"Cuando hablamos de project management a veces nos encontramos con pequeñas y medianas empresas que consideran estar aún lejos de su implantación y que es más propio de grandes corporaciones y multinacionales. Lo cierto es que la gestión de proyectos puede ayudar y mucho en el desarrollo de una empresa".
Inteligencia empresarial: Aspectos estratégicos a considerar para superar el miedo al fracaso en la gestión de proyectos.
Para minimizar el fracaso, un proyecto debe estar fielmente definido y también debe ser correctamente medido por los supervisores del mismo.
Lo primero que debemos definir es una figura que sobresalga por encima de todas las demás. La dirección de un proyecto debe estar liderada y ejecutada por un perfil que se conoce como Project Manager, el cual será el encargado de definir los planes del proyecto, fijar los plazos, determinar los costes asociados al mismo y asegurar el buen funcionamiento. Este responsable debe tener conocimientos y experiencias sobre:
1. Gestión de personas y talento: Para saber motivar, gestionar y liderar a todo el equipo humano que llevará a cabo el proceso operacional de los proyectos.
2. Sector donde opera: Hay que conocer el sector dónde se desarrolla la actividad y por supuesto el propio producto o servicio.
3. Metodología sobre gestión de proyectos: Para conocer en profundidad las fases que conforman un proyecto, analizar los riesgos y definir unas previsiones y plazos que se deberían respetar.
Idealmente, la figura del Project Manager debe sostenerse sobre estas tres ramas, independientemente del tamaño que tenga la compañía para la que opera. De esta manera, la excusa de tener un negocio reducido pierde toda la validez. Se puede ir un poco más allá e incluso añadir un cuarto factor a la ecuación: Utilizar las herramientas correctas para facilitar la correcta recolección de los datos para el desarrollo efectivo y eficiente del proyecto, favoreciendo así una estrategia de éxito de project management.
Por último, remarcar que el Project Manager no está solo. A su lado, o más bien jerárquicamente debajo de él, se encuentra todo un equipo de personas que le van a ayudar en la gestión de los proyectos. Todo un capital humano con roles y objetivos bien definidos desde el principio del proyecto.
Los costes nunca deben ser un freno.
Otra barrera o miedo común que asociamos inmediatamente es el de no tener los recursos necesarios para poner en marcha una estrategia de gestión de proyectos. Damos por hecho que los costes asociados a estas acciones sobrepasan nuestro presupuesto. Es cierto que existen costes, sería un error negarlo, por eso, antes de empezar con la gestión de proyectos es importante definir los objetivos que queremos alcanzar y analizar los costes derivados de implantar dicha estrategia.
A pesar de todo, debemos saber que, en la mayoría de los casos, los beneficios obtenidos superan con creces las desventajas derivadas de los costes ocasionados. Si las personas utilizan las herramientas adecuadas y trabajan en aquellos proyectos que suponen mayor rentabilidad para la empresa, comprobaremos cómo los gastos se van reduciendo hasta el punto de hacer rentable tu estrategia.
Para empezar, lo más importante es saber de la manera más exacta posible, cuánto tiempo se invierte en cada proyecto que tengamos definido en nuestra organización. El objetivo es que lo hagamos lo más fiel a la realidad: una foto en tiempo real de nuestros proyectos. ¿Cuántas horas de trabajo llevamos? ¿Qué coste representan? ¿Estamos alineados con el presupuesto?.
Si medimos con una herramienta los tiempos dedicados a cada proyecto vamos a obtener un importante ahorro de costes. Algunos ejemplos:
1. Ahorro en tiempo de reporting: Contar con una herramienta automática nos va a permitir dedicar esfuerzos en actividades más importantes para nuestra compañía en lugar de a reportar manualmente las horas invertidas en cada proyecto o cliente. Además, reducimos errores derivados de introducir datos manuales.
2. Ahorros obtenidos gracias a la productividad: Si tenemos empleados más focalizados en tareas relevantes en lugar de haciendo informes de horas o cargas innecesarias en tareas administrativas, su productividad sobre la compañía será mucho mayor.
3. Ahorros en la elaboración de presupuestos y perspectivas mucho más realistas: Tener una herramienta que nos facilite datos históricos correctamente medidos sobre proyectos nos va a permitir que nos desviemos muy poco de la idea inicial.
Conclusión.
Planificar estratégicamente, contar con el capital humano adecuado a cada proyecto, con los recursos, el cálculo realista de los costes asociados y la información necesaria constituyen claves esenciales para el desarrollo adecuado, eficiente y efectivo de cualquier proyecto, con independencia del tamaño de la empresa que pretenda llevarlo a cabo.
Fuente: Analytics/ Lantares.
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viernes, 2 de febrero de 2018
sábado, 31 de diciembre de 2016
Transformación digital en las organizaciones: Cuatro pistas para entender las tendencias del gobierno del dato en 2017
¿Habrá que hacer cambios en la estrategia de gobierno del dato en los próximos doce meses? ¿Nos sorprenderán las nuevas tendencias en data governance para 2017?.
Transformación digital en las organizaciones: Cuatro pistas para entender las tendencias del gobierno del dato en 2017.
