Cómo Big Data puede ayudar a su empresa Think-in-the-box (Op-Ed)

Michael Rosenbaum es CEO de Catalyst IT Services, que proporciona servicios de desarrollo de software onshore que utilizan colaboración en tiempo real y analytics patentados para ensamblar equipos optimizados. Rosenbaum contribuyó con este artículo a las Voces de expertos de MobbyBusiness: Op-Ed & Insights.

Desde recursos humanos y desarrollo de productos hasta servicios de atención al cliente y ventas y marketing, las empresas buscan cada vez más Big Data para identificar patrones y predicciones que pueden ayudar a generar innovaciones innovadoras. Es una tendencia que abarca una amplia gama de industrias.

Aproveche la apuesta de Netflix en "House of Cards", que es la parte de contenido más transmitida en los Estados Unidos y en otros 40 países. Antes de la producción, al utilizar Big Data, Netflix ya sabía que las probabilidades de una superproducción en la programación original eran bastante buenas. La compañía pudo analizar y usar datos predictivos recopilados de 30 millones de "jugadas" al día, 4 millones de calificaciones de suscriptores y 3 millones de búsquedas. Además, Netflix aprovechó el conocimiento de la hora del día en que se vieron los programas y qué dispositivos se usaban, y también descubrió que los espectadores que amaban la versión original de la BBC también tendían a ver películas protagonizadas por Kevin Spacey o dirigidas por David Fincher. [¿Qué es Big Data? ]

El ejemplo de Procter & Gamble

Procter & Gamble (P & G), que es la mayor empresa de bienes de consumo del mundo, con operaciones en 75 países y que llega a 4.400 millones de consumidores, también cuenta con Big Data para impulsar el cambio. La compañía utiliza esos datos en toda la empresa para tomar decisiones sobre la implementación de innovaciones en sus 40 categorías de productos más grandes y rentables, evaluar la eficiencia de su cadena de suministro y ayudar a impulsar la toma de decisiones en tiempo real. Un ejemplo del trabajo Big Data de P & G es Decision Cockpits, que utiliza Big Data y visualización para mejorar la toma de decisiones al proporcionar a 60,000 empleados una única fuente de información.

La ventaja científica

Con esta mayor demanda de Big Data, existe una gran demanda de personas con educación y experiencia en tecnología, ingeniería y matemática, el "TEM" en el llamado grupo de carrera "STEM". Pero aquí hay una idea: Considere agregar la "S" (ciencia) de STEM a su equipo de Big Data.

En un mercado donde uno de los componentes más importantes de la innovación es la capacidad de generar hipótesis y puntos de vista inesperados, una una perspectiva diferente puede cambiar el juego. La posibilidad de generar ideas innovadoras se puede mejorar de manera espectacular simplemente aumentando la diversidad de perspectivas y antecedentes en el equipo.

¿Por qué? La mayoría de los profesionales de Big Data provienen de un fondo tradicional de estadísticas, matemáticas teóricas, matemáticas aplicadas y / o econometría. Considere a alguien entrenado en ciencia y, en particular, en biología. La mayoría de los analistas están acostumbrados a datos estructurados y patrones claros. Pero cuando los científicos quieren predecir resultados en el mundo natural, esos datos rara vez están perfectamente estructurados o son claros.

La biología no es una ciencia "ordenada"; a diferencia de la física o las matemáticas, o incluso la química, 1 + 1 no siempre igual a 2. En los sistemas biológicos, miles de factores complejos funcionan simultáneamente; Agregar un factor nuevo puede producir una respuesta consistente, pero es más probable que genere un rango de respuestas o valores. Un biólogo ve los datos de la forma en que se los representa en la naturaleza.

Un ejemplo perfecto es el genoma humano (o cualquier análisis de ADN). Tiene 3 mil millones de pares de bases que han sido identificados a través del reconocimiento de patrones y el tamizado de miles de millones de pares de bases, Big Data, para buscar patrones significativos que contribuyan a una mejor comprensión del papel de la genética en las enfermedades. Esta perspectiva única puede ayudar a desbloquear ideas ocultas de conjuntos de datos y variables que los matemáticos y científicos de otros campos pueden no considerar.

¿Cómo se relaciona eso con el éxito al tratar con Big Data en el mundo de los negocios? Antes de sacar conclusiones, los biólogos explican muchas variables y luego observan de cerca las variables restantes, lo que puede parecer contradictorio. Tener personas que estén acostumbradas a dar cuenta del "desorden" y la complejidad en el mundo real, y que sean buenos para crear una estructura en torno a ese desorden de una manera que permita a otros analizar y pensar en ello, es clave para lograr ideas innovadoras.

Mi empresa, Catalyst IT Services, ha aplicado los enfoques de Big Data para la contratación y el montaje de equipos. Catalyst tiene un biólogo en el personal que desarrolló un enfoque para recopilar datos sobre los solicitantes que proporcionan información altamente confiable y predictiva sobre el rendimiento futuro, lo que permite a la compañía construir equipos ágiles que funcionen bien con los clientes para ayudarlos a innovar y ejecutar objetivos. El uso de Big Data le permite a Catalyst identificar a los empleados de alto rendimiento que otros pasarían por alto porque los empleados potenciales no tienen las credenciales típicas que se utilizan para tomar decisiones de contratación, credenciales que generalmente no pueden predecir el éxito. Este enfoque da como resultado un mayor rendimiento individual y de equipo con equipos basados ​​en los EE. UU. A un costo equivalente al incurrido por el uso de proveedores extraterritoriales.

El gurú de la administración Peter Drucker identificó siete fuentes de innovación. Sin embargo, cada fuente conduce a la innovación solo a través de lo que Drucker llama un "salto de imaginación". Agregar diversidad de pensamientos y personas que se sienten cómodos con patrones inesperados para su equipo de Big Data puede ser la clave de soluciones imaginativas y una innovación mejor, más grande y más rápida.

Las opiniones expresadas son las del autor y no necesariamente reflejan el puntos de vista del editor. Esta versión del artículo se publicó originalmente en MobbyBusiness.

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