Las 8 características de las Empresas Inclusivas. y ¿Para qué sirve el Big Data?

Es Noticia, El Nuevo Management: Las 8 características de las Empresas Inclusivas. - 20/06/2014 11:52:43

" La empresa inclusiva
Jose Luis Montero.
El Viajero Accidental.


Max Weber definió el Estado como "el monopolio de la violencia legitima". Salvando las distancias, hay empresas que representan el monopolio de la inteligencia legitima. De hecho, el uso o abuso de la Inteligencia Corporativa es lo que determina que podamos hablar de Empresas Inclusivas y Exclusivas.

La concentración de la inteligencia en una minoría privilegiada la convierte en legitima, generando una estructura piramidal de acciones , reacciones presidida por un conocimiento formal que todo lo domina y administra. En este tipo de empresas, pueden producirse actos emprendedores que deriven en innovaciones de procesos, pero nunca acaban convirtiéndose en conocimiento compartido y, menos aún, formal.

Empresas Exclusivas

Hablamos de organizaciones sin alma, presididas por un nombre y una marca que puede generar respeto y admiración en términos de dimensión y negocio, pero que jamás protagonizarán actos de progreso y nunca serán ejemplos a seguir.

Son mundos seguros, predecibles, organizaciones que practican ciegamente la religión de la certidumbre basada en los mandamientos de un mercado anacrónico y agonizante. Son las Empresas Exclusivas, caracterizadas por el monopolio de una inteligencia vertical y excluyente, empresas que aportan valor a medio plazo, pero que jamás serán sujetos activos en el cambio de las culturas organizativas y, menos aún, en los paradigmas de las relaciones económicas.

Quizás algunos ejemplos con nombre y apellido en nuestro país ayuden a identificar mejor el prototipo: El Corte Inglés, Repsol, BBVA, Santander, Eroski y otras tantas que se consideran tractoras de valor, pero que apenas aportan progreso y nuevos modelos, es decir ejemplos a seguir.

Empresas Inclusivas

Hablamos de las Empresas Inclusivas, basadas en el reconocimiento de las personas como su primer activo. Empresas que incluyen a todos y cada uno de sus miembros en la construcción de su futuro en vez de excluir a quienes no se encuentran cerca de la cúspide de la pirámide, olvidando que es la base quien confiere estabilidad a la estructura.

El reconocimiento de la existencia de inteligencias múltiples en una organización.
La modelación de una estructura organizacional basada en la optimización de esas inteligencias en forma de talento.
La articulación de flujos continuos a partir de la praxis del conocimiento formal en forma de pensamiento estratégico que genere nuevo conocimiento añadido.
La existencia de equipos autónomos a quienes se reconoce el valor de su emprendimiento y se toleran sus posibles errores como condición para el éxito.
La progresiva conformación de una cultura compartida expresada en orgullo y cohesión.
La aceptación de la existencia de dos frentes abiertos: rutinas y problemas , oportunidades.
La firme creencia en lo posible no en lo probable.
La asunción de la generación de valor estable como condición para poder explorar la creación de valor diferenciado.

Todas ellas son señales que delatan una vocación definida, un objetivo esencial: ser diferentes, condición irrenunciable para generar admiración y reconocimiento, traducida en progreso que no es otra cosa que la creación de un nuevo modelo a seguir.

La mayor parte de las empresas que lideran el movimiento inclusivo se caracterizan por raíz esencialmente tecnológica, pero la explicación resulta sencilla. En estas empresas el trabajador medio presenta una alta cualificación, al tiempo que el modelo de negocio exige sistemas abiertos y compartidos de conocimiento y talento.

Lo realmente difícil es encontrar empresas inclusivas de base estrictamente productiva o dirigidas al sector servicios pero con una oferta básica y apenas dotada de componente tecnológico.

En estas empresas, la pirámide de conocimiento y talento se encuentra fuertemente perfilada, reforzándose con una estructura estamental que prácticamente dicta el destino de las personas en términos de carrera profesional desde sus inicios en las mismas.

Sin embargo, son estas empresas quienes mejor podrían alinear conocimiento y talento en términos inclusivos para la generación de valor. Son ellas quienes presentan un mayor recorrido y ofrecen unas oportunidades de valor oculto altamente significativas. Sin embargo, su principal problema consiste en confundir gestión y liderazgo compartido.

Generalizar el talento y los flujos de conocimiento no implica debilitar las estructuras jerárquicas de gestión, en todo caso las refuerzan con una mayor cohesión e identificación con la organización. Suponer lo contrario, no demuestra otra cosa que ignorancia y, sobre todo, un puritanismo empresarial trasnochado que constituye la principal garantía en el camino hacia la mediocridad y la supervivencia basada en la certidumbre.

martes, 17 de junio de 2014

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Fuente: El Viajero Accidental
Imagen: Inclusive organization

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Información: ¿Para qué sirve el Big Data? - 25/01/2014 16:17:56

