2011.
Aberdeen Group 2011. MIT Sloan Management Review 2012.
TRANSFORMAR
¿Cómo hacer frente y convertir la complejidad
en un arma competitiva?
Al igual que con cualquier gran reto organizacional, nuestra propuesta es
hacerlo a través de la generación de competencias organizacionales que
incorporen los elementos…
Pero aprovechando una
poderosa combinación de
elementos tecnológicos:
• Disponibilidad inusitada de
datos internos y externos
• Bajo costo de
almacenamiento y
procesamiento de
información
• Herramientas de minería de
datos y optimización ya
disponibles
7
Esta competencia es la de Analítica y
Optimización de Negocio
¿Qué es?
Es la aplicación de modelos matemáticos y tecnología a la información disponible
para reducir la incertidumbre en la toma de decisiones, redefinir estrategias, innovar
procesos y con esto habilitar un mayor crecimiento rentable y una reducción de la
complejidad aparente.
ESPECÍFICAMENTE LOS MODELOS
DE ANALÍTICA Y OPTIMIZACIÓN:
Usan información ya disponible en la
organización y pueden hacer uso de
información nueva de fuentes externas.
Se apoyan de herramientas
comercialmente disponibles y de efectividad
comprobada para realizar minería de datos
y optimización.
BUSCAN:
Explicar por qué se dan ciertos
resultados dadas condiciones actuales.
Determinar las condiciones necesarias
para lograr un resultado deseado en el
futuro.
8
BAO no es Business Intelligence
Fuente: SAS News Magazine
Business Intelligence Business Analytics & Optimization
Descriptivo (pasado) Predictivo (futuro)
9
La analítica predictiva es una tecnología
madura…
Fuente: Gartner - Emerging Technologies Hype Cycle 2012
Gartner Emerging Technologies Hype Cycle
Que ya está generando beneficios de negocio
a quienes la adoptan…
“Las organizaciones que integran BAO superan en promedio 147% en
crecimiento de rentabilidad anual y 11% en margen operativo.”
SAP Value Engineering poll
221 organizations in NA and Europe
“Las empresas con mayor orientación a uso de datos para la toma de
decisiones fueron en promedio 5% más productivas y 6% más
rentables que sus competidores.”
MIT Center for Digital Business.
330 ejecutivos de compañías públicas en EU
11
Ejemplo: BAO para Ubicación y Coberturas
Reto: Un cliente de servicios quiere aprovechar el
canal tradicional para la oferta de sus servicios al
mercado y como puntos de transacción.
Variables relevantes: Costo de habilitar el punto,
conveniencia para el consumidor, rentabilidad para
el punto y para nuestro cliente.
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forma en la que definen dónde abrir cada una de
sus ubicaciones objetivo a nivel nacional.
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1 área de la empresa 12
Ejemplo: BAO para Consumer Insights
MODELO BAO
Información de la Empresa
Información Externa
BARRER EL CONTENIDO DE SITIOS DE
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Filtrado
Reglas Operativas
IDENTIFICAR POR CLIENTE/CAMPAÑA
Reto: Un cliente de investigación de
mercados quiere mejorar sus resultados de
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mediante el procesamiento de información en
sitios de Internet.
Variables relevantes: Cantidad de sitios
de búsqueda, rapidez de barrido, extracción y
filtración de contenidos, análisis de texto,
contextualización.
Impacto
Sentimiento del Consumidor
13
Aplicaciones BAO por Área de Negocio
14
¿Cómo incorporar estas competencias en la
organización?
PROBAR
• Identificar problemas / oportunidades
donde el análisis y uso de información
genera valor de manera continua.
• Atacar como proyectos para generar
conocimiento interno, credibilidad y
aprendizaje.
• Entender los requerimientos para
lograr competencia: Gestión de datos,
habilidades de la gente, modelo de
gobierno, etc.
INTERNALIZAR
• Crear un área formal interna con
mandato claro.
• Soportar ejecución inteligente
de procesos en puntos de
creación de valor.
• Volver al corporativo en
habilitador más que controlador.
• Generar resultados y mejorar el
dominio de las competencias.
MAXIMIZAR
VALOR
• Enfocar en cambios de mayor
escala.
• Mejorar resultados de
incursión en nuevos productos,
mercados, geografías.
