¿Cómo puede el análisis de datos ayudar en la Innovación de los Negocios?  

¿Qué es la innovación de los negocios y qué importancia tiene?

La innovación actúa como impulsora del crecimiento de las organizaciones y también de la ventaja competitiva. A través de la innovación, es posible diferenciar la organización de sus competidores y optimizar la oferta actual para satisfacer las necesidades de los clientes.

A pesar de que la innovación es una impulsora del crecimiento y una de las mayores predicciones del éxito sostenido, todavía no hay muchas organizaciones capaces de innovar continuamente y, lo que es más importante, capaces de obtener resultados tangibles con sus esfuerzos de innovación. A menudo, esta falta de alineación entre las iniciativas de innovación y los resultados de la innovación se debe a la falta de una estrategia apropiada para la situación de cada organización.

Sin una estrategia de innovación, el esfuerzo por crear productos o servicios disruptivos puede disiparse fácilmente en la organización. Para que la inversión en innovación genere resultados disruptivos, es necesario asignar un equipo de innovación dedicado y definir una estrategia basada en datos reales y válidos. De lo contrario, prácticas como el crowdsourcing, la innovación abierta y las alianzas externas pueden resultar inútiles para la organización. Así pues, el análisis de los datos desempeña un papel fundamental en la creación de una estrategia de innovación adecuada para la organización en cuestión.

El Análisis de datos y la innovación

Los datos son un recurso emergente para las organizaciones, que permite la creación de valor y el desarrollo de nuevas industrias, productos y procesos. La utilización de los datos con el objetivo de crear valor y alcanzar nuevos horizontes se denomina innovación impulsada por los datos (Data-Driven Innovation).

Este tipo de innovación se basa en tres prácticas que catalizan el crecimiento: la recopilación de datos, la utilización de técnicas y metodologías de análisis de datos y la potenciación de los datos en la toma de decisiones. Adoptar estas prácticas y pasar a un nuevo paradigma de datos agiliza los esfuerzos de innovación de las empresas, lo que resulta en más innovaciones y una reducción del time-to-market.

Un proceso de innovación basado en datos presupone la utilización de varios tipos de información compleja y en constante evolución que debe ser procesada para que sea útil para la organización. La información sobre las tendencias de los consumidores, las preferencias de comunicación de los clientes y el rendimiento de los productos y servicios en el mercado son datos relevantes para el desarrollo de nuevas innovaciones.

Qué es el análisis de datos / la analítica de datos

La analítica de datos es el proceso de análisis de datos que permite descubrir tendencias y relaciones entre diferentes tipos de información, de las que se extraen conclusiones. A través de la analítica de datos es posible solucionar problemas muy complejos y tomar decisiones basadas en la analítica avanzada y las soluciones digitales.

En una organización, la utilización correcta de la analítica de datos permite tomar decisiones informadas que, en el caso de la innovación, pueden determinar la inversión, el riesgo y el éxito de las innovaciones. La analítica de datos abarca una serie de aplicaciones, desde business intelligence, los informes y los procesos analíticos, hasta las metodologías de analítica avanzada. Cuando la analítica de datos se utiliza adecuadamente, tiene la capacidad de aumentar los beneficios de la empresa, mejorar la eficacia operativa, optimizar los esfuerzos de marketing y estructurar el servicio al cliente. Además de impulsar el negocio, la analítica de datos permite a las organizaciones reaccionar rápidamente a las tendencias del mercado y lograr una ventaja competitiva.

Big Data

Cuando el volumen de información alcanza un punto crítico en el que la cantidad de datos no puede ser analizada manualmente, surge el tema del Big Data, que requiere un nuevo procesamiento, almacenamiento y utilización de los datos.

