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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.

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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.

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¿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 negocio, 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.

 

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