La adopción de un modelo de políticas y estándares para gobernar los datos va más allá de un simple esquema que refleje el recorrido de los datos entre sistemas o un diagrama donde se conozca qué obligaciones tiene cada parte.
El gobierno del dato ayuda a determinar el inventario de datos, la propiedad de datos, las cuestiones de seguridad, los datos críticos, el linaje de datos y las opciones de retención de datos. Su función es permitir obtener conocimiento para que cualquier usuario, en cualquier momento, pueda ver de dónde viene cada bit de información que necesita usar.
Data governance facilita la localización de las fuentes de origen de los datos pero también aporta visibilidad a los procesos, permitiendo conocer qué usuarios han interactuado con el dato, dónde va y a qué otras bases de datos alimenta.
Nada de esto va a cambiar el próximo año. Las tendencias en gobierno del dato 2017 incluyen novedades, pero no tocan el núcleo que constituye lo que es esta función para la organización. Aquí van 4 pistas que ayudarán a tu negocio a estar preparado.
Cómo afrontar las novedades en gobierno del dato de los próximos doce meses.
1.Gobierno del dato y revolución tecnológica: La extraña pareja que forman data governance y la transformación digital tiene mucho futuro en común. El impacto de la revolución tecnológica se está sintiendo dentro de la comunidad de la gobernabilidad y eso se nota en tres corrientes:
•La influencia de los medios sociales en data governance.
•La aparición de nuevos canales de datos creados por tecnologías transformacionales, hablamos del IoT.
•La automatización robótica de procesos.
Estas expresiones de la transformación digital crearán oportunidades y desafíos para las organizaciones, tanto en materia de gestión, como en asuntos relacionados con la calidad de datos. Y es que, pese a que se trata de descubrimientos que ya llevan algunos meses escuchándose y que parecen formar parte normal de la rutina de trabajo, lo cierto es que algunas de sus características difieren de las asociadas con los dominios clásicos de gobierno del dato (y, por cierto, también con los de gestión de datos maestros, MDM).
Así que, cuando hay que enfrentarse a cambios en la escala, el volumen, la velocidad y la variación, no queda otra alternativa a las organizaciones que obrar el cambio e instar a sus responsables a adaptar políticas y procedimientos. De esta forma, el gobierno del dato se construye partiendo de metodologías menos rigurosas y explícitas para administrar la calidad y los estándares de los datos; puesto que sólo así se alcanza el nivel de agilidad que será necesario en 2017.
La clave está en escoger un enfoque que logre equilibrar el valor de la gobernanza con el valor de las características de estos canales para maximizar el beneficio para la organización.
2. Nuevas técnicas data governance: El panorama de la gobernanza está evolucionando rápidamente para incluir dominios de datos no tradicionales, así como la adopción de nuevas técnicas para entregar capacidades de manera más efectiva en estos dominios.
Una vez más, será necesario recurrir a planteamientos más flexibles, que pueden incluir la necesidad de hacer un uso extensible de herramientas para identificar o hacer cumplir los estándares de gobernanza, reglas y políticas. De esta forma se conseguirá exceder de los límites tradicionales y alinear cada iniciativa de gobierno con valor de negocio tangible.
3. El gobierno visible: Si las visualizaciones son cada vez más habituales en cualquier entorno de inteligencia empresarial, ¿por qué no aprovechar su potencial para hacer data governance más cercano? Una imagen puede agilizar y facilitar la comprensión de normas y procedimientos. El cumplimiento regulatorio, y el de las políticas internas, se simplifica cuando los usuarios de negocio tienen la opción de acceder instantáneamente a gráficos donde las métricas que cuantifican los problemas de calidad, seguridad o gestión, entre otros, les informan sobre el coste de perder alineación.
Las herramientas de visualización para el gobierno del dato tendrán en 2017 un componente proactivo, que ayudará al usuario a iniciar la acción y resolver el problema de alguno de los modos propuestos por la misma solución.
La visibilidad proporcionada por estas herramientas se considera un paso fundamental para que una organización de gobierno pueda comunicar el impacto y la efectividad de los estándares de datos en los procesos de negocio. Es también una forma efectiva de ahorrar costes, -gracias a un mayor control de su gobernanza de la información, algunas entidades financieras de Wall Street consiguieron recortar en un año sus gastos asociados a litigios de 16,4 a 1, 2 billones de dólares-.
4. Cultura de datos y estrategia: La información corporativa es de vital importancia para cualquier gran empresa y fundamental para los informes corporativos son los datos limpios, especialmente los datos de referencia. Es necesaria una estrategia para iniciar el viaje de datos maestros. Para ello, en 2017 las empresas deberán comenzar centrándose en la gestión de datos para controlar y supervisar las acciones en torno al glosario de negocio, los informes, análisis, métricas, datos de referencia y las integraciones necesarias.
Simultáneamente, será preciso poner el foco en el objetivo final de un marco de gobernabilidad de datos empresariales corporativos donde sea posible disfrutar de un modelo combinado de gestión de datos, incluyendo datos de referencia, metadatos y datos maestros y en el que, además, se impulse la integración de datos multifuncionales entre las empresas operativas y las funciones empresariales a través de un almacén de datos corporativo.
