Discovery Analytics: Design Thinking aplicado a la analítica de negocio

Dos de los mayores retos que nos planteamos cuando exploramos cómo obtener ventajas de la explotación de los datos son: hasta qué punto se van a utilizar en las operaciones del negocio y cuánto tiempo nos puede llevar su implantación. Ambas inquietudes las podremos reducir en gran medida si aprovechamos la metodología de Discovery Analytics, aplicando la metodología Design Thinking a la analítica de negocio.

imagen_discovery analytics

Son muchos los casos de uso de las empresas en los que los datos son una herramienta clave. La mejora de la gestión de stocks, la decisión de precio y qué descuento se puede autorizar en una operación particular, o bien sobre qué atributos de producto basar la actividad promocional para mejorar el impacto de la inversión publicitaria sobre las ventas.

La gran pregunta, en cuánto tiempo obtendré resultados, es a la que nos hemos enfrentado siempre que hemos necesitado acudir a la innovación para mejorar el desempeño de nuestros negocios. De hecho, en la era de transformación en la que vivimos, la innovación se ha convertido en eje clave para obtener ventajas competitivas. Este nuevo campo de competencia ha traído consigo el desarrollo y contraste de nuevas metodologías de trabajo como el Design Thinking, para la detección de qué problemas es preferible resolver.

Estas metodologías se basan con especial insistencia en el trabajo de equipo con el cliente o usuario real de la solución que se está ideando, de una manera directa y dinámica, junto con la obsesión por generar soluciones o prototipos que entren en funcionamiento lo antes posible y que permitan testar sus ventajas y oportunidades de mejora.

Descarga Gratis el Ebook sobre Big Data y Discovery Analytics

¿Se pueden beneficiar los proyectos de data con el Design Thinking?

  • Valor de negocio: estas metodologías persiguen la generación de valor y de utilidad para el cliente o usuario final. En esencia, cambia la manera en que se decide la solución que se va a desarrollar. Posiblemente, reduzca el grado de ambición en cuanto a la amplitud de las preguntas a las que busca contestar. A cambio, aumenta su nivel de concreción y aplicabilidad. La participación directa en el proyecto de cliente interno, que utilizará la solución, asegura su puesta en valor una vez que entre en la fase de producción.
  • Tiempo de lanzamiento: esta metodología busca disponer en el menor tiempo posible del mayor número de prototipos para evaluarlos, seleccionando los casos de uso que mejores resultados reporten. De esta manera, aunque invierta un poco más de tiempo en las primeras fases del proyecto, esta metodología permite acelerar mucho la puesta en marcha de soluciones.

 

¿Qué elementos son clave en estos proyectos?

  • La implementación de este enfoque exige una amplia experiencia en la implementación de proyectos de analítica y puesta en valor de proyectos de datos para acelerar al máximo la identificación de posibles alternativas y diseño de prototipos.
  • La experiencia en proyectos de Design Thinking es también fundamental, para aprovechar al máximo el tiempo del usuario final y del cliente, orientando de manera eficiente su participación hacia el éxito del proyecto.
  • Los avances en las tecnologías de la información, como la inteligencia artificial, o el desarrollo de plataformas con un enfoque modular están siendo de gran ayuda a la hora de poner en práctica este tipo de proyectos.

La metodología Discovery Analytics permite, en plazos relativamente cortos, de no más de dos meses y con una dedicación baja por parte del equipo de negocios, obtener resultados espectaculares y sobre todo facilita abrir una hoja de ruta dentro de las organizaciones. De esta manera, a partir de los resultados, permita afrontar sucesivos retos, mejorando la experiencia del cliente y en definitiva los resultados económicos.

 

Más artículos

Migración a BTP Cloud Foundry: por qué y cómo

Cloud Foundry es la apuesta de SAP para los nuevos clientes de BTP. Por eso, es cuestión de tiempo que Neo desaparezca como plataforma. De este modo, los clientes que utilizan el entorno Neo no...

Leer másArrow 41

Combina IA con RPA para maximizar el impacto en el negocio

El pasado 9 de noviembre se celebró Tech Barcelona en el que Enzyme e IBM expusieron a los asistentes los entresijos de la era de la hiperautomatización. Si tú también quieres saber hacia dónde se...

Leer másArrow 41

Watson Assistant y Watson Discovery: el chatbot ganador de IBM

Cómo sacarle partido a tus datos con un asistente personalizado de IBM

Los asistentes virtuales son uno de los sistemas de comunicación que más está creciendo en los últimos años. No en vano, ofrecen

Leer másArrow 41

Monitorización: conoce el estado de tus sistemas y aplicaciones en tiempo real

¿Cómo puede Instana contribuir a la optimización del monitoreo 24/7? En anteriores artículos, hemos hablado sobre la importancia de saber que ocurre en nuestros entornos. En este sentido, la...

Leer másArrow 41

Automatiza procesos inteligentes con low-code

La automatización de procesos inteligentes aporta una innumerable cantidad de beneficios y ventajas a las compañías que la implementan, como puede ser la agilización de procesos, reducción del error...

Leer másArrow 41