Digitalización y Big Data

En estos tiempos que los términos de digitalización y big data están tomando más fuerza que antes, es porque efectivamente, cada vez se confirma que los negocios competirán más con automatización e información. De hecho enfocar el negocio hacia el big data, implica en gran manera a la par, sino antes, considerar la digitalización de los procesos. Ambos son una dupla inseparable. A continuación muestro tres estrategias diferenciadas y luego pueden existir estrategias híbridas entre ellas, cuando las organización realmente se plantean entrar en estos campos de la digitalización y el big data.

1. Estrategia tradicional
Se enfoca en soportar los procesos del negocio con TI/SI que permita integrar y automatizar las actividades principalmente. Esto como bases para una mayor agilidad del negocio, coherencia y mejorar la productividad de los colaboradores. Se compran aplicativos y tecnologías de diversos proveedores y marcas. Tienen como reto acoplarlos, echarlos andar y mantenerlos hasta donde se pueda, y finalmente algún día sustituirlos. De hecho este enfoque es tradicional, porque muchas organizaciones en promedio han hecho y hacen esto. Su enfoque está en las activdades y procesos.

2. Estrategia platform SaaS
Las organización bajo esta estrategia no quieren lidiar con búsquedas de aplicaciones, ni contratar personal caro y escaso, ni con inversiones altas en TI/SI. Buscan adquirir servicios en la nube y dedicarse al core business. De hecho hay informes de Forbes y Gartner al respecto como ejemplos del sector bancario. Pero en general hay platform SaaS para todas las industrias, cuyo core business es precisamente lidiar con las tecnologías, buscando siempre optimizarlas e incluir constantemente novedades de las tecnologías de la información en sus servicios.

3. Estrategia de monetización de datos
Buscan competir y encontrar oceanos azules futuros en los datos. Y se vuelven a ser negocios generadores y consumidores de ingentes cantidades de datos de todo tipo. Como apuestan por un futuro prometedor, generalmente estructuran áreas completas de TI/SI como unidades de negocios dentro de las líneas de negocios, que no son parte de las áreas de Sistemas tradicionales. Dichas unidades de tecnología reclutan ingenieros y especialistas de diversas ramas de las ciencias, que implique generación, captura y explotación de datos en dinero (no sólo en información y conocimiento), dejando de ser un medio de soporte a las decisiones para ser el producto en sí mismos. Un ejemplo es Nike, con Nikeplus.com (como se puede ver en las páginas 8 y 11 de dicho informe). Su estrategia está basada en big data, internet of things y no sería extraño que tuvieran científicos enfocados en investigar sobre nanotecnología.

Cada organización dibujará su historia. Las estrategias indicadas no son buenas ni malas. Simplemente es un resumen sencillo de las tendencias generales, sin mencionar los híbridos. Dependerá de muchos factores para la adopación de cada una o un mix.

Lo concluyente es cada vez más se competirá con tecnología y conocimiento. Las mismas que cada vez son más complejas y demandan de nuevos profesionales que aún son escasos. Pero es muy recomendable que las organizaciones adopten ya estas estrategias cuanto antes, pues son de largo aliento el hacer realidad dichas estrategias y que den sus frutos; podrian ser de 3-5 años en promedio dependiendo de muchos factores como el liderazgo de las altas gerencias sobre dichas estrategias, la disposición a invertir sin prejuicios de valor a corto plazo, formación/incorporación de talento nuevo, disposición a romper paradigmas, entre otros.

También es concluyente, que la tecnología de información van más allá de ser sólo medio de gestión de información y soporte a las decisiones para ser el producto en sí. Y demanda toda una estrategia de largo plazo. Empieza una separación entre TI/SI como área de soporte y TI/SI generador de productos en base de datos.