• Capitalizar mayor
conocimiento del cliente y
consumidor para diseño de
mejores productos y servicios.
• Maximizar el uso como
herramienta competitiva, parte
del DNA de la empresa.
Conclusiones
• La complejidad para administrar la empresa se ha incrementado de
forma acelerada y esta tendencia va a continuar cada vez a
mayor velocidad.
• La capacidad de operar cada vez con mayor complejidad esencial y
al mismo tiempo reducir la complejidad aparente es un reto
directivo prioritario en la búsqueda de crecimiento rentable.
• La posibilidad de utilizar la creciente cantidad de información
disponible para reducir la incertidumbre en las decisiones y
simplificar la operación es la principal recomendación para hacer
frente a la complejidad.
• Recomendamos construir la competencia organizacional de
Business Analytics & Optimization como una forma de enfrentar
la complejidad de manera eficaz y con resultados comprobados.
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Preguntas y Comentarios
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La evolución de la complejidad de los negocios

  • 1. De Datos a Dinero Navegando en la Complejidad de la Toma de Decisiones Fernando Espinosa, Socio Sintec
  • 4. ¿Qué avión es más complejo? El 747 es un sistema más sencillo, pero es más complejo de operar que el Dreamliner. Más tripulación Más controles Más costo operativo Menor enfoque del piloto en lo relevante El Dreamliner es mucho más complejo que un 747, pero es más sencillo de operar. Menos controles Menos tripulación Menor costo operativo Más sistemas de vuelo, seguridad y redundancia COMPLEJIDAD ESENCIAL VS. COMPLEJIDAD APARENTE 4
  • 5. Cómo se compara esto con el mundo de un Director General 1970´s 2010´s Economías cerradas Competencia local Baja diversidad de productos Bajo número de canales de venta Pocos segmentos de consumidores Pocos stakeholders Economías globalizadas Competencia internacional Alta diversidad de producto Cada vez más canales de venta Tendencia al individuo como consumidor Muchos stakeholders Significado de esto para la toma de decisiones y la rentabilidad: MÁS COMPLEJIDAD ESENCIAL Decisiones Riesgo Habilidades requeridas Competencias en la gente Inversión en sistemas/equipos Costos
  • 6. La complejidad creciente es el principal reto del ejecutivo actual Mundo interconectado e interdependiente Cadenas de Valor complejas Clientes Exigentes Entendimiento en niveles desagregados Más información menos intuición El reto principal actual identificado en diversos estudios con más de 1,700 CEO’s y líderes del sector público es el crecimiento de la complejidad*. Este mismo grupo* considera que -en general- sus organizaciones no están listas para enfrentar esta complejidad de manera efectiva en un ambiente global. Las empresas que desarrollen las habilidades necesarias usarán la complejidad como arma para competir. *Fuentes: IBM-Global Chief Executive Officer Studies 2010, 2012. The Economist Intelligence Unit 2011. Aberdeen Group 2011. MIT Sloan Management Review 2012. TRANSFORMAR
  • 7. ¿Cómo hacer frente y convertir la complejidad en un arma competitiva? Al igual que con cualquier gran reto organizacional, nuestra propuesta es hacerlo a través de la generación de competencias organizacionales que incorporen los elementos… Pero aprovechando una poderosa combinación de elementos tecnológicos: • Disponibilidad inusitada de datos internos y externos • Bajo costo de almacenamiento y procesamiento de información • Herramientas de minería de datos y optimización ya disponibles 7
  • 8. Esta competencia es la de Analítica y Optimización de Negocio ¿Qué es? Es la aplicación de modelos matemáticos y tecnología a la información disponible para reducir la incertidumbre en la toma de decisiones, redefinir estrategias, innovar procesos y con esto habilitar un mayor crecimiento rentable y una reducción de la complejidad aparente. ESPECÍFICAMENTE LOS MODELOS DE ANALÍTICA Y OPTIMIZACIÓN: Usan información ya disponible en la organización y pueden hacer uso de información nueva de fuentes externas. Se apoyan de herramientas comercialmente disponibles y de efectividad comprobada para realizar minería de datos y optimización. BUSCAN: Explicar por qué se dan ciertos resultados dadas condiciones actuales. Determinar las condiciones necesarias para lograr un resultado deseado en el futuro. 8
