1.
DATA STRATEGY
PASCUAL PARADA

2.
Mi tiempo invertido…
Ingeniero técnico en informática de sistemas por la UCLM
Grado en Administración y Dirección de Empresas por
UNIR
Más tiempo invertido…
Máster en Inteligencia Artificial
MBA Executive por FBS
Executive Growth Program por ESADE e IESE
Lo que pretendo hacer bien…
Chief Innovation Officer de IEBS Business School
Director académico de los programas MBA y Ciencia de datos
Business Angel

3.
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RESPUESTA A UNA NECESIDAD
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7.
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8.
DATA CONTEXT

9.
BIENVENIDOS A UN MUNDO DE VELOCIDAD EXPONENCIAL lleno de
oportunidades sin fin.
BUENA NOTICIA

10.
MALA NOTICIA
Como sociedad, NO estamos preparados para sucesos
exponenciales
• Al principio no intuimos lo que se avecina
• Soluciones parciales
• Se toman decisiones con datos del momento,
no con lo que está por venir
• No nos guiamos por los datos, ni por las
experiencias de otros.
• Tomamos decisiones lentas
El virus es exponencial, nuestras
decisiones siguen siendo con base
lineal.

11.
CONTEXTO UN MUNDO SMART…
…LA UNIÓN SON LOS DATOS

12.
Apple y Google: persiguen al coronavirus con la
trasmisión de DATOS por Bluetooth
COVID19

13.
EMPRESA DATA-DRIVEN
Es aquella que tiene una ventaja analítica.
Es la capacidad que tienen las empresas de gestionar los datos, internos y
externos, para extraer información y tomar decisiones de negocio más
eficientes en base a dicho conocimiento, y que la sitúa en una posición de
ventaja frente a sus competidores.
VENTAJA ANALÍTICA

14.
¿Cómo utiliza el Big Data?
Generación de contenido
● La analítica de datos les decía que
sus suscriptores quería contenido
dirigido por David Fincher y con
Kevin Sapce como protagonista.
● También les decía que las historias
de corrupción política gustaban
mucho.
● Incluso sabían el color de la portada
que debían poner.
CONCLUSIÓN: compran los derechos
y encargan 26 capítulos, cuando lo
habitual eran sólo 8.

15.
IDEACLAVE
IDEA CLAVE:
Cómo líderes empresariales,
debemos saber que tenemos
datos más que suficientes,
sólo debemos aprender a
utilizarlos.

16.
IDEACLAVE
IDEA CLAVE:
Como en todas las
revoluciones, habrá
ganadores y perdedores.
¿En qué bando queremos
estar?

17.
METODOLOGÍA

18.
El Big Data puede
revolucionar cualquier
empresa, pero sólo si
partimos de la
estrategia.
DATA
STRATEGY

19.
•OBJETIVOS
ESTRATÉGICOS
•POLÍTICA DE DATOS
ORIENTACIÓN
ORIENTACIÓN

20.
OBJETIVOS ESTRATÉGICOSORIENTACIÓN
• Se debe establecer uno o varios objetivos estratégicos relacionados con
la posición de la organización frente a los datos.
PREGUNTAS:
• ¿Porqué los datos y su análisis ayudan a la organización?
• ¿Los datos dan sentido a la organización?
• ¿Existe un departamento, sección o división especialmente indicada
para favorecerse de los datos?
• ¿Los datos nos podrán decir cosas que no sabemos?
• ¿La visión es más alcanzable gracias a los datos?¿Cómo?
• ¿Qué busca conseguir la empresa y como los datos ayudan?

21.
POLÍTICA DE DATOSORIENTACIÓN
• Una política sobre cualquier tema de una organización consiste en una
enumeración de principios fundamentales que deben ser cumplidos
ante cualquier acción.
• Es un documento corto y sencillo que pertenece a la estrategia de la
empresa
CONTENIDO:
• Organismo que aprueba la política de datos, cuando y con qué fin
• Definición del equipo responsable de su implantación y control
• Identificación de fundamentos sobre el dato: decisiones, aplicación,
control, fomento, formación, garantías, seguridad, privacidad, riesgos,
colaboraciones sobre el dato…

