hbr el aumento de las decisiones basadas en datos es real pero desigual
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7/26/2019 HBR El Aumento de Las Decisiones Basadas en Datos Es Real Pero Desigual
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Articulo de Harvard Business Review, The Rise of Data-Driven Decision Making Is Real but Uneven, Febrero 3, 2016.
Traducido al espaol por Lic. Yamila Martin Ferlaino FCE UBA.
Copyright 2016 Harvard Business School Publishing. Todos los derechos reservados.
Harvard Business Publishing es parte de Harvard Business School.
El aumento de la Toma de Decisiones
basada en Datos es real pero desigualpor Kristina McElheran y Erik BrynjolfssonTraducido al espaol por Yamila Martin Ferlaino
Las crecientes oportunidades paraobtener y apalancar informacin digital
ha impulsado a los managers a unproceso de cambio en la forma en la
que se toman decisiones
dependiendo menos de la intuicin y
mas de los datos.
Como Jim Barksdale, ex CEO de
Netscape alguna vez brome: Si
tenemos datos, echemos un vistazo a
los datos. Si todo lo que tenemos son
opiniones, vamos con la ma ".
Siguiendo a los grandes innovadores
del mundo de los negocios como Gary
Loveman, CEO de Caesar quien
atribuye el xito de su compaa a la
utilizacin de bases de datos y
tecnologa de anlisis de informacin
de ultima generacin los managers
en muchos niveles organizacionalesestn consumiendo datos e informacin analtica en cantidad y formas que no
tienen precedentes en el mundo de los negocios.
Esta realidad no debera sorprendernos. En su nivel mas fundamental, todas
las organizaciones pueden ser consideradas como procesadoras de
informacin, que dependen de las distintas tecnologas que se desprenden de
las jerarquas organizacionales, los niveles de especializacin y la percepcin
humana para recolectar, diseminar y actuar sobre los puntos de vista
emergentes. En este sentido, es natural que el surgimiento de tecnologas mas
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Articulo de Harvard Business Review, The Rise of Data-Driven Decision Making Is Real but Uneven, Febrero 3, 2016.
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veloces, mas econmicas, mas eficientes y mas precisas en el procesamiento
de informacin creen oportunidades para redefinir y reinventar la maquinaria
del management.
Paralelamente a esta realidad de contexto, nos encontramos con que las
organizaciones no siempre son criaturas agiles. Con que velocidad real los
managers estn haciendo las inversiones y los cambios necesarios para
adoptar practicas de toma de decisiones basadas en datos objetivos?
Deberan todas las organizaciones adoptar las practicas de toma de
decisiones basadas en datos objetivos que estn posicionndose como la
ultima tendencia en el management?
Recientemente hemos trabajado con el equipo de la Oficina de Censos de
Estados Unidos y nuestros colegas Nick Bloom de Stanford y John van Reenen
de la London School of Economics para disear y desplegar una encuesta a
gran escala con el objetivo de dar respuesta a estas preguntas, haciendo foco
en el sector de Manufactura de EE.UU.
La encuesta se remiti a un grupo representativo de aproximadamente 50.000
establecimientos de manufactura con base en Estados Unidos. Nuestra lnea
inicial de investigacin profundiza en la propagacin de la toma de decisiones
basada en datos, o "DBD" para abreviar, a lo largo de este sector econmico.
Encontramos que el uso de DBD en el sector de Manufactura de EstadosUnidos casi se triplic entre 2005 y 2010, del 11% al 30% de las plantas
industriales. Sin embargo, la adopcin ha sido desigual. DBD se concentra
principalmente en las operaciones en plantas industriales con cuatro ventajas
principales: 1) niveles altos de tecnologa de la informacin, 2) trabajadores
capacitados, 3) mayor tamao, y 4) una mayor conciencia.
Figura 1
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Cuatro factores principales estn impulsando la Toma de Decisiones Basada
en Datos:
Tecnologa: DBD es ms extensa en las empresas que ya han realizado
inversiones importantes de TI. Las empresas hacen un mejor uso de DBD
cuando tienen ms sofisticacin en TI para realizar el seguimiento,
procesamiento y comunicacin de los datos. Del mismo modo, gozan de mayor
rentabilidad sobre las inversiones en TI cuando estas inversiones estn
orientadas a guiar la toma de decisiones y acciones de la organizacin.