Conclusión .
La data governance constituye una herramienta estratégica esencial para el manejo y gestión de las organizaciones. Un instrumento flexible y en continuo cambio que, asociado a la obligada transformación digital puede reportar beneficios relevantes en todos los ámbitos de la empresa, desde la reducción de costes, pasando por la seguridad, hasta la visibilidad y automatización de procesos.
Fuente: Lantares
Transformación digital en las organizaciones: Cuatro pistas para entender las tendencias del gobierno del dato en 2017.
La adopción de un modelo de políticas y estándares para gobernar los datos va más allá de un simple esquema que refleje el recorrido de los datos entre sistemas o un diagrama donde se conozca qué obligaciones tiene cada parte.
El gobierno del dato ayuda a determinar el inventario de datos, la propiedad de datos, las cuestiones de seguridad, los datos críticos, el linaje de datos y las opciones de retención de datos. Su función es permitir obtener conocimiento para que cualquier usuario, en cualquier momento, pueda ver de dónde viene cada bit de información que necesita usar.
Data governance facilita la localización de las fuentes de origen de los datos pero también aporta visibilidad a los procesos, permitiendo conocer qué usuarios han interactuado con el dato, dónde va y a qué otras bases de datos alimenta.
Nada de esto va a cambiar el próximo año. Las tendencias en gobierno del dato 2017 incluyen novedades, pero no tocan el núcleo que constituye lo que es esta función para la organización. Aquí van 4 pistas que ayudarán a tu negocio a estar preparado.
Cómo afrontar las novedades en gobierno del dato de los próximos doce meses.
1.Gobierno del dato y revolución tecnológica: La extraña pareja que forman data governance y la transformación digital tiene mucho futuro en común. El impacto de la revolución tecnológica se está sintiendo dentro de la comunidad de la gobernabilidad y eso se nota en tres corrientes:
•La influencia de los medios sociales en data governance.
•La aparición de nuevos canales de datos creados por tecnologías transformacionales, hablamos del IoT.
•La automatización robótica de procesos.
Estas expresiones de la transformación digital crearán oportunidades y desafíos para las organizaciones, tanto en materia de gestión, como en asuntos relacionados con la calidad de datos. Y es que, pese a que se trata de descubrimientos que ya llevan algunos meses escuchándose y que parecen formar parte normal de la rutina de trabajo, lo cierto es que algunas de sus características difieren de las asociadas con los dominios clásicos de gobierno del dato (y, por cierto, también con los de gestión de datos maestros, MDM).
Así que, cuando hay que enfrentarse a cambios en la escala, el volumen, la velocidad y la variación, no queda otra alternativa a las organizaciones que obrar el cambio e instar a sus responsables a adaptar políticas y procedimientos. De esta forma, el gobierno del dato se construye partiendo de metodologías menos rigurosas y explícitas para administrar la calidad y los estándares de los datos; puesto que sólo así se alcanza el nivel de agilidad que será necesario en 2017.
La clave está en escoger un enfoque que logre equilibrar el valor de la gobernanza con el valor de las características de estos canales para maximizar el beneficio para la organización.
2. Nuevas técnicas data governance: El panorama de la gobernanza está evolucionando rápidamente para incluir dominios de datos no tradicionales, así como la adopción de nuevas técnicas para entregar capacidades de manera más efectiva en estos dominios.
Una vez más, será necesario recurrir a planteamientos más flexibles, que pueden incluir la necesidad de hacer un uso extensible de herramientas para identificar o hacer cumplir los estándares de gobernanza, reglas y políticas. De esta forma se conseguirá exceder de los límites tradicionales y alinear cada iniciativa de gobierno con valor de negocio tangible.
3. El gobierno visible: Si las visualizaciones son cada vez más habituales en cualquier entorno de inteligencia empresarial, ¿por qué no aprovechar su potencial para hacer data governance más cercano? Una imagen puede agilizar y facilitar la comprensión de normas y procedimientos. El cumplimiento regulatorio, y el de las políticas internas, se simplifica cuando los usuarios de negocio tienen la opción de acceder instantáneamente a gráficos donde las métricas que cuantifican los problemas de calidad, seguridad o gestión, entre otros, les informan sobre el coste de perder alineación.
Las herramientas de visualización para el gobierno del dato tendrán en 2017 un componente proactivo, que ayudará al usuario a iniciar la acción y resolver el problema de alguno de los modos propuestos por la misma solución.
La visibilidad proporcionada por estas herramientas se considera un paso fundamental para que una organización de gobierno pueda comunicar el impacto y la efectividad de los estándares de datos en los procesos de negocio. Es también una forma efectiva de ahorrar costes, -gracias a un mayor control de su gobernanza de la información, algunas entidades financieras de Wall Street consiguieron recortar en un año sus gastos asociados a litigios de 16,4 a 1, 2 billones de dólares-.
