Nuevos modelos de negocio con el uso de Big Data

Hoy en día existen numerosas tecnologías (Big data, business intelligence, weareables…) que hacen posible integrar y mostrar los datos clave empresariales, la interacción con los clientes, datos provenientes de sensores, datos generados por los propios usuarios mediante dispositivos móviles y wereables, etc., permitiendo tener una visión global de la compañía y al mismo tiempo poder profundizar en áreas muy concretas para identificar problemas u oportunidades y mejorar la toma de decisiones, la relación con los clientes y descubrir nuevas áreas de negocio.

Esta nueva realidad promueve la generación de modelos de negocio completamente nuevos donde hay un ingrediente fundamental: la innovación, que bien puede llegar a través del uso de nuevas tecnologías y herramientas o a través de nuevas formas de pensamiento.

Algunas de estas nuevas tecnologías y conceptos tienen cabida en el sector servicios, pero para que este cambio se lleve a cabo es importante que los estrategas de las compañías creen planes alrededor de las nuevas formas de interacción y los nuevos modelos de negocio, solo así se harán realidad las empresas del siglo XXI.

Estudios como el nuevo informe de McKinsey sobre Internet of Things, que intenta determinar de manera exacta cómo la tecnología de IoT puede aportar valor económico real, deben ser de lectura obligatoria para estos profesionales.

Información relacionada:

MCKINSEY. Unlocking the potential of the Internet of Things. Octubre de 2015 [Consultado 06-05-2016]. Disponible en: http://www.mckinsey.com/business-functions/business-technology/our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world

La principal conclusión de este informe es que el actual mundo hiperconectado puede llegar a subestimar el potencial total de IoT, que se estima que tenga un impacto económico de 4 a 11 trillones de dólares en 2025.

Sin embargo, a pesar de la importancia de ser visionario, también es importante no centrarse únicamente en este tipo de ideas y que las empresas no olviden el presente y sus necesidades tradicionales.

“El dilema es cómo invertir para satisfacer las necesidades actuales de la empresa y crear al mismo tiempo unos cimientos sólidos para el negocio del futuro. Un buen ejemplo es que en la actualidad ya es posible hacerse con una red de subestaciones de distribución que funcione de forma eficiente y efectiva en la actualidad y que al mismo tiempo permita incluir en el futuro sensores y funcionalidades de automatización cuando la red esté preparada para utilizar el futuro despliegue de Smart Grid“, comenta David Socha, Utilities Practice Manager de Teradata Internacional.

El año pasado, el Instituto Americano de Analíticas de Servicios Públicos publicó una curva de valor sobre la madurez de estas analíticas de datos. El estudio establecía que muchas compañías de este sector habían superado la fase primaria, por lo que muchas estarían ya preparadas para incrementar el valor de su negocio integrando analíticas y datos.

Para una correcta integración de las analíticas de datos en el negocio hay ciertos factores a tener en cuenta:

• Multifuncionalidad de los medidores inteligentes: Hay que tener en cuenta un punto clave: ¿qué pasaría si se pudiera invertir en una plataforma analítica y de datos que tenga las capacidades mencionadas anteriormente pero que también constituya la base para el negocio del futuro? Esto ya es una realidad, es posible invertir en un despliegue de medidores inteligentes que facilite la administración de una empresa, reduzca las pérdidas en la red y que al mismo tiempo integre y analice los nuevos datos extraídos de IoT, por eso es fundamental elegir bien la plataforma para que pueda ser escalable.
• Tomar decisiones basadas en datos: Con la plataforma analítica adecuada, la red empresarial es capaz de tomar decisiones operativas (tanto automatizadas como manuales) basadas en la comprensión de las interacciones entre la plataforma IoT, los Recursos de Distribución de Energía (DER) y los datos a tiempo real. De esta forma se pueden tomar decisiones de inversión estratégicas basadas en los nuevos datos.

Un buen ejemplo es que las compañías dirigidas al consumidor final podrían crear y comercializar servicios completamente nuevos basándose en información real sobre cómo los consumidores interactúan con su compañía eléctrica, su hogar digital, su vehículo eléctrico, etc.