Big Data es relevante para los esfuerzos de innovación de las organizaciones porque permite agilizar los procesos, descubrir nuevos modelos de negocio (generados a partir de su análisis) y descubrir nuevos productos, servicios y asociaciones estratégicas entre las empresas que pueden intercambiar la información generada por el gran volumen de datos. Además, con Big Data es posible identificar las tendencias en el volumen de clics de los consumidores en los websites de compras y, en consecuencia, desarrollar nuevos productos y servicios, adaptados a sus necesidades.

La verdadera innovación no consiste únicamente en analizar Big Data, sino en relacionar un gran número de datos complejos procedentes de las más diversas fuentes, tanto dentro como fuera de la organización. Esta verificación cruzada permite anticipar las tendencias y los gustos comunes, dimensionar el mercado en el que opera la empresa y crear ofertas de productos y servicios optimizadas. Una innovación derivada de los datos ofrece seguridad a la organización y reduce el riesgo de fracaso del proyecto.

¿Cuáles son las principales dificultades de la innovación y cuál es el papel de Big Data para mitigarlas?

El proceso de innovación no es lineal. A menudo, el aumento de la inversión en innovación va acompañado de nuevas dificultades y barreras a la innovación. Si estas dificultades no son superadas, pueden limitar el rendimiento de la inversión en innovación. Big Data puede superar estos factores y revolucionar el proceso de innovación de las organizaciones, resolviendo problemas estructurales como:

1. Expectativas poco realistas de innovación

La creación de expectativas poco razonables puede hacer que la organización pierda la confianza en el proyecto. Los objetivos inalcanzables, los plazos imposibles y los tiempos de prueba cortos son problemas que pueden superarse con una estrategia de innovación basada en datos. El análisis (y las referencias cruzadas) de un gran conjunto de datos permite definir de forma fiable la duración del proyecto, así como los recursos necesarios para asignar.

2. Falta de estrategias de innovación

La principal ventaja de Big Data y de una estrategia de innovación basada en datos es que permite a la organización analizar una amplia gama de opiniones, tendencias, estrategias de innovación y sus resultados. Un proceso de innovación basado en datos permite identificar patrones entre las diferentes estrategias de innovación y comprender lo que funciona, o no, mediante la comparación de los datos de las organizaciones con un negocio core o una innovación similar.

Sin embargo, el análisis de Big Data no es suficiente para garantizar la selección adecuada de la estrategia de innovación, es necesario considerar la cultura de la organización, así como el presupuesto disponible para entender la viabilidad y el retorno de cada estrategia.

3. Dificultad en la transición entre las fases del proceso de innovación

La gestión del proceso de innovación, tras la definición de la estrategia, también puede sustentarse en Big Data. Cuando la estrategia de innovación es nueva para la organización, es necesario reajustar el proceso a lo largo del tiempo. Para ello, el Big Data, junto con la experiencia adquirida por la organización, puede ayudar a definir el camino.

4. KPIs de innovación incorrectos

La medición de los esfuerzos de innovación, a través de los KPI, es fundamental para garantizar el éxito continuo de la innovación. Sin embargo, la selección de los KPI a analizar debe ajustarse a los objetivos previamente definidos. Los KPI, como el volumen de ventas y los ingresos del negocio, pueden no ser los más apropiados para medir, en una fase temprana, ya que se corre el riesgo de aislar la visión financiera del proyecto.

Un análisis de los KPI poco relevantes puede provocar la desmotivación del grupo asignado al proyecto, así como el descrédito de la innovación ante las partes interesadas.

5. La amplitud temporal de Big Data

El elevado volumen de datos recopilados permite a la organización predecir, analizar y decidir con elevada fiabilidad. Sin embargo, este análisis tiende a ser sólo representativo del presente y generalmente carece del histórico de los datos en cuestión. Es necesario considerar el pasado del mercado y de la organización y soportar la toma de decisiones sobre estos factores, junto con Big Data actualmente recogidos.

6. La falta de seguridad de los datos

Otro factor limitante en la utilización de Big Data es la seguridad de los datos utilizados durante el proceso de análisis y las fases de ejecución de la innovación. Durante el proceso de análisis de datos, la empresa tiene que garantizar la integridad de los datos adoptando un sistema de paridad en el que los datos brutos y los analizados se comparan en todo momento. Este sistema evita la pérdida o desviación de los datos recopilados.

Cómo iniciar un proceso de innovación basado en datos

Al tratarse de un proceso revolucionario para la estrategia de innovación de las organizaciones, la utilización de los datos debe presentarse a la organización de forma que sea aceptada por todas las partes interesadas. Para ello, es necesario definir cómo iniciar el proceso de innovación basado en datos.

Una cultura de innovación basada en los datos empieza desde arriba

Las empresas con una fuerte cultura de datos suelen diseminar internamente la importancia de basar las decisiones estratégicas en los datos. Para ello es necesario liderar mediante el ejemplo y destacar ante los trabajadores las ventajas de la toma de decisiones basada en datos. Los directivos tienen que ser los primeros en basarse en los datos para tomar sus decisiones, para que esta noción sea aceptada en toda la empresa, especialmente en los departamentos de innovación.

Integración de la analítica de datos a lo largo del proceso de innovación

El proceso de innovación contempla pruebas y ajustes que culminan en el desarrollo de un producto o servicio rentable. Es crucial garantizar que los datos se integren a lo largo de todo el proceso y no sólo al principio del desarrollo de la innovación. Ya sea a través de las pruebas con el público, la creación de un MVP (Producto Mínimo Viable) o la mejora del proceso, el análisis de los datos es fundamental en todo el proceso.

Resolución ágil de problemas

El Big Data respalda los esfuerzos de innovación de las organizaciones, ya que permite tomar mejores decisiones en menos tiempo. La organización debe estar capacitada para mantener la velocidad de acceso y procesamiento de los datos, garantizando que la empresa saque provecho de esta herramienta. Sin información, la empresa queda estancada y no evoluciona, pero el acceso a la información no garantiza los resultados. Es esencial supervisar la organización y solucionar los problemas, de forma ágil, que puedan surgir durante el proceso de descubrimiento de la cultura de la innovación basada en los datos.

Es necesario sobresalir en una gestión de datos reglamentada, en la que las herramientas de análisis se introduzcan a los trabajadores gradualmente para que todos aprendan a optimizar su proceso de análisis de datos.

Formación continua de los trabajadores

La formación es fundamental, sin embargo, debe prolongarse en el tiempo garantizando que las competencias básicas (como la codificación), otros conceptos y herramientas analíticas especializadas, se adquieran y se pongan a prueba en diferentes contextos. Así, la formación de los trabajadores en un proceso continuo les permite consolidar los conocimientos adquiridos y prepararse para contextos más desafiantes.

Actualmente, es crucial garantizar que las innovaciones desarrolladas sean rentables y que la empresa invierta el menor número de recursos posible para ofrecer un producto de valor a su cliente. La utilización de la analítica de datos agiliza los procesos de innovación de las organizaciones y proporciona información en tiempo real para el desarrollo de nuevos productos y servicios.

¿Todavía tienes preguntas sobre el análisis de datos y la innovación?

¿Qué es la innovación basada en datos?

La innovación basada en datos se refiere a la utilización de datos y análisis para crear nuevos productos, procesos, métodos organizativos y desarrollar nuevos mercados. Los datos y la analítica de datos pueden impulsar la innovación tanto en el descubrimiento como en la ejecución, logrando nuevos modelos de negocio, productos o servicios.

¿Qué es un proceso de innovación?

Un proceso de innovación es la implementación de un método nuevo o significativamente mejorado. Esto incluye cambios significativos en las técnicas, equipos y/o software.

¿Qué es la previsión de la oferta y la demanda?

La previsión de la oferta y la demanda se refiere al proceso de planificación o previsión de la demanda de materiales para garantizar que se entregan los productos adecuados en las cantidades correctas para satisfacer la demanda de los clientes sin crear un excedente.