¿Para qué sirve el Big Data?
Ya hace algún tiempo que escuché aquella frase de que el "Big data" es como el tema del sexo en el colegio: todos hablan de él pero pocos saben qué es. También leo repetidamente que el concepto de "Big data" es indisoluble al "nuevo mundo hiperconectado" de personas-dispositivos que utilizan, generan y publican datos/contenidos a través de infinidad de aplicaciones y medios sociales. Unos datos que podemos caracterizar con la triple "V":
1) mucho más Volumen
2) mucha más Variedad según su origen y su naturaleza (estructurados y no estructurados)
3) mucha más Velocidad en su actualización.
A partir de aquí, podemos concebir "Big data" como la capacidad para agregar esas colosales, variadas y velozmente cambiantes cantidades de datos, estructurarlos y tratarlos para su análisis. Así, mediante modelos y técnicas estadísticas, se pueden entender mejor las relaciones causa-efecto entre ellos en el pasado más o menos reciente para determinar las mejores decisiones en tiempo real o de un futuro más o menos inmediato.
Si hablamos de relaciones con nuestros clientes, el ámbito de aplicación de esas decisiones serían las estrategias, políticas y acciones de captación, fidelización y retención de los clientes. En otras palabras, decisiones que conciernen a las funciones de Marketing, Ventas, Atención y Soporte al Cliente, todas ellas con incidencia directa en el ciclo de vida de nuestros clientes.
Pues bien, revisado el concepto y si dirigimos la vista 10-15 años atrás en el tiempo, nos daremos cuenta de que "Big data" no difiere en nada con respecto a la situación de las empresas que por aquel entonces iniciaban su andadura en la implantación de tecnologías y metodologías que permitieran registrar, tratar y analizar los volúmenes, la variedad y la velocidad de cambio de sus propios datos, "Owned data".
Fue a finales de los 90 e inicios de los años 2000 cuando aparecieron y poco a poco se fueron extendiendo tecnologías de base de datos (datawarehouse), técnicas de análisis estadístico avanzado y minería de datos que, acompañadas de determinadas metodologías de análisis, permitían desarrollar y explotar comercialmente modelos de conocimiento de clientes. Dichos modelos nos han permitido, entre otros, obtener indicadores a nivel de cada cliente tan vitales como la probabilidad de abandono (para prevenirlo proactivamente y alargar la vida media de los clientes), la propensión a la compra de un determinado producto (para mejorar la venta cruzada e incrementar el ingreso medio por cliente) o el valor potencial (para la aplicación de políticas de atención y fidelización segmentadas que permitan optimizar costes). Y todo ello a través de nuestro "Owned data" y con un objetivo fundamental: mejorar la rentabilidad de la empresa.
No lo negaré. Es evidente que este "nuevo mundo hiperconectado" al cual eludía anteriormente está suponiendo un triple salto mortal respecto la situación precedente. Tanto en términos de complejidad tecnológica, metodológica y legal como también de riqueza, de precisión y de aplicación del nuevo conocimiento al cual nos enfrentamos. Pero el concepto primario, en esos términos de soluciones tecnológicas y metodológicas que se necesitaron entonces y que ahora se precisan, es del todo idéntico. Y ello es así porque la necesidad que subyace para las empresas sigue siendo exactamente la misma: necesitan una inteligencia analítica para una toma de decisiones más acertada y en tiempo real.
La diferencia, de momento, está únicamente en el grado de madurez de dichas soluciones: las de hace 10-15 años, las del "Owned data", están perfectamente consolidadas, mientras que las actuales, las del "Big data", acaban de nacer y está casi todo por hacer y mucho más, por demostrar su eficacia. Y, aunque no dudo que así será, llegado a este punto, parece obvio preguntarnos: ¿estamos aprovechando al máximo nuestro "Owned data"?
No debemos olvidar que es en nuestros datos donde reside una información real, actualizada, precisa, en general estructurada, barata y única (ningún competidor la tiene). ¿Sabemos hasta dónde podemos llegar con nuestros datos para mejorar nuestra toma de decisiones e incidir significativamente en los resultados de negocio de nuestra empresa?
Si la respuesta es no, antes de virar el rumbo hacia el "Big data", ¿no deberíamos incidir más en cómo exprimir al máximo nuestros propios datos y el conocimiento útil que en ellos se atesora? Por otro lado, ¿sabemos encajar el nuevo conocimiento que me proporcionaría el "Big data" en mi modelo de desarrollo rentable de clientes? ¿A quién nos dirigiremos (segmentación)? ¿Qué ofreceremos (propuesta de valor)? ¿Cómo lo ofreceremos (modelo de relación entre canales)? ¿Cuándo lo ofreceremos (plan de contactos)? Muchas preguntas, puramente de negocio, que tenemos que resolver antes de enfrentarnos a la implementación de novedosas tecnologías que, sin desdeñarlas y en paralelo, necesitan tiempo para madurar y consolidarse.
Recordemos que sólo bajo el enfoque de "qué voy a hacer de forma rentable" tendrá sentido buscar más y mejor conocimiento útil, sea en el "Big data" o sea en el "Owned data". Porque el objetivo para las empresas, aunque sólo sea como garantía higiénica de su supervivencia futura, tampoco ha cambiado: "no se trata de ser más sabias, sino de ser más ricas".
Y tú, ¿ya sabes cuáles son los principales modelos de conocimiento de clientes a través de "Owned data"? ¿Sabes cómo utilizarlos para la mejora de resultados de captación, fidelización y retención de clientes?
Sobre el autor
Toni Martí Barber
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