Una capacitacin superior: Tener una mayor proporcin de trabajadores
(incluidos los directivos, los gerentes y los colaboradores sin mando) con buen
nivel de formacin y capacitacin, ya sea capacitacin interna como educacin
formal superior de grado y posgrado, tambin predice el uso de DBD. Esto
puede explicarse en que las personas con educacin formal y buenos niveles
de capacitacin se encuentran ms cmodas con las formas cuantitativas y
centradas en datos para entender el mundo.
Tamao: Tanto las empresas de una sola planta productiva, como aquellas
con mltiples plantas industriales estn aumentando la practica de DBD
aproximadamente a la misma velocidad. Sin embargo, los establecimientos de
una sola planta se encuentran todava en menos de la mitad del avance con
respecto al nivel de adopcin de sus hermanos ms grandes (vase Figura 1).Eso no es una sorpresa - las plantas que pertenecen a grandes empresas, con
mltiples unidades productivas tienen la ventaja de ser capaces de aprender
unos de otros y compartir infraestructura.
La conciencia:Por ltimo, pero no menos importante, incluso las empresas
listas para la DBD pueden quedarse atrs debido a una simple falta de
conciencia acerca de sus beneficios. Con el fin de adoptar DBD, las empresas
primero tienen que aprender acerca de las prcticas emergentes y cmo
podran trabajar (o no) en su organizacin en particular. Las plantas
industriales que informan un mayor nmero de oportunidades para aprender
sobre nuevas prcticas de gestin ya sea como consecuencia de su interaccin
con otras unidades de negocio, consultores o integrantes de su cadena de
suministro, son mucho ms propensas a reportar que se encuentran
avanzados en el camino de la toma de decisiones basada en datos. Si usted
comparte este artculo con sus compaeros de trabajo, es posible que vea el
uso de DBD saltar a un nivel superior.
A pesar de sus beneficios, DBD no puede ser el camino a la salvacin de las
empresas. Incluso los directivos que han recibido a DBD como si fuera un
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evangelio pueden identificar entornos que no permiten una recoleccin de
datos confiable. Para muchos tipos de decisiones, especialmente aquellas para
las que existen pocos (por ahora) datos cuantitativos, el conocimiento ms
amplio y la experiencia de lderes todava supera a los enfoques puramente
basados en datos. Por otra parte, el costo de trasladar la frontera de la DBD no
es trivial, incluso el costo puede ser mayor que los beneficios - sobre todo si la
escala de operaciones es demasiado pequea.
Dicho esto, que las tasas de DBD se hayan triplicado en slo cinco aos
sugiere que las empresas estn superando las barreras de implementacin con
bastante rapidez. Nuestro anlisis arroja luz sobre lo que hace de DBD una
buena practica para una amplia gama de empresas. Sin embargo, incluso entre
plantas industriales que son, en teora, muy adecuadas para adoptar DBD, slo
una minora haba adoptado DBD cuando cerramos nuestra investigacin en
2010.
Esperamos que esta tendencia contine al alza, en lnea con la cada de los
costos de tecnologa, las evolucin en las prcticas de gestin, y la mayor
conciencia de sus beneficios.
Nuestro prximo paso en la investigacin es hacer seguimiento en como las
empresas esperan beneficiarse de DBD, y en el descubrimiento de los
ingredientes para el xito en diferentes configuraciones. Sin duda, la publicidad
que rodea la administracin de grandes volmenes de datos y su anlisis esgrande. Nuestros primeros resultados ofrecen evidencia emprica objetiva de
que hay algo ms all del revuelo y la moda que DBD esta generando en el
mundo del management: Es una realidad que las empresas estn adoptando
rpidamente DBD y cambiando fundamentalmente la forma en que sus
decisiones se acercan a la gestin en la era digital.
Kristina McElheran es Profesor Adjunto de Direccin Estratgica de la Universidad de
Toronto y miembro Digital de la Iniciativa MIT en Economa Digital.
Erik Brynjolfsson es el profesor en la Escuela de Administracin Sloan del MIT y
director de la Iniciativa MIT en Economa Digital. Es coautor de The Second Machine
Age: Work, Progress and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies.