Qué hacen de manera diferente las empresas que ganan en Big Data

Pocos sectores ilustran mejor la guerra de los Big Data que el negocio de los medios de comunicación. En la programación de televisión, combatientes como Netflix y Amazon desafían a los canales premium y otros productores con décadas de antigüedad a ganar espectadores con la programación original. Con su tesoro de información sobre los hábitos de visualización de los clientes en línea, diseñan nuevas series de televisión que, según sus datos, ganarán.

Los primeros resultados muestran que funciona, y que muchas compañías de medios anteriores a la Web deberían preocuparse. La primera incursión de Netflix en la programación original, la serie «House of Cards», ha tenido un gran éxito (aunque la empresa no revela las puntuaciones). La compañía afirma que la serie atrajo 2 millones de nuevos suscriptores en EE. UU. en el primer trimestre de 2013, un 7% más que el trimestre anterior. El director de contenido de la empresa dijo en febrero que Netflix utiliza «datos muy grandes» para elegir qué programas producir y cómo promocionarlos. Sin embargo, el debut de Netflix como productor también demuestra algo mucho más importante: cómo el Big Data puede cambiar de manera fundamental la estructura de un sector al cambiar el equilibrio de poder.

La guerra del Big Data no se limita a la industria de los medios de comunicación. En diciembre de 2012 y enero de este año, Tata Consultancy Services encuestó a 1217 ejecutivos de grandes empresas (ingresos de más de mil millones de dólares) de una docena de sectores globales en Norteamérica, Europa, Asia-Pacífico y Latinoamérica. Hemos descubierto que las empresas que realizan enormes inversiones en Big Data generan una rentabilidad excesiva y obtienen ventajas competitivas, lo que pone en riesgo a las empresas que no tienen inversiones significativas en Big Data. El motivo: el Big Data tiene una gran curva de aprendizaje, que empresas como Netflix y Amazon tuvieron que adoptar en la década de 1990 para gestionar cientos de millones de clics de los clientes.

Es una curva de aprendizaje a la que la mayoría de las grandes empresas no se han enfrentado aún. Entonces, ¿qué diferenció a las empresas con la mayor rentabilidad esperada del Big Data en 2012 de las que tenían la más pequeña? Clasificamos como «líderes» a los encuestados que estimaron una rentabilidad superior al 50% de sus inversiones en Big Data el año pasado (una cifra muy superior a la tasa de obstáculos de la mayoría de las empresas). Aunque solían realizar inversiones mucho mayores en Big Data, también generaban rentabilidades mucho más altas con esas inversiones que las más rezagadas. El aumento de los gastos se correlaciona con un mayor margen de maniobra para el crecimiento de los ingresos.

En concreto, nuestro estudio reveló que las empresas que estimaron la mayor rentabilidad el año pasado con el Big Data gastaron más de tres veces más que las que tenían un ROI mucho menor, un gasto medio de 24 millones de dólares frente a 7 millones de dólares. Del 53% de los encuestados que pusieron en marcha iniciativas de Big Data en 2012, el gasto medio por empresa fue de 10 millones de dólares, una cantidad relativamente pequeña dado que los ingresos medios fueron de 6.900 millones de dólares. Pero ese gasto medio oculta una gran polaridad en las inversiones en Big Data, una enorme brecha entre las empresas que lo han adoptado y las que tardan en adoptarlo. Una pequeña parte de los encuestados (un 7%) con iniciativas de Big Data en 2012 invirtió al menos 500 millones de dólares cada uno en software, hardware, científicos de datos, consultores y otros gastos relacionados con el Big Data. En el otro extremo del espectro, el 24% gastó menos de 2,5 millones de dólares cada uno en ello el año pasado.

