Gregory Lablanc datos

Gregory Lablanc, Faculty Director of Berkeley Fintech Institute, explica por qué la esencia de la transformación digital se basa en el aprovechamiento del incremento exponencial de datos disponibles para tomar decisiones empresariales. 

Entrevista a Gregory Lablanc, Faculty Director of Berkeley Fintech Institute: el valor único de los #datos para mejorar las decisiones empresariales Clic para tuitear

“Aquellas empresas capaces de recoger datos e información única, y que además consigan diseñar servicios únicos en torno a esos datos, son las que marcarán una diferencia en el mercado.”

¿Cómo afectará a las empresas la transformación digital en los próximos 10 años?

Hay un consenso general en que la transformación digital es importante, pero no se ponen de acuerdo a la hora de definir lo que es. En mi opinión, se trata fundamentalmente de aprovechar el incremento exponencial de datos disponibles para tomar decisiones empresariales y la velocidad con la que las empresas pueden actuar empleando esa información. Esto está impulsando cambios como por ejemplo: ir de producto a servicio, pasar de modelos de negocio simples a multilaterales o transicionar de modelos de negocio centrados en hardware a otros basados en software.

¿Qué ventajas competitivas trae aparejadas la transformación digital?

Hay que partir de que todas las áreas de negocio son mejorables: los departamentos financieros, operaciones, marketing, recursos humanos, etc. Al acceder a información muy detallada en tiempo real y al acortar los ciclos de toma de decisiones, las empresas pueden responder e incluso anticiparse a circunstancias cambiantes. Aquellas empresas capaces de recoger datos e información única, y que además consigan diseñar servicios únicos en torno a esos datos, son las que marcarán una diferencia en el mercado.

¿Qué tipo de estrategias de Big Data / Analytics pueden transformar una empresa?

En primer lugar, las empresas tienen que empezar por plantearse cuáles son las cuestiones para las que quieren una respuesta. Es, a continuación, cuando deben diseñar una estrategia en torno a esas respuestas. Esta estrategia no es tanto sobre qué técnicas analíticas usar o qué arquitectura de datos implementar pero sí más sobre cómo acceder a esos datos que les proporcionarán un valor único. En poco tiempo, el análisis de dicha información única será el pan de cada día por lo que las empresas deben comenzar a construir sus estrategias en torno a los datos.

¿Se pueden utilizar Big Data y Web Analytics para todo tipo de empresas?

Es una afirmación un poco arriesgada. No todas las empresas necesitan grandes volúmenes de datos: para muchas, los datos fundamentales caben en un portátil o en una buena base de datos. Lo que vemos es que hoy en día aún hay muchas empresas que no sacan todo el partido posible a la “Small Data” a la que tienen acceso. O no todas las empresas obtienen sus datos de webs externas. Pero lo que todas las empresas tienen en comunes que pueden beneficiarse de una toma de decisiones basada en datos y de una cultura de experimentación científica.

¿Cómo será el componente práctico en el programa?

El programa comenzará con una descripción general de cómo las compañías están reconsiderando su estrategia en torno a los datos. Se explicarán las metodologías básicas de Data Science, cómo se pueden utilizar los análisis pero también el lado perverso de su abuso. Los participantes no acabarán el programa convertidos en científicos de datos, pero aprenderán cómo comunicarse con los equipos expertos en esta materia y a hacer las preguntas correctas. Entenderán las posibilidades y limitaciones del machine learning y la inteligencia artificial y cómo los grandes están replanteando la organización empresarial en torno a los datos, el software y las API.