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Data Strategy: Cómo convertirse en verdadera empresas Data Driven

La intuición en los negocios se ha visto relegada a una segunda posición frente al liderato indiscutible de los datos. En esta charla, Pascual Parada nos introducirá una metodología de desarrollo estratégico Data Driven.

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Data Strategy: Cómo convertirse en verdadera empresas Data Driven

  1. 1. DATA STRATEGY PASCUAL PARADA
  2. 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. 3. DOS LÍDERES UNIDOS PARA DAR RESPUESTA A UNA NECESIDAD Formación en línea de calidad y accesible en video y con solo 15 minutos al día
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  8. 8. DATA CONTEXT
  9. 9. BIENVENIDOS A UN MUNDO DE VELOCIDAD EXPONENCIAL lleno de oportunidades sin fin. BUENA NOTICIA
  10. 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. 11. CONTEXTO UN MUNDO SMART… …LA UNIÓN SON LOS DATOS
  12. 12. Apple y Google: persiguen al coronavirus con la trasmisión de DATOS por Bluetooth COVID19
  13. 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. 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. 15. IDEACLAVE IDEA CLAVE: Cómo líderes empresariales, debemos saber que tenemos datos más que suficientes, sólo debemos aprender a utilizarlos.
  16. 16. IDEACLAVE IDEA CLAVE: Como en todas las revoluciones, habrá ganadores y perdedores. ¿En qué bando queremos estar?
  17. 17. METODOLOGÍA
  18. 18. El Big Data puede revolucionar cualquier empresa, pero sólo si partimos de la estrategia. DATA STRATEGY
  19. 19. •OBJETIVOS ESTRATÉGICOS •POLÍTICA DE DATOS ORIENTACIÓN ORIENTACIÓN
  20. 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. 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. 22. • Panel de propuesta de valor • Panel de clientes y relaciones • Panel de operaciones • Panel de recursos • Panel de finanzas ANÁLISIS SMART ANÁLISISSMART
  23. 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. 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. 25. IDEACLAVE IDEA CLAVE: Los datos tienen una vida útil determinada, digitalizar datos de clientes de 20 años atrás no tendrá ningún valor.
  26. 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. 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. 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. 29. • VENTAJA ANALÍTICA • ESTRATEGIA FORMULACIÓN FORMULACIÓN
  30. 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. 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. 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. 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. 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. 35. • Descriptiva • Diagnóstica • Predictiva • Prescriptiva ANALÍTICA ANALÍTICA
  36. 36. ANALÍTICAANALÍTICA ¿Qué ocurrió? ¿Por qué ocurrió? ¿Qué ocurrirá? ¿Qué haremos si ocurre?
  37. 37. TODO ESTO NO SIRVE DE NADA SI NO SOMOS CAPACES DE COMUNICAR DE FORMA EFECTIVA COMUNICAR COMUNICAR
  38. 38. COMUNICAR COMUNICAR
  39. 39. EJEMPLO DE BUENA COMUNICACIÓN COMUNICAR
  40. 40. IDEACLAVE IDEA CLAVE: EL CEREBRO ESTÁ HECHO PARA VER PATRONES Y CONEXIONES PERO NECESITA VISUALIZAR LOS DATOS DE FORMA NATURAL
  41. 41. IDEACLAVE IDEA CLAVE: DARLE A NEGOCIO HERRAMIENTAS Y LIBERTAD EN CREAR SUS PROPIOS SISTEMAS DE VISUALIZACIÓN.
  42. 42. TODO ESTO NO SIRVE DE NADA SI NO SOMOS CAPACES DE COMUNICAR DE FORMA EFECTIVA TRANSFORMAR COMUNICAR
  43. 43. TRANSFORMARCOMUNICAR
  44. 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. 45. DATA STRATEGY
  46. 46. GRACIAS !! pascual@iebschool.com @pascualparada QUE NADA NOS PARE

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