Por supuesto, simplemente gastar más no es una estrategia. ¿En qué más se diferenciaban las empresas que proyectaban el mayor ROI a partir del Big Data de las que tenían un rendimiento inferior? Hemos encontrado cuatro diferencias clave:

• Los líderes se centran más en Internet. De media, el 42% de los ingresos totales de los líderes en ROI procedían de los pedidos de los clientes recibidos a través de Internet, en comparación con solo el 29% de los rezagados. Puede que no sea una gran sorpresa; muchas de las primeras tecnologías de Big Data, como el sistema Hadoop Big Data, provienen de las propias empresas de Internet, como Yahoo y Google. Las empresas de Internet se enfrentan a muchas interacciones digitales, por lo que necesitan tecnologías de Big Data y personas que clasifiquen sus datos de flujo de clics. Sin embargo, los líderes del ROI en nuestro estudio también incluyeron empresas de telecomunicaciones, minoristas, bancos y empresas de alta tecnología. No tiene que ser una empresa de Internet para generar enormes beneficios con el Big Data.
• Los líderes buscaban oro en varios lugares. Los líderes del ROI ven un mayor potencial en el Big Data para mejorar una serie de actividades de marketing, ventas, I+D y servicios. Empresas como Procter & Gamble y Netflix utilizan el Big Data para identificar nuevas oportunidades de productos. Los líderes también creen que el Big Data tiene un potencial mucho mayor que el que tiene un rendimiento inferior para mejorar cuatro actividades de marketing: monitorear y mejorar la experiencia de los clientes en los canales fuera de línea (como las tiendas); discernir los movimientos de la competencia más allá de los precios; monitorear la percepción externa de la marca; y el marketing en función de la ubicación física de los clientes (por eso se ha vuelto importante para muchas empresas comprar datos móviles). Esta última actividad ayuda a explicar el atractivo del Big Data para un número creciente de minoristas. Los líderes también ven un gran potencial en el Big Data para supervisar el rendimiento de sus productos sobre el terreno. General Electric va a destinar mil millones de dólares a un centro de análisis y software para monitorear el rendimiento de los motores de sus aviones, equipos de salud, generación de energía y otra maquinaria, lo que ayudará a los clientes a obtener más valor.
• Los líderes son más agresivos a la hora de explotar los datos externos y no estructurados. Los datos no estructurados o el texto, el vídeo, las máquinas y otros datos digitalizados que no caben fácilmente en las bases de datos tradicionales son difíciles de analizar para los ordenadores. Sin embargo, eso está cambiando a medida que las herramientas de análisis salen al mercado para realizar tareas tan intensivas en computación, como distinguir las opiniones del texto. Los líderes del ROI hacen que esos datos no estructurados constituyan una parte más importante de su combinación de datos (el 55% de sus datos digitales no están estructurados o semiestructurados), frente al 46% de los rezagados en cuanto al ROI. Y según otra medida, los líderes utilizan un porcentaje mayor de datos externos (es decir, datos que no son de su propiedad): el 37% frente al 26% de los rezagados. Los minoristas que deseen datos de ubicación móvil de sus compradores deben obtener esos datos «externos» de las compañías de telecomunicaciones.
• Es más probable que los líderes creen un hogar para sus profesionales de Big Data. En lugar de incluir a los científicos de datos en las funciones empresariales, los líderes del ROI centralizaron a sus analistas. Alrededor del 79% de los líderes en ROI sitúan a sus analistas en un grupo dedicado a Big Data o en TI, frente al 68% de los rezagados. El director de un gran equipo de análisis de una gran empresa de Internet cree que eliminar a los analistas de las unidades y funciones de negocio y centralizarlos era fundamental para el éxito. Cuando informaron a los directores de las unidades de negocio, «nuestros analistas se vieron presionados para confirmar lo que los directores de las unidades ya estaban haciendo», dijo el gerente. La centralización de los analistas también les ayudó a compartir los métodos de análisis, lo que él denominó la «salsa especial». Al asesorar sin adornos a los principales ejecutivos sobre cómo optimizar el sitio web, los analistas han ayudado a la empresa a aumentar sus ingresos en decenas de millones de dólares.

Una advertencia: si bien el Big Data puede ayudar a las empresas a identificar costes innecesarios, las estrategias de reducción de costes se enfrentan a una rentabilidad decreciente. Empresas como Netflix, General Electric y LinkedIn han revelado un potencial mucho mayor al utilizar el Big Data en las ventas, el marketing, la I+D y otras actividades generadoras de ingresos para impulsar el crecimiento.

Las empresas que siguen incursionando en los «pequeños datos» harían bien en hacer cambios importantes o se arriesgarían a perder contra las que han adoptado el Big Data a lo grande.