4 consejos para ofrecer más valor comercial con proyectos de big data a corto plazo

Hace cinco años, la firma de investigación McKinsey publicó las mejores prácticas para la planificación estratégica plurianual que enfatizaban la orquestación. "Uno de los problemas es que TI tiende a medir las ganancias de estos proyectos en términos de mejoras en la eficiencia y velocidad del sistema, pero eso no es lo que le importa al usuario comercial ", dijo Bill Keyworth, vicepresidente de investigación de IDC.

La velocidad del acceso a grandes volúmenes de datos, o incluso la IoT y las eficiencias de automatización se pueden documentar, pero ¿qué significan para un ejecutivo de negocios que supervisa las ventas o el servicio al cliente? ¿Puede la TI demostrar cómo su trabajo mejoró los ingresos? ¿O cómo redujo el tiempo de reparación o el tiempo para responder a una llamada de un cliente y retuvo ese cliente?

Esta es la desconexión que enfrentan muchos líderes de TI, y apunta a una cosa: la necesidad de entregar un valor tangible al negocio de forma rápida y absoluta. Aquí hay algunos consejos para hacer esto:

1. Centrarse en las estrategias a corto plazo

Por un momento, olvídese de los planes estratégicos a largo plazo y pregúntese en su lugar: "¿Qué ha hecho TI para el negocio últimamente?"

Si ha estado dedicando su tiempo actualizando redes, reforzando la seguridad interna y cumpliendo con los plazos del proyecto, pero sin verificar que los proyectos cumplan con los objetivos comerciales, debe corregir el enfoque. Su primer paso debe ser analizar estos proyectos entregados. Puede hacerlo consultando con sus usuarios para ver si se cumplieron sus expectativas. Si los proyectos que usted hizo fueron más sobre la mejora de la infraestructura de Big Data de TI (por ejemplo, mejorar la seguridad o actualizar redes), es menos probable que se traduzcan en un valor tangible para los usuarios de negocios finales.

2. Elija proyectos a corto plazo que brinden un impacto inmediato y tangible

Las empresas que tienen el mayor éxito con Big Data son aquellas que encuentran pequeños proyectos que ofrecen ganancias inmediatas y que los usuarios pueden ganar fácilmente.

En la construcción, los trabajadores están utilizando gafas inteligentes que les permiten acceder a los esquemas de construcción y otros datos de sus sistemas centrales mientras recorren los sitios de construcción para verificar la terminación del trabajo y el cumplimiento de las especificaciones. En el sector minorista, las empresas utilizan la tecnología de reconocimiento facial para captar la apariencia de los clientes y así poder mejorar la personalización de sus servicios.

Este tipo de proyectos puede ahorrar tiempo, mejorar la seguridad, reducir costos y devolver un valor tangible al negocio.

3. Involucrar activamente a los usuarios en proyectos

En la construcción, la minería, la agricultura, la venta minorista y otras industrias, los usuarios no se quedan al margen esperando la entrega de un gran proyecto de datos. En cambio, participan activamente en la creación de proyectos con TI, y luego toman los sistemas y los ejecutan en sus operaciones diarias. Debido a que los proyectos a corto plazo están estrechamente adaptados, es relativamente fácil para los usuarios asumir un rol activo del proyecto y aprender a usar rápidamente la tecnología en su trabajo. Una vez que los usuarios sienten que tienen el control de la tecnología, su entusiasmo crece. El entusiasmo de este usuario continúa construyendo un caso fuerte para big data como un elemento permanente en la organización.

4. Coordinar proyectos a más corto plazo con el plan a largo plazo

Incluso cuando se centra en algunos proyectos a corto plazo que producen resultados comerciales rápidos, no quiere olvidarse de su plan estratégico de big data a más largo plazo y el papel que desempeña cada proyecto a corto plazo dentro de él. El principal peligro aquí es que escuche a un usuario final que tiene una idea específica para un proyecto a corto plazo, pero el proyecto no contribuye en nada a la dirección estratégica general de big data. Su primer enfoque es trabajar con el usuario final para refinar el proyecto propuesto para que se ajuste al plan. Si el proyecto sigue siendo un desajuste, es hora de sentarse con el usuario para explicar por qué el proyecto no encaja, o para dejar el proyecto a un lado para una futura consideración. De un plan general que los proyectos se ajusten perfectamente, con cada proyecto que entrega un valor tangible al negocio.

La idea es acertada en teoría, pero cinco años más tarde, muchas organizaciones se encuentran luchando por demostrar el beneficio de sus inversiones en big data.

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