Algunas de las preguntas más típicas que se formulan las empresas son:
- ¿Cuánto vamos a facturar el año que viene?
- ¿De cuántos recursos tenemos que disponer para satisfacer las demandas de nuestros clientes?
- En general, ¿qué va a pasar con nuestro negocio? ¿Cómo va a evolucionar?
Salvo raras excepciones, toda empresa dispone de información histórica de sus cuentas y oportunidades de negocio, así como de los proyectos abordados en el pasado. Explorando y analizando esos datos, se pueden encontrar patrones que ayuden a realizar mejores estimaciones en el futuro. ¿Cómo?
Se pueden observar tendencias, no sólo globales de la compañía sino en detalle por distintas líneas de negocio o según determinadas características de sus clientes. En ocasiones parece que se está perdiendo en una línea de negocio pero en realidad lo que ocurre es que se está produciendo un trasvase a otra debido, por ejemplo a evoluciones tecnológicas o decisiones estratégicas de los clientes. Asimismo, se pueden observar variaciones estacionales que, una vez identificadas, se pueden aprovechar mediante una organización adecuada del trabajo a lo largo del año.
El conocimiento extraído del funcionamiento interno de una empresa es muy valioso pero, aún así, no suele ser suficiente para entender y explicar todo lo que ha pasado y sobre todo, lo que puede ocurrir en el futuro. Naturalmente, existen otros muchos factores externos que afectan en mayor o menor medida a la evolución de las empresas. Pueden ser algunos tales como la salud de la economía, condiciones del mercado, perfiles y comportamientos de los clientes y potenciales clientes, influencia de la climatología, etc. Por tanto, creemos que es muy enriquecedor complementar la información interna de una compañía con estas otras fuentes que sean relevantes para el negocio.
[bctt tweet=»Complementar información interna con fuentes externas al negocio es algo clave para hacerlo crecer.» username=»piperlab_es»]
A todo ello nos ayudan el Big Data y el Data Science. En primer lugar nos facilita la recogida de todos los datos, su limpieza, transformación y normalización para poder combinar toda esta diversidad de orígenes de la información. A continuación nos permite analizar objetivamente lo que ha ocurrido, siendo incisivos en los aspectos más destacados y, en algunos casos, aspectos que sorprendentemente han pasado desapercibidos hasta la fecha. Finalmente, nos aporta algo de luz sobre el futuro, sobre lo que puede pasar.
Las previsiones nunca serán 100% precisas, lógicamente, pero en muchas ocasiones, la fiabilidad es tan elevada que permite la toma de decisiones estratégicas para prepararse con tiempo ante ese futuro, ganando en tranquilidad y optimizando los procesos y los resultados obtenidos.
Un ejemplo concreto que os podemos contar desde PiperLab, es nuestra reciente colaboración con Interxion. Interxion es un proveedor neutral de centros de datos, en los que ofrece espacio físico para la instalación de servidores, así como la potencia eléctrica necesaria para cubrir el consumo eléctrico que estos demandan. Una parte fundamental de su negocio consiste en decidir cuándo invertir en nuevos centros de datos o en ampliaciones de los existentes y, lógicamente, en qué medida. Aplicando las ideas que hemos presentado en el post, les hemos ayudado a estimar la futura demanda de potencia y consumo eléctrico, así como la facturación de su centro de datos de Madrid.