22.
• Panel de propuesta de valor
• Panel de clientes y relaciones
• Panel de operaciones
• Panel de recursos
• Panel de finanzas
ANÁLISIS
SMART
ANÁLISISSMART

23.
PANEL DE PROPUESTA DE VALORANÁLISISSMART
El panel de propuesta de valor obliga a una reflexión sobre
cuánto se sabe actualmente del intercambio de valor que
realiza la organización con el cliente y qué necesitamos
averiguar para alcanzar el éxito.
LAS
PREGUNTAS
HAN DE
ARROJAR LUZ
SOBRE EL TIPO
DE DATOS QUE
NECESITAMOS
PARA
RESPONDERLAS
PREGUNTAS:
• ¿Cuáles son los beneficios / resultados que nuestro cliente desea
obtener?
• ¿Cuáles podemos resolver con nuestros productos / servicios?
• ¿Qué molesta a nuestro cliente y cómo lo podemos resolver?
• ¿Tenemos los productos adecuados para aumentar el beneficio
aportado a nuestros clientes y reducir sus molestias?
• ¿Qué percepción tienen los clientes de nuestro producto, servicio y
marca?

24.
PANEL DE CLIENTESANÁLISISSMART
El panel de clientes obliga a una reflexión sobre cuánto se sabe actualmente
de los clientes a los que se dirige la estrategia y qué se necesita averiguar
para alcanzar el objetivo estratégico.
LAS
PREGUNTAS
HAN DE
ARROJAR LUZ
SOBRE EL TIPO
DE DATOS QUE
NECESITAMOS
PARA
RESPONDERLAS
PREGUNTAS:
• ¿Cuál es nuestro mercado objetivo?
• ¿Qué sabemos del segmento de clientes?
• ¿Qué necesitamos para conocer mejor a nuestros clientes?
• ¿Podemos identificar y clasificar mejor a los clientes?
• ¿Qué clientes tienen más posibilidades de rotar y cuándo?
• ¿Qué factores impulsan su fidelidad?

25.
IDEACLAVE
IDEA CLAVE:
Los datos tienen una vida útil
determinada, digitalizar
datos de clientes de 20 años
atrás no tendrá ningún valor.

26.
PANEL DE OPERACIONESANÁLISISSMART
El panel de operaciones obliga a una reflexión sobre lo que se ha de hacer
internamente en la organización para lograr la estrategia y lo que necesita
averiguar.
LAS
PREGUNTAS
HAN DE
ARROJAR LUZ
SOBRE EL TIPO
DE DATOS QUE
NECESITAMOS
PARA
RESPONDERLAS
PREGUNTAS:
• ¿Trabajamos con los proveedores, distribuidores u otros
colaboradores clave?
• Si es así ¿Hasta que punto son buenas dichas colaboraciones?
• ¿Cómo optimizamos nuestra cadena de valor con socios clave?
• ¿Qué procedimientos necesitamos crear o modificar en base a lo que
el cliente quiere?
• ¿Qué debemos saber hacer?
• ¿Tenemos la estructura organizativa adecuada?

27.
PANEL DE FINANZASANÁLISISSMART
El panel de finanzas obliga a una reflexión sobre cuánto sabe actualmente
de las repercusiones financieras de la estrategia y qué más necesita
averiguar.
LAS
PREGUNTAS
HAN DE
ARROJAR LUZ
SOBRE EL TIPO
DE DATOS QUE
NECESITAMOS
PARA
RESPONDERLAS
PREGUNTAS:
• ¿Cuál es nuestro modelo de monetización? ¿Cómo generamos
ingresos?
• ¿Cuánto cuesta producir el producto de la organización?
• ¿Lo sabemos con certeza?
• ¿Conocemos el margen exacto?
• ¿Cuál es el precio óptimo de nuestro producto?
• ¿Qué precios tiene la competencia?
• ¿En qué nivel el cliente está condicionado por el precio?
• ¿Tenemos problemas de tesorería?

28.
IDEACLAVE
IDEA CLAVE:
Al utilizar las preguntas, la
reflexión se centra en
encontrar los datos que las
contesten, siendo los análisis
más fáciles.