4. Cultura de datos y estrategia: La información corporativa es de vital importancia para cualquier gran empresa y fundamental para los informes corporativos son los datos limpios, especialmente los datos de referencia. Es necesaria una estrategia para iniciar el viaje de datos maestros. Para ello, en 2017 las empresas deberán comenzar centrándose en la gestión de datos para controlar y supervisar las acciones en torno al glosario de negocio, los informes, análisis, métricas, datos de referencia y las integraciones necesarias.
Simultáneamente, será preciso poner el foco en el objetivo final de un marco de gobernabilidad de datos empresariales corporativos donde sea posible disfrutar de un modelo combinado de gestión de datos, incluyendo datos de referencia, metadatos y datos maestros y en el que, además, se impulse la integración de datos multifuncionales entre las empresas operativas y las funciones empresariales a través de un almacén de datos corporativo.
Conclusión .
La data governance constituye una herramienta estratégica esencial para el manejo y gestión de las organizaciones. Un instrumento flexible y en continuo cambio que, asociado a la obligada transformación digital puede reportar beneficios relevantes en todos los ámbitos de la empresa, desde la reducción de costes, pasando por la seguridad, hasta la visibilidad y automatización de procesos.
Fuente: Lantares
lunes, 4 de enero de 2016
Marketing digital aplicado a las redes sociales: Una herramienta estratégica fundamental para diferenciarse y mejorar la reputación corporativa
"No cabe duda de que las redes sociales han desempeñado un papel protagonista en la transformación del paradigma comunicativo experimentada en los últimos tiempos. Una transformación que ha traspasado el ámbito de lo particular afectando (muy especialmente) las estrategias de comunicación corporativas, obligando a repensarlas y a incorporar soluciones tecnológicas que permitan explotar al máximo las oportunidades de negocio surgidas a su amparo".
Marketing digital aplicado a las redes sociales: Una herramienta estratégica fundamental para diferenciarse y mejorar la reputación corporativa.
A día de hoy, carece de sentido hablar de planificación comercial o de marketing digital sin reservar un espacio significativo a las estrategias Social Media, es decir, a una planificación enfocada a objetivos establecidos según las características y las especificidades de los nuevos canales comunicativos.
Existen muchos tipos de estrategias de marketing digital para redes sociales, por lo que sería materialmente imposible elaborar una lista única que la incluyese a todas. Incluso las que han demostrado mayores porcentajes de éxito se cuentan por decenas, haciendo prácticamente imposible elaborar un estudio de las mismas que a la vez pretenda ofrecer un conocimiento (ni siquiera exiguo) de sus claves principales.
No obstante, la mayoría de estas estrategias convergen en unos objetivos comunes y se encuentran, prácticamente en su totalidad, en la mejora de la imagen digital y la reputación corporativa como meta ineludible. Apuntando a este fin, proponemos tres estrategias de marketing digital que ofrecen grandes resultados, siempre que se contemple como punto de partida el análisis de los datos y las informaciones que aportan las redes sociales, por lo que deviene imprescindible contar con las herramientas analíticas adecuadas.
El conocimiento al que el análisis de los medios de comunicación social permite acceder hace posible experimentar un nivel superior de inteligencia empresarial. Tecnología y precisión se unen para dotar de objetividad algo que, de cualquier otra forma, sólo podría considerarse como eminentemente subjetivo. Contar con la solución adecuada, y el respaldo experto, es el modo de dar forma a masas de datos cuyo análisis tiene mucho valor que aportar al negocio. Sin embargo, todavía existen algunos mitos en torno al BI o a social media analytics. Mitos que merece la pena desmontar, para concentrarse en su contribución real a la empresa.
Inteligencia empresarial y social media analytics: Lo que es y lo que no es
La inteligencia empresarial se apoya en el social media analytics para optimizar el impacto de las campañas de marketing, conocer el grado de aceptación tras el lanzamiento de un nuevo producto o saber, de primera mano, cuál es la impresión que la marca produce en los consumidores y usuarios.
El conocimiento al que el análisis de los medios de comunicación social permite acceder hace posible experimentar un nivel superior de inteligencia empresarial. Tecnología y precisión se unen para dotar de objetividad algo que, de cualquier otra forma, sólo podría considerarse como eminentemente subjetivo.
Los medios sociales se utilizan para opinar, hacer valer puntos de vista, criticar y recomendar, a partes iguales. Es normal que las empresas deseen tener acceso a esta información para aplicarla en el diseño de sus estrategias. No obstante, es necesario conocer cuáles son los límites de la inteligencia empresarial en este área y qué hay de cierto en las posibilidades de la analítica de medios sociales. Los principales mitos a desmontar son:
1. El análisis de medios sociales se usa sólo para conocer la reputación de la empresa en la web: Aunque ésta es una posibilidad, la utilidad con más proyección para la inteligencia empresarial de todas las que permite el social media analytics es la de encontrar nichos de mercado. Acceder a este tipo de información permite conocer las micro-necesidades de los clientes, entenderlos mejor y poder prever cuáles serán sus movimientos. Ahí es donde reside el potencial.
