La transformación basada en datos se está convirtiendo en una cuestión de vida o muerte en la mayoría de las industrias.

 Pero las iniciativas para incorporar datos en las operaciones de una empresa a menudo fracasan. Esto se debe a que las empresas comienzan por intentar reinventar sus sistemas de TI centrales, un esfuerzo de varios años que puede costar cientos de millones de dólares. Lamentablemente, la mayor parte de este dinero se desperdicia, porque estos esfuerzos centralizados masivos llevan demasiado tiempo. Cuando las reglas de negocio se reescriben trimestralmente, las empresas necesitan un enfoque de transformación que sea ágil, centrado en los resultados y manejable.

La mayoría de los directores ejecutivos reconocen el poder de la transformación basada en datos. Ciertamente, les gustaría las ganancias de EBITDA del 20% al 30% que sus pares están acumulando mediante el uso de datos granulares nuevos en ventas, marketing, cadena de suministro, fabricación e I + D.   Sin embargo, los directores ejecutivos tienen razón al preguntarse cómo sus organizaciones, donde los gerentes y ejecutivos ya se quejan de la falta de habilidades de datos y donde los sistemas de TI sobrecargados no parecen ser capaces de manejar un aumento de diez veces en los datos de la empresa, pueden lograr tal transformación. Estos directores ejecutivos quieren encontrar una forma confiable de llevar a sus empresas al futuro impulsado por los datos para que puedan configurar sus empresas para sobrevivir y no ponerlas en peligro en el proceso.

Existe una mejor manera de abordar la transformación de datos.Un reciente estudio de Boston Consulting Group reconoció que  estas iniciativas sólo pueden tener éxito si son rentables, incrementales y sostenibles. Las transformaciones deben comenzar con pruebas piloto que se amortizan en semanas o meses, seguidas de un plan para abordar casos de uso de alta prioridad y terminar con un programa para desarrollar capacidades a largo plazo. El estudio abarcó un amplio espectro de industrias y reconoció  tres fases para la transformación digital basada en datos. Comienza con esfuerzos de digitalización rápida a pequeña escala que sientan las bases para una transformación más amplia y generan retornos para ayudar a financiar las fases posteriores del esfuerzo. En la segunda y tercera fases, las empresas aprovechan el conocimiento de sus primeros triunfos para crear una hoja de ruta para la transformación de toda la empresa, “industrializar” los datos y el análisis, y crear sistemas y capacidades para ejecutar nuevos datos. estrategias y procesos impulsados.

Este enfoque de tres pasos es más rápido, menos costoso y con más probabilidades de éxito que una revisión general del sistema. El uso sistemático de datos existentes y su combinación con datos externos (de las redes sociales, por ejemplo) para marketing o resolución de problemas de clientes puede ofrecer resultados rápidos. 

Utilice ganancias rápidas para aprender y financiar el viaje digital.

 En esta primera fase, las empresas identifican los esfuerzos de digitalización rápida, discretos y de fácil acceso que pueden generar ganancias rápidas. Estos proyectos inmediatamente mueven la aguja en el desempeño en un área clave de soporte de ventas o cadena de suministro, por ejemplo. Y en lugar de tomar años, la implementación ocurre en meses y comienza a amortizarse casi de inmediato. Los proyectos piloto muestran que la empresa puede beneficiarse de la digitalización y brindan lecciones importantes sobre cómo implementar la transformación digital en toda la empresa. Fundamentalmente, el valor adicional que crean las ganancias rápidas puede ayudar a pagar los esfuerzos a más largo plazo, lo que potencialmente hace que la transformación se autofinancie.

Diseñe la transformación de toda la empresa. 

En la segunda fase, que puede comenzar mientras las primeras iniciativas aún están en marcha, la empresa traza una hoja de ruta para la transformación de toda la empresa. Esto implica crear una cartera de oportunidades que identifique y priorice las funciones o unidades que pueden beneficiarse más de la transformación. También implica localizar y comenzar a abordar los obstáculos a la transformación. Durante la fase de diseño, las empresas también invierten comunicar la visión de la transformación para generar soporte para los cambios necesarios, e invierten en sistemas para industrializar el análisis de datos, haciendo del análisis un recurso para cada operación

Organícese para un desempeño sostenido. 

Con una hoja de ruta detallada en su lugar y con la experiencia y los fondos disponibles de los primeros proyectos, la empresa está lista para emprender una transformación digital en toda regla. En esta fase, los procesos y métodos de trabajo digitales y basados ​​en datos se extienden a todos los rincones de la empresa. Los empleados aprenden a trabajar en silos para permitir procesos basados ​​en datos, y los líderes realizan los cambios organizativos necesarios para mantener los nuevos enfoques. La empresa crea una cultura basada en datos invirtiendo en capacidades para utilizar conocimientos analíticos y lanzando un programa de gestión del cambio para incorporar nuevas mentalidades, comportamientos y formas de trabajar.

Utilice Quick Wins para aprender y financiar el viaje digital 

Mover una gran empresa en una nueva dirección es un gran desafío para la administración. Los programas de transformación mejor concebidos y más urgentes, digitales o de otro tipo, a veces no son rival para la inercia organizacional. Esto puede explicar por qué el 70% de los programas de transformación anunciados públicamente no cumplen con la ambición de la empresa, su cronograma para la transformación o ambos.