  • 9. BAO no es Business Intelligence Fuente: SAS News Magazine Business Intelligence Business Analytics & Optimization Descriptivo (pasado) Predictivo (futuro) 9
  • 10. La analítica predictiva es una tecnología madura… Fuente: Gartner - Emerging Technologies Hype Cycle 2012 Gartner Emerging Technologies Hype Cycle
  • 11. Que ya está generando beneficios de negocio a quienes la adoptan… “Las organizaciones que integran BAO superan en promedio 147% en crecimiento de rentabilidad anual y 11% en margen operativo.” SAP Value Engineering poll 221 organizations in NA and Europe “Las empresas con mayor orientación a uso de datos para la toma de decisiones fueron en promedio 5% más productivas y 6% más rentables que sus competidores.” MIT Center for Digital Business. 330 ejecutivos de compañías públicas en EU 11
  • 12. Ejemplo: BAO para Ubicación y Coberturas Reto: Un cliente de servicios quiere aprovechar el canal tradicional para la oferta de sus servicios al mercado y como puntos de transacción. Variables relevantes: Costo de habilitar el punto, conveniencia para el consumidor, rentabilidad para el punto y para nuestro cliente. Desarrollamos un modelo BAO que cambie la forma en la que definen dónde abrir cada una de sus ubicaciones objetivo a nivel nacional. ANTES AHORA MODELO BAO Información de la Empresa Información Externa ESTIMAR EL POTENCIAL DE MERCADO DE CADA PRODUCTO Reglas de Negocio Reglas Operativas IDENTIFICAR, A NIVEL CUADRA, LAS UBICACIONES IDEALES Información histórica de ventas Predicción del mercado Definición de ubicaciones bajo un único conjunto de criterios Múltiples escenarios y análisis de sensibilidad Criterio de selección depende del analista Criterios homologados Definición de las ubicaciones de una ciudad a la vez Definición de las ubicaciones para todo el país Análisis involucra varias áreas de la empresa Análisis centralizado en 1 área de la empresa 12
  • 13. Ejemplo: BAO para Consumer Insights MODELO BAO Información de la Empresa Información Externa BARRER EL CONTENIDO DE SITIOS DE INTERNET Filtrado Reglas Operativas IDENTIFICAR POR CLIENTE/CAMPAÑA Reto: Un cliente de investigación de mercados quiere mejorar sus resultados de análisis de sentimientos en consumidores mediante el procesamiento de información en sitios de Internet. Variables relevantes: Cantidad de sitios de búsqueda, rapidez de barrido, extracción y filtración de contenidos, análisis de texto, contextualización. Impacto Sentimiento del Consumidor 13
  • 14. Aplicaciones BAO por Área de Negocio 14
  • 15. ¿Cómo incorporar estas competencias en la organización? PROBAR • Identificar problemas / oportunidades donde el análisis y uso de información genera valor de manera continua. • Atacar como proyectos para generar conocimiento interno, credibilidad y aprendizaje. • Entender los requerimientos para lograr competencia: Gestión de datos, habilidades de la gente, modelo de gobierno, etc. INTERNALIZAR • Crear un área formal interna con mandato claro. • Soportar ejecución inteligente de procesos en puntos de creación de valor. • Volver al corporativo en habilitador más que controlador. • Generar resultados y mejorar el dominio de las competencias. MAXIMIZAR VALOR • Enfocar en cambios de mayor escala. • Mejorar resultados de incursión en nuevos productos, mercados, geografías. • Capitalizar mayor conocimiento del cliente y consumidor para diseño de mejores productos y servicios. • Maximizar el uso como herramienta competitiva, parte del DNA de la empresa.
  • 16. Conclusiones • La complejidad para administrar la empresa se ha incrementado de forma acelerada y esta tendencia va a continuar cada vez a mayor velocidad. • La capacidad de operar cada vez con mayor complejidad esencial y al mismo tiempo reducir la complejidad aparente es un reto directivo prioritario en la búsqueda de crecimiento rentable. • La posibilidad de utilizar la creciente cantidad de información disponible para reducir la incertidumbre en las decisiones y simplificar la operación es la principal recomendación para hacer frente a la complejidad. • Recomendamos construir la competencia organizacional de Business Analytics & Optimization como una forma de enfrentar la complejidad de manera eficaz y con resultados comprobados. 16