2. El análisis de medios sociales no precisa de nada más: La visibilidad que social media analytics aporta a la inteligencia empresarial tiene un valor incalculable. Sin embargo, ¿por qué limitarse a una perspectiva? El conocimiento que se extrae de los clientes y los competidores puede, en ocasiones, requerir de complementos. Medios de investigación menos sofisticados y análisis más tradicionales pueden resultar el complemento idóneo para profundizar en algunos campos.
3. El análisis de medios sociales es sólo para las grandes corporaciones: Nada más lejos de la realidad. Todo negocio tiene clientes y competidores, se mueve en un mercado y necesita tener la capacidad de responder a la demanda. En otras palabras, cualquier organización necesita inteligencia empresarial y ésta se nutre de datos, los que proceden del exterior, y deben ser procesados y analizados.
Estrategia digital en las redes.
Antes de empezar con la propuesta, insistimos en la necesidad de realizar un análisis previo de la realidad corporativa y su entorno para, entre otras cuestiones, establecer el público objetivo al que se dirigirá la acción comercial, detectar necesidades e intereses del mercado, conocer el estado de la competencia y, muy especialmente, ajustar la estrategia a las potencialidades reales de la compañía.
También es preciso insistir en que no conviene apostar por una presencia masiva en el ámbito social media; cada red social posee unas características y dinámicas propias que las hacen más o menos convenientes según la actividad corporativa, el sector de negocio o el público al que se pretende llegar.
El mensaje de la compañía debe adaptarse a las especificidades de las distintas redes sociales, y en función de lo anterior se tiene que valorar detenidamente en cuáles de ellas es preciso estar presente y en cuáles no. Pese a ello, evidentemente algunas redes como Facebook o Twitter son prácticamente ineludibles para todo tipo de organizaciones, por lo que es preciso conocerlas con detalle.
Las tres estrategias de marketing social media recomendadas a continuación para mejorar la imagen digital de la compañía no deben tomarse como excluyentes entre sí, sino todo lo contrario: se trata de estrategias complementarias que permitirán basar en 3 ejes sólidos de acción la actividad comercial que se desempeñe en las redes sociales.
1. Aportar contenidos relevantes: La actividad en redes sociales debe evitar los mensajes spam y el contenido irrelevante, si lo que se pretende es llegar a la audiencia mejorando la reputación de la compañía. Las publicaciones deben, por ello, poseer interés, centrarse en las necesidades del público y ofrecer soluciones ajustadas a sus expectativas.
2. Aprovechar tendencias: En las redes sociales, las tendencias funcionan a modo de oleaje; van y vienen en función de la actualidad, de los intereses mostrados por los usuarios más influyentes... aprovechar una tendencia para introducir el mensaje corporativo comporta algunos riesgos, como el ser percibidos como oportunistas, caer en la irrelevancia o que el mensaje sea recibido por los usuarios como spam comercial. No obstante, también aporta grandes beneficios si se aprovecha adecuadamente la oportunidad, destacando especialmente la posibilidad de llegar a una audiencia mucho más amplia.
3. Generar expectación: Además de aprovechar las tendencias existentes, otra opción recomendable es diseñar un plan para generar nuevas tendencias, algo que requiere despertar una cierta expectación; sin ello, el intento de generar tendencia puede resultar totalmente infructuoso. Existen varios modos para despertar el interés de la audiencia y generar expectación, como la publicación de concursos y sorteos online, la organización de eventos (en línea o presenciales), etc.
Conclusión.
El marketing digital aplicado a las redes sociales se puede convertir en un fiel aliado de la empresa para mantener el interés de clientes y potenciales compradores, además de ser una herramienta estratégica indispensable para transmitir la imagen de la organización y mejorar la reputación digital de la misma.
Fuente: Lantares Blog
Marketing digital aplicado a las redes sociales: Una herramienta estratégica fundamental para diferenciarse y mejorar la reputación corporativa.
A día de hoy, carece de sentido hablar de planificación comercial o de marketing digital sin reservar un espacio significativo a las estrategias Social Media, es decir, a una planificación enfocada a objetivos establecidos según las características y las especificidades de los nuevos canales comunicativos.
Existen muchos tipos de estrategias de marketing digital para redes sociales, por lo que sería materialmente imposible elaborar una lista única que la incluyese a todas. Incluso las que han demostrado mayores porcentajes de éxito se cuentan por decenas, haciendo prácticamente imposible elaborar un estudio de las mismas que a la vez pretenda ofrecer un conocimiento (ni siquiera exiguo) de sus claves principales.
No obstante, la mayoría de estas estrategias convergen en unos objetivos comunes y se encuentran, prácticamente en su totalidad, en la mejora de la imagen digital y la reputación corporativa como meta ineludible. Apuntando a este fin, proponemos tres estrategias de marketing digital que ofrecen grandes resultados, siempre que se contemple como punto de partida el análisis de los datos y las informaciones que aportan las redes sociales, por lo que deviene imprescindible contar con las herramientas analíticas adecuadas.
