En el área del big data a veces nos podría parecer que son proyectos con un target destinado exclusivamente al sector tecnológico. Nada más lejos de la realidad. Hoy vemos, en este artículo cómo el Big Data y las técnicas de análisis de datos se han utilizado desde hace tiempo en áreas como los deportes de alta competición. Para verlo de una manera muy práctica vamos a analizar un caso práctico a través de una película, muy buena por cierto -estuvo nominada a 6 Oscars, incluido el de mejor película-. Se trata de “Moneyball: Rompiendo las reglas”.

La historia, basada en hechos reales, trata de Oakland A´s, un equipo de béisbol con el presupuesto más modesto de la liga. Su director general, protagonizado por Brad Pitt, sabe que debe encontrar una ventaja competitiva si quiere ganar las World Series. Y lo hace utilizando datos estadísticos, utilizándolos y asignando así un valor a los jugadores que seleccionan para jugar en el equipo.

Contratan a un recién graduado de Yale para ayudarles con los datos y las estadísticas, quien evalúa a los jugadores empleando un enfoque estadístico que a nadie había se le había ocurrido antes. Basándose exclusivamente en los resultados numéricos de gran cantidad de datos de todos los jugadores disponibles consigue seleccionar y reunir un equipo con unos jugadores sin estrellas ni grandes salarios pero que jornada a jornada consiguen ganar partidos y llegar a la final. Incluso llega a cambiar la posición natural de jugadores haciéndoles jugar en otra posición en la que no habían jugado pero las estadísticas mostraban que era una buena decisión.

Cuántas veces hemos visto una situación análoga en las empresas. El miedo a cambiar la estrategia en mitad de la temporada porque aunque no haya funcionado al 100% el miedo al cambio está engranado en la organización, y en ocasiones, ha de ser un extraño al negocio, con una mentalidad nueva y diferente, quien haga ver que hay otras formas de utilizar los recursos y la información.

Con el apoyo del consejo definir una estrategia y siendo responsabilidad de todos ejecutarla. Hoy en día, todos los equipos de béisbol utilizan el big data pero tuvo que ser un pionero quien arriesgando se llevó el mejor premio.

Una estrategia big data trata de lo mismo: encontrar una ineficiencia en el mercado o en los procesos corporativos y, o bien eliminarla, o bien transformarla en una ventaja competitiva.
El equipo Athletic Standard utiliza bases de datos y su propio algoritmo para confirmar el instinto del entrenador. No se trata de sustituir a los ordenadores con los seleccionadores, pero sí que estos tengan un una herramienta más que fundamentalmente les ayuden a tomar las mejores decisiones. No sólo se analizan ahora las estadísticas de rendimiento de juego personal, también las de rendimiento atlético. Hoy en día, los deportes han alcanzado tal nivel de competitividad que ya no vale a los jugadores con tener una habilidad para ganar un juego, necesitan un abanico de habilidades.

Igualmente, implantar un big data en la empresa no consiste simplemente en instalar un software y esperar a los resultados en el ordenador, debe haber una estrategia antes, unos recursos especializados, y buen equipo convencido, ya que al final, las decisiones, aunque soportadas por datos que las avalan, tienen que seguir siendo tomadas por los individuos del equipo. Son los datos los que complementan las intuiciones personales para tomar las decisiones adecuadas, pero no deben dominarlas, porque los datos en contexto nunca son objetivos, al igual que las estadísticas, depende siempre de cómo se usen. Hay siempre un componente humano, subjetivo por tanto, desde seleccionar qué datos escoger hasta las preguntas que nos llegamos a hacer delante del resumen de datos. Un ejemplo muy sencillo de esto sería a la hora de comunicarnos con nuestros clientes decidir el momento, lugar y forma. Antes de las comunicaciones digitales teníamos que confiar casi exclusivamente en la intuición o en acciones pasadas no siempre extrapolables por la cantidad de variables que implican. Hoy en día podemos evaluar en tiempo real las comunicaciones y saber qué día, a qué hora, por qué canal y qué tratamiento, e incluso qué mensaje personalizado debemos lanzar para que resulte la mejor forma de dirigirnos a nuestros clientes y obtener así los mejores resultados.