Lectura Big Data Español

Big Data, Analytics and the

Path From Insights to Value

En 2002, el sistema de escuelas públicas del condado de Gwinnett del área metropolitana de Atlanta, al igual que los grandes sistemas de escuelas públicas de todo el mundo, tenía un problema. El rendimiento de los estudiantes según cualquier métrica estaba disminuyendo, y las tasas de graduación de los niños en riesgo y los adolescentes desfavorecidos, especialmente, estaban disminuyendo. Nada de lo que intentaron los educadores fue revertir la tendencia.

Pero la escuela, como todas las empresas de su tamaño, ya fueran comerciales o institucionales, tenía cada vez más datos. Y el condado de Gwinnett comenzó a usarlo.

Gwinnett, en los suburbios de Atlanta, Georgia, es el decimocuarto sistema escolar más grande de los Estados Unidos, tiene 23.000 empleados y transporta a más personas cada día escolar que la aerolínea local, Delta Air Lines. Toda esa actividad genera información, cada vez más capturada digitalmente. Y en 2002, a medida que los líderes del sistema escolar continuaban buscando nuevas soluciones educativas, comenzaron a explorar cómo la analítica podría ayudar, cómo toda esa información podría investigarse en busca de patrones, relaciones, dependencias, predictores. La pregunta: ¿Qué aspectos del desempeño de un estudiante en riesgo educativo predijeron con mayor precisión si él o ella

eventualmente se graduaría? ¿Dónde estaba la influencia que podía cambiar la probabilidad de éxito de ese estudiante?

La respuesta impulsada por el análisis: Álgebra I. Los datos demostraron que para la cohorte de estudiantes más desafiados, nada era un predictor de graduación más poderoso que la finalización exitosa de Álgebra I (en este sistema, generalmente un curso de noveno o décimo grado) . Pero, ¿cómo se podía conseguir que los niños que históricamente habían tenido problemas con las matemáticas, que habían fracasado

cursos anteriores en años anteriores - ¿para mejorar lo suficiente como para poder aprobar Álgebra I? ¿Qué aconsejaron los datos sobre eso?

La respuesta fue asombrosa. ¿Cuál resultó ser el mejor predictor del éxito de Álgebra I para los estudiantes que habían reprobado cursos de matemáticas anteriores? Éxito en escritura creativa de octavo grado. Con ese descubrimiento en la mano, Gwinnett dedicó atención y recursos para ayudar a los estudiantes a tener éxito en las clases de escritura creativa de octavo grado. ¿El resultado? A medida que las tasas de éxito de los cursos de redacción mejoraron, también lo hicieron las tasas de éxito de Álgebra I y, finalmente, también lo hicieron las tasas de graduación de la escuela secundaria. La tendencia aparentemente irreversible se revirtió. Y en el otoño de 2010, Gwinnett ganó el prestigioso premio Broad, que honra a los distritos escolares que demuestran el mayor rendimiento y mejora de los estudiantes al tiempo que reducen las diferencias de rendimiento entre los ingresos y los grupos étnicos. La analítica había convertido la información en conocimiento y el conocimiento en acción. Y la acción había producido un resultado histórico.

Bien, entonces la analítica puede cambiar la vida de los jóvenes. Esa es una feliz conclusión que se puede extraer de la historia de Gwinnett. Pero también hubo descubrimientos incómodos. Los datos de Gwinnett revelaron, por ejemplo, que algunos enfoques de la educación consagrados no solo eran ineficaces sino realmente contraproducentes, un mensaje que no fue recibido con entusiasmo por todos.

De hecho, la experiencia general de Gwinnett ilustra mucho sobre lo que las organizaciones pueden esperar al adoptar la administración y el análisis basados ​​en datos. Se demostrará que algunas creencias arraigadas son erróneas. Algunos conocimientos nuevos producirán resultados extraordinarios. Y, según sugiere la evidencia, es probable que las organizaciones que adoptan de manera efectiva la gestión basada en datos se conviertan en líderes en sus industrias. (Para obtener más información sobre Gwinnett, busque una entrevista con el CIO de Gwinnett, Scott Futrell, en sloanreview.mit.edu, disponible en enero).

Todas esas observaciones concuerdan con los hallazgos del Proyecto de Investigación y Estudio Ejecutivo Global de Nuevas Empresas Inteligentes de 2010, resumidos en las páginas siguientes. El estudio, realizado por MIT Sloan Management Review en colaboración con IBM Institute for Business Value, intenta comprender mejor cómo todas las organizaciones intentan capitalizar la información y aplicar la analítica hoy y en el futuro.

La “avalancha de datos” bien documentada continúa profundizándose. (Dato: solo en 2009, los seres humanos produjeron más datos que en todos los años anteriores combinados). Y nuestro estudio revela que muchos ejecutivos continúan sintiéndose abrumados (el 60% dice que tienen más información de la que “pueden usar de manera efectiva”). Pero el estudio también muestra que las organizaciones más inteligentes ya están sacando provecho de una mayor riqueza de información y análisis para obtener una ventaja competitiva.

Resultado: está creciendo una brecha competitiva crítica. Las empresas con mejor rendimiento son las que más se basan en datos.

Y en base a los conocimientos de nuestra encuesta, estudios de casos y entrevistas con expertos, es posible describir una metodología emergente de cinco puntos para implementar con éxito la gestión basada en análisis y crear valor rápidamente, como las empresas líderes ya están logrando.

Así es como las mejores organizaciones se están transformando no solo para ser más inteligentes, sino también para actuar de manera más inteligente. Y para ganar.

— Michael S. Hopkins, Editor-in-Chief

Special Report: Analytics

and the New Path to Value

BY STEVE LAVALLE, ERIC LESSER, REBECCA SHOCKLEY, MICHAEL S. HOPKINS AND NINA KRUSCHWITZ

EN TODAS LAS INDUSTRIAS, en todas partes del mundo, los líderes senior se preguntan si están obteniendo el máximo valor de las enormes cantidades de información que ya tienen dentro de sus organizaciones. Las nuevas tecnologías están recopilando más datos que nunca, sin embargo, muchas organizaciones todavía buscan mejores formas de obtener valor de sus datos y competir en el mercado. Sus preguntas sobre la mejor manera de lograr valor persisten.

¿Están los competidores obteniendo información más precisa y oportuna? ¿Pueden recuperar la ventaja del mercado, descuidada mientras se concentraban en los gastos durante los últimos dos años? ¿Están interpretando correctamente las nuevas señales de la economía global y están evaluando adecuadamente el impacto en sus clientes y socios? Saber qué pasó y por qué pasó ya no es suficiente. Las organizaciones necesitan saber qué está sucediendo ahora, qué es probable que suceda a continuación y qué acciones deben tomarse para obtener los resultados óptimos.

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