El conocimiento al que el análisis de los medios de comunicación social permite acceder hace posible experimentar un nivel superior de inteligencia empresarial. Tecnología y precisión se unen para dotar de objetividad algo que, de cualquier otra forma, sólo podría considerarse como eminentemente subjetivo. Contar con la solución adecuada, y el respaldo experto, es el modo de dar forma a masas de datos cuyo análisis tiene mucho valor que aportar al negocio. Sin embargo, todavía existen algunos mitos en torno al BI o a social media analytics. Mitos que merece la pena desmontar, para concentrarse en su contribución real a la empresa.
Inteligencia empresarial y social media analytics: Lo que es y lo que no es
La inteligencia empresarial se apoya en el social media analytics para optimizar el impacto de las campañas de marketing, conocer el grado de aceptación tras el lanzamiento de un nuevo producto o saber, de primera mano, cuál es la impresión que la marca produce en los consumidores y usuarios.
El conocimiento al que el análisis de los medios de comunicación social permite acceder hace posible experimentar un nivel superior de inteligencia empresarial. Tecnología y precisión se unen para dotar de objetividad algo que, de cualquier otra forma, sólo podría considerarse como eminentemente subjetivo.
Los medios sociales se utilizan para opinar, hacer valer puntos de vista, criticar y recomendar, a partes iguales. Es normal que las empresas deseen tener acceso a esta información para aplicarla en el diseño de sus estrategias. No obstante, es necesario conocer cuáles son los límites de la inteligencia empresarial en este área y qué hay de cierto en las posibilidades de la analítica de medios sociales. Los principales mitos a desmontar son:
1. El análisis de medios sociales se usa sólo para conocer la reputación de la empresa en la web: Aunque ésta es una posibilidad, la utilidad con más proyección para la inteligencia empresarial de todas las que permite el social media analytics es la de encontrar nichos de mercado. Acceder a este tipo de información permite conocer las micro-necesidades de los clientes, entenderlos mejor y poder prever cuáles serán sus movimientos. Ahí es donde reside el potencial.
2. El análisis de medios sociales no precisa de nada más: La visibilidad que social media analytics aporta a la inteligencia empresarial tiene un valor incalculable. Sin embargo, ¿por qué limitarse a una perspectiva? El conocimiento que se extrae de los clientes y los competidores puede, en ocasiones, requerir de complementos. Medios de investigación menos sofisticados y análisis más tradicionales pueden resultar el complemento idóneo para profundizar en algunos campos.
3. El análisis de medios sociales es sólo para las grandes corporaciones: Nada más lejos de la realidad. Todo negocio tiene clientes y competidores, se mueve en un mercado y necesita tener la capacidad de responder a la demanda. En otras palabras, cualquier organización necesita inteligencia empresarial y ésta se nutre de datos, los que proceden del exterior, y deben ser procesados y analizados.
Estrategia digital en las redes.
Antes de empezar con la propuesta, insistimos en la necesidad de realizar un análisis previo de la realidad corporativa y su entorno para, entre otras cuestiones, establecer el público objetivo al que se dirigirá la acción comercial, detectar necesidades e intereses del mercado, conocer el estado de la competencia y, muy especialmente, ajustar la estrategia a las potencialidades reales de la compañía.
También es preciso insistir en que no conviene apostar por una presencia masiva en el ámbito social media; cada red social posee unas características y dinámicas propias que las hacen más o menos convenientes según la actividad corporativa, el sector de negocio o el público al que se pretende llegar.
El mensaje de la compañía debe adaptarse a las especificidades de las distintas redes sociales, y en función de lo anterior se tiene que valorar detenidamente en cuáles de ellas es preciso estar presente y en cuáles no. Pese a ello, evidentemente algunas redes como Facebook o Twitter son prácticamente ineludibles para todo tipo de organizaciones, por lo que es preciso conocerlas con detalle.
Las tres estrategias de marketing social media recomendadas a continuación para mejorar la imagen digital de la compañía no deben tomarse como excluyentes entre sí, sino todo lo contrario: se trata de estrategias complementarias que permitirán basar en 3 ejes sólidos de acción la actividad comercial que se desempeñe en las redes sociales.
1. Aportar contenidos relevantes: La actividad en redes sociales debe evitar los mensajes spam y el contenido irrelevante, si lo que se pretende es llegar a la audiencia mejorando la reputación de la compañía. Las publicaciones deben, por ello, poseer interés, centrarse en las necesidades del público y ofrecer soluciones ajustadas a sus expectativas.
2. Aprovechar tendencias: En las redes sociales, las tendencias funcionan a modo de oleaje; van y vienen en función de la actualidad, de los intereses mostrados por los usuarios más influyentes... aprovechar una tendencia para introducir el mensaje corporativo comporta algunos riesgos, como el ser percibidos como oportunistas, caer en la irrelevancia o que el mensaje sea recibido por los usuarios como spam comercial. No obstante, también aporta grandes beneficios si se aprovecha adecuadamente la oportunidad, destacando especialmente la posibilidad de llegar a una audiencia mucho más amplia.
3. Generar expectación: Además de aprovechar las tendencias existentes, otra opción recomendable es diseñar un plan para generar nuevas tendencias, algo que requiere despertar una cierta expectación; sin ello, el intento de generar tendencia puede resultar totalmente infructuoso. Existen varios modos para despertar el interés de la audiencia y generar expectación, como la publicación de concursos y sorteos online, la organización de eventos (en línea o presenciales), etc.
