360474044-Casos-de-Exito-en-BI

1. Casos de Éxito en BI
Coca-Cola
Como la empresa más grande de bebidas no alcohólicas, Coca Cola genera
petabytes de información de varias fuentes: Datos de perfiles de clientes de
programas de lealtad, redes sociales, información de competidores, ventas,
embotelladores de socios así como transacciones y datos de mercadotecnia. Coca
Cola recoleta una gran cantidad de información y toma un acercamiento en la
explotación de esos datos y valores derivados del mismo.
El Jefe de Big data, Esat Sezer explica que Coca Cola toma un acercamiento
estratégico en lugar de uno táctico en lo que concierne a big data. Usan una gran
cantidad de información disponible para cambiar la forma en que se aproximan a
las tecnologías de la información. Han tomado a las tecnologías de big data y han
creado un centro de servicios compartidos para sus actividades de transacciones
financieras.
También es de destacar que Coca Cola tiene aproximadamente 70 millones de
seguidores en Facebook y big data permite que Coca Cola se conecte a estos
seguidores de mejor forma y ser capaces de incrementar la propaganda de la
marca. Coca Cola también aprovecha información de puntos de venta de compañías
tales como Walmart (la cual es responsable por sí sola de ventas por $4 billones de
dólares anualmente) para construir perfiles de usuario.
Uno de los acercamientos más originales e importantes de Coca Cola hacia big data
es el que usa para producir jugo de naranja que debe de tener un sabor consistente
a lo largo del año, a pesar que las naranjas tienen una temporada de 3 meses en la
que su crecimiento es el óptimo. Han desarrollado un algoritmo, llamado “Black
Book model” que combina información de imágenes satelitales, clima, cosechas
esperadas, costes, preferencias regionales de consumo y muchas otras variables
de acidez o dulzura que dicen a Coca Cola cómo debe combinar el jugo de naranja
para crear un sabor consistente.
Puede parecer obvio que Coca Cola está muy adelante en utilizar big data para
mejorar su organización, productos, incrementar ganancias y reducir costos. Han

2. sido capaces, por ejemplo, de reducir costos de sobre empleo por 46% sólo
analizando los datos en su centro de servicio para empleados.
L’Oreal
La marca L'Oréal se originó en 1909 por un joven químico. Investigó y fabricó el
primer tinte para el cabello que luego vendió a los peluqueros parisinos. Apenas 10
años más tarde la compañía se había convertido en internacional, con las mujeres
en todo el mundo cada vez más conscientes de sus apariciones, y algunos mirando
a productos de L'Oréal para cubrir los pelos grises que se había acercado a ellos.
Más de 100 años han pasado y la estrategia de L'Oréal hacia la belleza abarca la
diversidad a través de adquisiciones e iniciativas socialmente responsables en todo
el mundo.
L'Oréal ofrece una amplia gama de productos de alta calidad, por lo que el equipo
estaba dispuesto a reproducir esta alta calidad cuando se trata de sus datos
maestros en todo el negocio a nivel internacional. Para que un proyecto de Master
Data Management sea un éxito, la infraestructura de TI fue clave e IBM pudo
entregar esto a L'Oréal con experiencia en consultoría.
La escala y la complejidad del proyecto fueron enormes. L'Oréal es una
organización global con marcas y portafolios entregando diferentes tipos de
productos a una amplia y variada base de clientes con diferentes ubicaciones
geográficas. La parte técnica del proyecto fue fácil: el gran desafío para IBM era
entender la compleja estructura organizativa y cómo se relaciona con los procesos
de negocio actuales.
IBM abordó el reto de forma directa con su experiencia y flexibilidad y pudo entregar
una solución MDM que satisfizo las necesidades de L'Oréal de tres maneras
principales:
La sincronización está permitiendo que el negocio sea más eficaz y eficiente.
La calidad de los datos es alta, lo que puede permitir nuevas iniciativas en los
controles de negocios y marketing digital.

3. L'Oréal tiene ahora la oportunidad de capitalizar una visión de 360 ° de toda la
información sobre productos, un lenguaje común en esta compleja y diversa
organización global.