El éxito de la analítica en PyMEs depende de recursos y habilidades

La incapacidad de aprovechar el poder de los datos y convertirlo en combustible para el crecimiento obstaculiza el éxito de muchas PyMEs.

A diferencia de las grandes empresas con presupuestos masivos, las PyMEs a menudo no pueden emplear científicos de datos para construir y mantener operaciones analíticas e interpretar datos para tomar decisiones totalmente informadas. En lugar de invertir en estrategias de análisis de pequeñas empresas, ellas confían en el instinto y la experiencia, ninguno de los cuales es infalible.

Onepath, un proveedor de servicios de TI con sede en Kennesaw, Georgia, buscó cuantificar las dificultades de las PyMEs a las que sirve. Se encuestó a más de 100 gerentes y ejecutivos de organizaciones que varían en tamaño de 100 a 500 empleados para evaluar su experiencia con el análisis, y publicó un informe titulado "Reporte de Tendencias de Analítica de Datos de PyMEs Onepath 2020".

Los descubrimientos clave incluyeron que, a pesar de dedicar tiempo y dinero a la analítica, el 86% consideró que no podían aprovechar completamente el poder de los datos, el 59% creía que las capacidades analíticas los ayudarían a ir al mercado más rápido y el 54% sintió que se arriesgaban a hacer pobres decisiones de negocios sin los beneficios del análisis de datos.

Phil Moore, director de servicios de administración de aplicaciones de Onepath, habló con nuestro portal hermano SearchBusinessAnalytics sobre el informe, así como sobre las dificultades involucradas en los esfuerzos de análisis en las pequeñas empresas.

En la Parte I de estas preguntas y respuestas, discutió en detalle los hallazgos del informe. Aquí habla sobre los peligros que enfrentan las PyMEs si no desarrollan un proceso de toma de decisiones basado en datos.

A medida que la tecnología en las plataformas de inteligencia empresarial mejore y mejore, ¿podrán las PyMEs mejorar la utilización de datos tan bien como las grandes empresas?

Phil Moore

Phil Moore: Las Fortune 500 del mundo tienen mucho dinero y pueden contratar a su ejército de técnicos de TI e ir tras ello, pero las pequeñas y medianas empresas tienden a tener mucho menos volumen de datos a menos que estén en la posición única donde son un negocio alto en datos. Pero el núcleo [del mercado de las pequeñas y medianas empresas] se basa en asuntos legales, construcción, atención médica, consultorios médicos y sus datos no llegan al volumen de las organizaciones más grandes. Solo buscan las métricas que les ayuden a administrar su negocio de manera más eficiente, les ayuden a atender a sus clientes.

Si va al otro extremo y ve un Amazon, por supuesto, están a gran escala en términos del tamaño de su negocio. Y están usando análisis de arriba a abajo en todo su negocio, ya sea envío, realización, robótica, administración de sus almacenes. El mercado de las PyMEs no tendrá los mismos tipos de complejidades que tienen los tipos grandes. El mercado es diferente.

¿Hay PyMEs que puedan aprovechar el poder de los datos?

Moore: La encuesta muestra que el 86% de las empresas que están tratando de aprovechar la analítica, que tienen alguna solución, dicen que tienen bajo rendimiento, y podrían obtener más de sus datos. Eso deja al 14% que está encantado con lo que está recibiendo. Siempre hay personas líderes, de vanguardia, personas que están más centradas en la tecnología o que aprecian y entienden el valor de la tecnología y cómo puede ayudar al negocio. Esos tipos van a liderar el camino.

¿Qué pasará con las empresas que no encuentren una manera de usar los datos? ¿Existe un cronograma para cuándo necesitan obtenerlos?

Moore: Si divide el mercado de las PyMEs en las diferentes disciplinas (cuidado de la salud, legal, construcción), las personas que obtienen y usan análisis, su primer beneficio sobre sus competidores es una mejor línea de visión para su negocio. Podrán tomar decisiones más nítidas, lo que conducirá a una entrega más rápida de algo al mercado o a un mejor servicio al cliente, lo que indirectamente conducirá a mayores ganancias. Inmediatamente obtienen una ventaja competitiva sobre sus competidores que no usan análisis, que manejan su negocio disparando desde la cadera, que lo maneja con su intuición, su conocimiento y su experiencia. Ese conocimiento y experiencia pueden probarse incorrectos con los datos, porque el ojo en el cielo no miente. En algún momento, las cosas se revelan en los datos que conducen a la transformación de las decisiones comerciales.

Por ejemplo, en el espacio de TI, una de las decisiones comerciales transformadoras es cómo ir al mercado, cambiando de cobrar por hora por cada hora trabajada cuando se abre un boleto a ofrecer un modelo de precio fijo por todo lo que pueda comer. Los datos muestran que un precio fijo seguirá siendo rentable si optimizan los procesos internos. Por lo tanto, las compañías de TI están cambiando, y las compañías que ahora van a comercializar con un modelo de soporte de precio fijo y de todo lo que pueda comer están aplastando a los tipos que todavía están cobrando por hora. Los muchachos que cobran por hora tienen que transformarse o morir. Esas transformaciones que son impulsadas por los datos sucederán en una forma de verticales de industria.

¿Es crítico que los gastos de análisis de pequeñas empresas sean parte del presupuesto de inmediato?

Moore: Sí, pero el desafío que vemos es que saben que quieren tener análisis, pero no saben cómo presupuestarlo. Por lo tanto, se vuelve inasequible. Una de las cosas que estamos tratando de hacer es hacer que sea asequible para que las personas puedan cerrar la brecha mental de querer análisis, pero no ser capaces de obtenerlo ofreciendo un conjunto de plantillas mensuales, de bajo ingreso y muy asequibles de [indicadores clave de rendimiento], así que una vez que ven el valor saben cómo poner una cifra de dólares en el valor y luego ajustan su presupuesto para el próximo año. Si vas a una pequeña empresa y les dices que necesitan análisis y necesitan presupuestar para ello, ellos luchan con cuánto presupuesto. Pusieron una partida en el presupuesto, pero no saben lo que obtienen, por lo que a menudo termina recortándose del presupuesto.

Nota del editor: Este cuestionario ha sido editado por brevedad y claridad.