Conclusión.
El marketing digital aplicado a las redes sociales se puede convertir en un fiel aliado de la empresa para mantener el interés de clientes y potenciales compradores, además de ser una herramienta estratégica indispensable para transmitir la imagen de la organización y mejorar la reputación digital de la misma.
Fuente: Lantares Blog
domingo, 4 de marzo de 2012
Negocios en el siglo XXI: La inteligencia empresarial (BI) como herramienta de mejora continua de la empresa
"Vivimos en una época en que la información es la clave para obtener una ventaja competitiva en el mundo de los negociosAlgo peor que no tener información disponible, es tener demasiada información y no tener concepción de qué hacer con ella."
Negocios en el siglo XXI: La inteligencia empresarial (BI) como herramienta de mejora continua de la empresa
El resultado principal de cualquier proceso empresarial, más allá de los productos o servicios relacionados con la cadena del valor, son las DECISIONES.
La Business Inteligence (BI) trata de fundamentar todas las decisiones no estructuradas, presentes en los niveles táctico (gerencia media) y estratégico (alta gerencia) tomando como referencia un conocimiento preciso y elaborado que parte del el uso de herramientas y técnicas evolucionadas y tecnológicas, destinadas para el efecto.
Sistemas de información y decisiones
Está demostrado que todas las decisiones adoptadas y posteriormente ejecutadas por una compañía, deberían provenir de las propias operaciones empresariales y de los fenómenos que se producen en el entorno organizacional. Estas operaciones y fenómenos se expresan en términos de información.
Toda esta información general necesita ser gestionada en sistemas de información a distintos niveles y bajo diferentes acepciones:
a. Datos: Datos elementales orientados al nivel operativo / administrativo ( Sistemas de Procesamiento de Transacciones –TPS).
b. Información: Información pre-procesada orientada al nivel táctico y de gerencia media (Sistemas de Información General – MIS).
c. Conocimiento: Conocimiento experto orientado al nivel estratégico o de alta gerencia (Sistemas de Apoyo a las Decisiones – DSS).
La figura contempla la integración de los sistemas de información y el nivel decisional, incluyéndo, además, el sistema de apoyo a oficinas (OAS) que desarrollan las operaciones administrativas, como: correo electrónico, software de aplicación (hojas electrónicas, procesadores de palabra, etc.), comunicación y otros.
El factor crítico de diseño para maximizar la inversión realizada en los sistemas es, sin duda alguna, su integración. El análisis de sistemas aplicado necesita estar enfocado y planificado para optimizar su sinergía y un acoplamiento necesario y suficiente.
Ahora, la pregunta obligada es: ¿cómo tomar decisiones basándose en la información tratada por estos sistemas? Los siguientes párrafos lo describen.
Inteligencia empresarial(BI): Herramientas y técnicas
Un hecho es absolutamente cierto: Si la integración referida carece de solidez o la empresa recurre a sistemas independientes, necesitando trabajo adicional para conectarlos, hay más probabilidad de que las decisiones emergentes adoptadas a partir de ellos sean inconsistentes o, peor aún, tengan la apariencia de ser correctas y apropiadas, lo que sería realmente catastrófico.
La esperada integración es posible a través del uso de herramientas, técnicas y conceptos que se han desarrollado aceleradamente en los últimos tiempos.
a. "Data Warehousing": La gestión de información se realiza en múltiples plataformas, aplicaciones o bases de datos transaccionales y aisladas con ningún tipo de centralización.
Los procesos de consolidación, resumen, clasificación, reconciliación, son necesarios para el análisis de información global.
Existen datos empresariales o corporativos cuyo registro histórico es fundamental para tomar decisiones.
Derivado del anterior concepto surge la colección centralizada de información corporativa, histórica y transformada, proveniente de sistemas transaccionales y heterogéneos y externos, para atender requerimientos que apoyen tecnológicamente el proceso de toma de decisiones generales.
b. Las técnicas de DM y OLAP: Se aplican ya sea sobre un DW o se orientan a un subconjunto específico ("DataMart" - DMt). Así, un DMt es considerado como un DW de pequeña escala, con diferente contenido, pero con las mismas funciones y funcionalidades.
Por ejemplo, un DMt de control de calidad (funcional) o un DMt de Sudamérica (regional).
La técnica OLAP, llamada también análisis multidimensional y contrapuesta a la de procesamiento transaccional en línea (OLTP), actúa sobre un DW organizando en "hipercubos" o cubos multidimensionales, los llamados elementos de análisis o "facts" (ej: número de defectuosos, máximo de ventas netas, promedio de inasistencias), bajo ciertas dimensiones o "dimensions" (ej.: producto, centro de costo, año).
Responde a cuestiones tales como: ¿ a cuánto ascienden las ventas netas ("fact") por producto, por plaza y por mes (dimensiones)?.
Es posible usar 3 tipos de OLAP, cuya variación radica en la implementación del DW, a saber:
1. ROLAP: OLAP sobre DWs implementados como tablas relacionales (filas y columnas) usando modelos "star schema" y "snowflake model".
