En los últimos diez años, la sociedad ha sido testigo de la transición de lo analógico a lo digital. Lo que la próxima década traerá, usando el poder de los datos, es virtualmente ilimitado. Mientras nosotros, como consumidores, disfrutaremos de los beneficios de una existencia digital, las empresas de todo el mundo estarán abrazando oportunidades de negocio nuevas y únicas, impulsadas por esta riqueza de datos y por el conocimiento que proporciona.

Cuando hablamos de analytics es necesario pensar en big data. Es entonces cuando, de ma­nera conjunta, nos referimos a la capacidad de analizar y tratar un gran volumen de datos con el objetivo de convertirlos en valor real para la toma de decisiones. Para reali­zar este cometido utilizamos analítica empresa­rial. Básicamente se trata de una serie de servicios formalizados que incluyen planificación y diseño, desarrollo, personalización, implementación, manteni­miento, capacitación y, por supuesto, soporte. Todo ello para ayudar a los clientes a implementar una base efectiva para la toma de decisiones. Los proyectos de análisis empresarial incluyen servicios entregados para implementar software, tales como plataformas de almacenamiento, aplicaciones y herramientas de gestión del rendimiento (de inteligencia empresarial o aplicaciones analíticas).

No hay duda de que los datos tienen un elevado valor y que, efectivamente, algunas empresas extraen un mejor rendimien­to de los datos de los que disponen. Sin embargo, el valor que hay detrás de esta información tiene muchas dimensiones y depende, en gran medida, del contexto en el que se utilicen o se puedan utilizar los datos. Por esta razón, es necesario pensar en ellos como un activo corporativo, de igual forma que es habitual considerar otros como, por ejemplo, el capi­tal, los recursos humanos o algunos intangibles, como patentes, marcas, etc.

Datos como activo

Si pensamos en la proliferación de datos actual, y su velocidad de crecimiento, analizar y obtener valor de los datos cobra una especial importancia. En 2017 se generaron 23,3 Zb de información y la tendencia es que en 2025 esta cantidad se acerque a los 163 Zb, por lo que generar nuevos productos o servicios basados en el análisis de la información será no solo posible, sino obligatorio para poder competir en esta era digital.

De hecho, según datos de IDC, a finales del 2018, en el 20% de las empresas europeas el crecimiento de los ingresos basados en información duplicará al resto de la cartera de productos y servicios. El incremento de la cantidad de datos que va a ser necesario manejar en cualquier escenario digital va a implicar la necesidad, no solo de automatizar los procesos internos para poder sacar partido a los altos volúmenes de información, sino también la de de implementar procesos inteligentes que doten de valor al dato. No hay que olvidar que la verdadera ventaja competitiva en el escenario digital vendrá de la mano de las decisiones asociadas al dato inteligente, generado con soluciones capaces de aplicar esa inteligencia de negocio.

En este sentido, desde IDC vemos que a lo largo de 2018, el 75% del desarrollo empresarial de ISV incluirá la funcionalidad cognitiva, la inteligencia artificial o la funcionalidad de aprendizaje automático en al menos una aplicación, incluidas todas las herramientas de business analytics.  Así, en sectores como la banca y los seguros continuaremos viendo la necesidad de más soluciones específicas de la industria, respaldadas por análisis de alta calidad (para detección de riesgo, fraude y análisis normativo en banca y seguros, etc.).

Aunque el verdadero punto de inflexión en este mercado vendrá en 2020, año en el que, según datos de IDC, el 50% del gas­to de TI estará relacionado con los datos. Es en­tonces cuando el desarrollo de nuevos productos o servicios apalancados en datos cobrará una importancia capital en todo tipo de organizaciones.

La verdadera ventaja competitiva vendrá de las decisiones asociadas al dato inteligente

Monetización de datos

Cuando pensamos en términos de monetizar los datos de los que disponemos en la organización, debemos ser conscien­tes de dónde se genera el valor de ese dato para, de esta forma, ser capaces de establecer mecanismos que permitan reco­nocer cómo medirlo.

Hay que tener en cuenta que, aunque es cierto que el término monetiza­ción de datos se ha asociado normalmente a la generación de nuevos productos o servicios basados en el análisis de esa información, en general, las em­presas han comenzado el proceso identificando aquellos datos que conducen a una mejora de procesos internos. En la mayoría de los casos, este camino da como resultado una mejora en la toma de decisiones internas, así como la optimización de la propuesta de valor que se ofrece a un cliente (bien sea mejorando sus costes, variando o adaptando el modelo de pricing, etc.).

Cloud e Internet of Things

Para poder aprovechar todo el poder que encierra la analítica de datos, las organizaciones deben ser capaces de disponer de múltiples fuentes de datos, así como de la capacidad de al­macenamiento necesaria. De este modo, los modelos cloud y el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) aparecen como los principales habilitadores en el proceso de transformación digital que permitirá a la em­presa desarrollar nuevos procesos, productos y servicios basados en análisis de datos.

Ahondando en estas conclusiones, las previsiones de IDC apuntan a que a finales de 2018 surgirán nuevos modelos de pre­cios de nubes para cargas de trabajo analíticas específicas. De hecho, en 2020, el 45% de las empresas que adopten IoT aplicarán inteligencia artificial y analytics.

En este proceso, la administración de datos se vuelve más compleja, por lo que las API serán el principal mecanismo para conectar datos, algoritmos y servicios de decisión distribuidos a través de cadenas de valor de economía digital, nubes y datacenters, que permitirán analizar y convertir en valor la información de la organización, haciendo posible la monetización de los datos.

Retorno de la inversión

En resumen, para poder aprovechar todas las ventajas que el análisis de datos ofrece, es necesario actuar en cuatro dimensiones: personas, procesos, tecnología y datos (información, bien sea la disponible en la organización u otra que se incorpore para generar el valor deseado). En este sentido, será necesario integrar soluciones que transformen digitalmente los procesos de negocios y los flujos de trabajo, permitiendo identificar el valor de la información y cómo medirlo.

No obstante, aunque la forma más sencilla de medir la monetización de los datos es calcular di­rectamente los ingresos derivados de la venta o explotación del producto/servicio en el mercado, en la actualidad existe el debate acerca de cómo establecer el retorno de la inversión digital en soluciones que ayuden a la transformación y que permitan explotar todo el valor de los datos. Todo ello sin tener en cuenta todos aquellos ahorros que llegan derivados de la optimización de procesos, del mantenimiento predictivo o de los beneficios que provienen de aprovechar un mejor conocimiento de nuestros clientes y, por tanto, de una mayor fidelización.