‘Big data’ y nuevos modelos de negocio: monetizar los datos

‘Big data’ y nuevos modelos de negocio: monetizar los datos

Las grandes compañías digitales no se diferencian por sus grandes activos, sino por su capacidad de sacar valor de sus datos

En plena transformación energética y considerando que los datos son el petróleo del siglo XXI, no es casualidad que Repsol se esfuerce en transformar su negocio en un filón de unos y ceros que, bien explotado, impactará en toda la cadena de valor. “En un entorno industrial se generan enormes cantidades de datos y casi cualquier proceso puede ser optimizado con modelos y algoritmos analíticos”, afirma Fernando Alonso de la Vega (Madrid, 1967), director de Digitalización y Tecnologías de la Información en Repsol hasta el pasado 1 de enero (cuando pasó a ser director ejecutivo de Operaciones de Refino).

Fernando Alonso de la Vega, Repsol.

Nadie discute el potencial del big data, pero ¿sabemos monetizarlo? Según Alonso de la Vega, los datos cobran valor cuando se procesan. Por ejemplo, las grandes compañías digitales convierten la información en una ventaja competitiva única: “Facebook, Amazon, Google o Netflix no se diferencian por sus grandes activos, sino por su capacidad de sacar valor de sus datos, combinando big data con machine learning e IA para ofrecer experiencias personalizadas gracias a un profundo conocimiento del cliente”.

Para el directivo, lo complejo es desplegar estas tecnologías en cada proceso. Para escalar su uso y encontrar los modelos de comercialización oportunos, Alonso detalla que es necesario romper los silos de información para tener datos de calidad y contar con el talento que desarrolle las soluciones adecuadas.

Lo importante es centrarse en la generación de valor para el cliente y los empleados, así como reducir el tiempo en lograrlo. Para ello, apunta cuatro formas en las que los datos generan valor. La primera es el uso de machine learning para optimizar los procesos, desde el marketing hasta las operaciones. La segunda, la aplicación de la IA para mejorar la experiencia de cliente y lograr su fidelidad. En tercer lugar, crear una cultura corporativa donde las decisiones diarias se tomen en base a los datos, lo cual redunda en una optimización del tiempo. Y, por último, establecer nuevas líneas de negocio mediante la comercialización a otras empresas de los propios modelos analíticos generados o las plataformas de datos desarrolladas.

Retina

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