2. MOLAP. OLAP: Sobre DWs implementados sobre bases de datos multidimensionales.
3. HOLAP: Enfoque híbrido de ROLAP y MOLAP.
En función a los propósitos para los cuales se diseña el DW y los cubos multidimensionales, se puede realizar operaciones específicas propias del OLAP.
"Drill down" y "Roll up". Entrar en detalle y abstraer. Ej.: composición de ventas.
"Slice & dice": Rebanar y generar nuevos cubos cambiando naturaleza de dimensiones (casillas, segmentos, planos, cubo). Ej.: pagos por proveedor el 2011.
"Rotate": Cambiar dimensiones unas con otras. Ej.: salidas por ítems vs. ítems por salida.
El típico ejemplo de DM es el de productos asociados en un supermercado. Se puede tomar una decisión inapropiada al descartar del supermercado un vino de una marca específica que no tiene ventas considerables, pero que cuando las tiene, están asociadas a las de un tipo particular de queso. Otro ejemplo, es el patrón de comportamiento de la asistencia de los trabajadores de la planta en temporadas altas: ¿ cuál es la tendencia de abandono en la planta en fin de semana, a fines de mes, en determinadas temporadas del año?.
Metodológicamente y genéricamente, el proceso de "Data Warehousing" se compone de:
a. Alimentación del DW y de DMts (réplica, transformación, adecuación, resumen).
b. Consultas, requerimientos, análisis multidimensional y minería de datos. Visualización y representación.
La verdadera inteligencia del negocio
¿Cómo instrumentar una inteligencia de negocios eficaz?. A continuación se brinda una lista de criterios, a manera de metodología o lista de verificación, que deben cumplirse para alcanzar los objetivos:
a. Disponer de un sistema transaccional (TPS) que administre todos los datos de las operaciones transaccionales de la organización, relacionadas con el nivel operativo.
b. Disponer de un sistema gerencial (MIS) integrado al TPS y que administre información a la forma de decisiones tácticas.
c. Disponer de un sistema decisional (DSS) integrado al MIS que administre conocimiento orientado exclusivamente a soportar las decisiones del nivel estratégico.
d. Establecer los parámetros necesarios para efectivizar el diseño y la implementación de los tres sistemas de información, como infraestructura tecnológica, software ERP, base de datos transaccional, DW, DWts, interfaz de usuario, bases, etc.
e. Diseñar e implementar un mecanismo automatizado de réplica y conversión de los datos relevantes desde el TPS hacia el MIS, generando así un DW o varios DWts del nivel táctico.
f. Diseñar e implementar un mecanismo automatizado de réplica y conversión de los datos e información relevante, desde el TPS y el MIS correspondiente, hacia el DSS, generando así un DW o varios DMts del nivel estratégico.
g. Diseñar e implementar procedimientos para la explotación de sistemas gerenciales y decisionales, es decir, cubos OLAP, procedimientos de DM, consultas y reportes complejos.
h. Diseñar e implementar un sistema de presentación y visualización: en línea, con interfaz sugestiva, amigable y flexible para la manipulación y adecuación a requerimiento.
i. Describir una política para el proceso de toma de decisiones con fuente de información y conocimiento en el MIS o el DSS.
j. Establecer mecanismos de retroalimentación de las decisiones hacia las transacciones operativas para obtener un sistema empresarial homeostático y con entropía negativa, de forma que los objetivos sean evidentemente alcanzables.
El ambiente del mundo de los negocios de hoy exige una aplicación cada vez más eficiente de la información disponible. La business inteligence genera un conocimiento que se deriva de la correcta utilización de la información generada dentro y fuera de la empresa.
Se trata de una herramienta que pone a disposición de los usuarios la información correcta en el lugar correcto. Son múltiples los beneficios que ofrece a las cmpañías, entre ellos se encuentra la generación de una ventaja competitiva.
Conclusiones
La "Inteligencia de Negocios", parece ser un concepto asociado a la capacidad de un negocio de pensar, razonar y sentir.
Pues es precisamente eso lo que se quiere obtener, que el razonamiento empresarial, en términos de toma de decisiones, seas efectivo y eficiente, lo que es posible lograr, utilizando las últimas herramientas tecnológicas para: la integración de sistemas de información, la transformación de datos e información, y de información en conocimiento, y la explotación de sistemas gerenciales y decisionales para un proceso de toma de decisiones fundamentado.
La inteligencia de negocios es tal, siempre y cuando las decisiones gestionadas en los niveles de la gerencia media y de la alta gerencia, provengan exclusivamente de las operaciones transaccionales de la empresa, con la participación de mecanismos tecnológicos destinados para ese efecto.
Son ya muchas las empresas que han implementado soluciones de BI y se han visto enormemente beneficiadas, la próxima puede ser la suya. La mejor forma de resumir todo lo anterior es por medio de la frase de Bill Gates, Ex-director de Microsoft, “BI ayuda a rastrear lo que en realidad funciona y lo que no”
Fuente: Juan carlos Araníbar/ Universidad Univalle
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