És innegable que les noves tecnologies i l'automatització de processos, brindades per softwares d'anàlisi i predicció de dades, poden resultar una amenaça en la continuïtat d'algunes de les activitats econòmiques actuals. No obstant això, la transformació digital que estem vivint també està generant grans oportunitats laborals, creant noves professions que requereixen perfils especialitzats –com editors de realitat virtual, desenvolupadors d'intel·ligència artificial, enginyers de machine learning, growth hackers o tècnics d'impressió 3D–, així com oportunitats per al creixement de les empreses, les quals poden impulsar les seves vendes i potenciar la seva internacionalització a través de la seva presència a internet.
Dit això, actualment, totes les plataformes i recursos que les organitzacions tenen al seu abast fan que la transició al món online sigui un procés molt més còmode i senzill, plantejant el veritable repte en la definició d'una cultura data-driven, que faci que les empreses no només estiguin en el terreny digital, sinó que pensin i actuïn en digital. En aquest sentit, les grans multinacionals que dominen el mercat global –entre les quals es troben Microsoft, Amazon, Apple, Alphabet, Facebook, Berkshire, Alibaba i Tencent– són les que marquen el rumb que les petites i mitjanes empreses han de seguir, a mitjà o llarg termini, per sobreviure i mantenir-se rellevants en un entorn altament competitiu. I és que, si ens fixem en els pilars intangibles d'aquestes grans companyies, ens adonarem que les uneixen grans similituds: totes estan configurades per estructures flexibles i dinàmiques i organitzades a través de models d'atribució basats en dades.
Les previsions de demanda es construïen a partir de dades internes, però ara tenim l'oportunitat d'enriquir les estimacions a partir de variables externes, com el calendari de futbol, la previsió del temps o l'horari del transport públic
Des del sector retail fins a l'educatiu, passant pel de la sanitat, necessiten integrar sistemes fundats en el big data, que impulsin la macroanàlisi predictiva de la informació de la qual disposen i que semblen tenir oblidada. En aquesta línia, el sector del gran consum o FMCG –de l'anglès Fast Moving Consumer Goods– no és una excepció. En el context actual, hi ha una necessitat inajornable d'entendre millor els consumidors, anticipar-se a les seves necessitats i preveure els seus futurs comportaments, aspectes que fins fa relativament poc eren grans incògnites i que ara la tecnologia ens permet resoldre, aconseguint millorar les previsions de demanda i reduir desviacions i ineficiències.
Si mirem enrere veurem que, fa uns anys, les previsions de demanda es construïen únicament a partir de dades internes extretes dels històrics de vendes, mentre que ara tenim l'oportunitat d'enriquir molt més aquestes estimacions a partir de variables externes que estan directament relacionades amb la demanda dels nostres productes. Per exemple, per a un fabricant de pizzes és crucial tenir en compte el calendari dels partits de la lliga de futbol, doncs, com bé sabem, existeix una estreta correlació en el consum d’ambdós productes. I, com aquest, podríem esmentar mil exemples més: Glovo ha de preveure quants glovers o repartidors ha de tenir disponibles, així com Cabify quants conductors, depenent del dia i la franja horària, sent especialment rellevant per a aquesta anàlisi incloure dades com la previsió meteorològica, els horaris de transport públic o els esdeveniments programats en cada ciutat.
En definitiva, allò que és realment captivador del big data no és la quantitat de dades o variables que aconsegueix creuar, sinó les conclusions i decisions que ens permet extreure a partir d'aquests resultats, amb la finalitat de forjar una visió i un avantatge competitiu únics i sostenibles en el temps.