Pero las grandes organizaciones pueden superar la resistencia y generar el entusiasmo necesario para que el cambio tenga éxito si abordan la transformación de la manera correcta. Al iniciar un viaje de transformación con una pequeña cantidad de iniciativas rápidas que demuestren lo que se puede lograr mediante el uso de nuevos enfoques, las empresas aumentan en gran medida sus posibilidades de éxito final.

Los líderes deben elegir cuidadosamente las iniciativas de ganancia rápida, sobre la base de varios criterios críticos: deben tener una alta probabilidad de éxito, una recuperación significativa y rápida y visibilidad en toda la empresa. Una importante empresa industrial, por ejemplo, comenzó digitalizando procesos de alto perfil, incluida la gestión de inventarios. 

Los proyectos iniciales pueden tener un alcance limitado, pero es esencial que tengan éxito y sirvan como un anuncio convincente de los beneficios de la transformación digital. Por esta razón, las empresas no solo deben elegir los proyectos con cuidado, sino también ser pragmáticos en la ejecución. Es mejor evitar proyectos que requieran cambios fundamentales en el manejo de datos, proyectos que implicarán la construcción de un nuevo repositorio de datos, por ejemplo. Las empresas deben utilizar metodologías ágiles para construir nuevos modelos de análisis, con sprints cortos y plazos ajustados para desarrollar un producto mínimo viable que pueda probarse y utilizarse para definir requisitos y refinamientos adicionales.

Los proyectos de ganancia rápida no deberían requerir más de cuatro a seis meses para completarse, y su valor debería poder demostrarse en unas semanas. Durante la fase de ganancia rápida, las empresas pueden desarrollar su capacidad para concentrarse y ejecutar con rapidez y para trabajar a través de silos, capacidades críticas para llevar a cabo esfuerzos de transformación a gran escala. Las ganancias rápidas también pueden energizar e inspirar a los gerentes y empleados que han visto las iniciativas de cambio estancadas en el pasado.

Diseña toda la empresa Transformación

Tan pronto como esté claro que los primeros proyectos de transformación digital han tenido un comienzo sólido, la empresa puede comenzar a preparar la hoja de ruta para extender la transformación digital en toda la empresa. Esto comienza con una visión de alto nivel, que los líderes de la empresa traducen en una cartera de iniciativas (o casos de uso) que se implementarán en un orden lógico, en función de factores como el tamaño del impacto y las necesidades competitivas u oportunidades. Luego, la empresa debe acordar algunos fundamentos de las operaciones digitales: análisis, gobernanza de datos e infraestructura de datos.  Crear una hoja de ruta para casos de uso y proyectos para construir infraestructura de datos y otros recursos necesarios para operaciones basadas en datos no solo puede hacer que la transformación funcione sin problemas, sino también asegurar que estas inversiones sean rentables

Cinco pasos críticos para una transformación de datos exitosa

 La evaluación de las capacidades de los datos brinda a la empresa la información que necesita para llevar a cabo cinco pasos críticos.

• Construye una visión. Al planificar una transformación basada en datos, una empresa debe establecer la visión adecuada para su negocio. Para algunas empresas, la transformación consistirá principalmente en utilizar datos para mejorar las operaciones y competir de forma más eficaz. Para otros, podría implicar la creación de nuevos modelos comerciales. El ejercicio de visión debe incluir la identificación de los casos de uso macro, los proyectos más importantes que la empresa desea emprender.
• Seleccione la cartera de iniciativas. Usando su visión y su lista de macroproyectos como referencia, las empresas pueden crear una lista completa de iniciativas de transformación. La empresa debe usar un proceso de ideación estructurado para compilar la lista, y debe usar una metodología de priorización rigurosa para establecer el cronograma. También se deben sopesar factores como la disponibilidad de datos, el cumplimiento normativo y la dificultad técnica o de modelado, así como el valor en dólares, los beneficios para el cliente y la importancia estratégica.
• Diseñar un modelo operativo analítico. Antes de invertir en nuevas capacidades de análisis de datos, una empresa debe especificar cómo quiere que funcione la función de análisis de datos. Después de analizar sus capacidades internas, puede decidir qué componentes de la función de análisis buscar internamente y cuáles subcontratar.
• Establezca la gobernanza de los datos. Para garantizar la calidad e integridad de los datos que utilizará para las decisiones comerciales, con y sin intervención humana, una empresa debe tener reglas de gobierno estrictas y una estructura de gobierno de datos. También debe definir la calidad de los datos y establecer formas de mejorarla continuamente.
• Defina la infraestructura de datos. Una empresa que avanza hacia la transformación de datos debe abordar las siguientes preguntas: ¿Puede nuestra infraestructura actual respaldar nuestro mapa de valor de datos en el futuro? ¿Debemos hacer o comprar? ¿Deberíamos ir a la nube? ¿Necesitamos un lago de datos? ¿Qué papel deben desempeñar nuestros sistemas de TI heredados en nuestra transformación de datos? La empresa debe diseñar una plataforma de datos (o lago de datos) que pueda acomodar su mapa de productos y debe usar esa plataforma para transformar progresivamente sus sistemas heredados.

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