Video: La evolución de la complejidad de los negocios: Perspectivas estratégicas del crecimiento y rentabilidad. Por Fernando Espinosa. https://lnkd.in/e36bS6C

1. De Datos a Dinero
Navegando en la Complejidad
de la Toma de Decisiones
Fernando Espinosa, Socio Sintec

2. Una Analogía
Año 1970
Boeing 747
Jumbo
2

3. Una Analogía
Año 2011
Boeing 787
Dreamliner
3

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
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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.
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17. Preguntas y Comentarios
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