29.
• VENTAJA ANALÍTICA
• ESTRATEGIA
FORMULACIÓN
FORMULACIÓN

30.
VENTAJA ANALÍTICAFORMULACIÓN
Es la capacidad que tienen las empresas de gestionar los datos, internos y
externos, para extraer información y tomar decisiones de negocio más
eficientes en base a dicho conocimiento, y que la sitúa en una posición de
ventaja frente a sus competidores.
Ejemplo: Somos capaces de predecir la tendencia en moda textil con 6
meses de antelación y ponerla a disposición de nuestros clientes por
todos nuestros canales.
ATENCIÓN: El uso de una herramienta específica (Hadoop, AWS,
Azure…) no es nunca suficiente para tener una ventaja analítica, ya que
es fácilmente imitable por la competencia.

31.
ESTRATEGIAFORMULACIÓN
Se ha de conocer cual es la estrategia general de la empresa para asumirla y
apoyarla con una estrategia sobre el dato, y entonces, enunciar Data
Strategy.
Ejemplo de ventaja analítica a conseguir: Somos capaces de predecir
la tendencia en moda textil con 6 meses de antelación y ponerla a
disposición de nuestros clientes por todos nuestros canales.
La estrategia sería: Realizar los cambios necesarios en la organización
a nivel de recursos y estructura para obtener una ventaja de analítica
predictiva sobre las tendencias de nuestro sector.

32.
Ningún dato es más importante
que otro, sólo tendrá valor si
ayuda a contestar las preguntas
SMART de acuerdo a la estrategia
marcada.
El conjunto de datos que
responden a las preguntas
SMART lo llamamos SMALL DATA
y será el inicio de nuestro DATA
LIKE.
DATOS
DATOS

33.
DATOSDATOS
PROPUESTA
DE VALOR
CLIENTE
OPERACIONE
S
RECURSOS FINANZAS
¿Cómo saber qué profesores son excelentes sobre los buenos?
¿Scoring del profesor?
PREGUNTA A RESPONDER

34.
DE CADA DATO CONSTRUYO…DATOS
Pregunta SMART a responder:
• Tipo de dato: interno / externo
• Formato: estructurado / sin estructurar
• Acción para recoger el dato
• Descripción del volumen de los datos
• Descripción de la velocidad de generación
• Descripción de la veracidad y calidad
• Estimación del tipo de análisis que realizará
• Costes asociados a las acciones de recogida
• calificación_alumno_profesor
• extension_feedback_debates
• xtension_feedback_caso
• interaccion_debates
• periodicidad_feedback_debates
• …

35.
• Descriptiva
• Diagnóstica
• Predictiva
• Prescriptiva
ANALÍTICA
ANALÍTICA

36.
ANALÍTICAANALÍTICA
¿Qué ocurrió?
¿Por qué ocurrió?
¿Qué ocurrirá?
¿Qué haremos si
ocurre?

37.
TODO ESTO NO SIRVE DE NADA SI
NO SOMOS CAPACES DE
COMUNICAR DE FORMA
EFECTIVA
COMUNICAR
COMUNICAR

38.
COMUNICAR
COMUNICAR

39.
EJEMPLO
DE BUENA
COMUNICACIÓN
COMUNICAR

40.
IDEACLAVE
IDEA CLAVE:
EL CEREBRO ESTÁ HECHO
PARA VER PATRONES Y
CONEXIONES PERO NECESITA
VISUALIZAR LOS DATOS DE
FORMA NATURAL

41.
IDEACLAVE
IDEA CLAVE:
DARLE A NEGOCIO
HERRAMIENTAS Y LIBERTAD
EN CREAR SUS PROPIOS
SISTEMAS DE
VISUALIZACIÓN.

42.
TODO ESTO NO SIRVE DE NADA SI
NO SOMOS CAPACES DE
COMUNICAR DE FORMA
EFECTIVA
TRANSFORMAR
COMUNICAR

43.
TRANSFORMARCOMUNICAR

44.
FASE 1 FASE 2 FASE 3 FASE 4
COMUNICAR TRANSFORMAR
Desarrollar un roadmap visual con las grandes acciones a desarrollar
por la organización de acuerdo al aprendizaje obtenido por la
información de los datos.

45.
DATA
STRATEGY

46.
GRACIAS !!
pascual@iebschool.com
@pascualparada
QUE NADA NOS PARE