Vicenç Fernández Alarcón: “Una analítica de dades d’èxit és aquella que sorgeix a partir d’un problema o oportunitat de negoci”

Vicenç Fernández Alarcón és el director acadèmic del nou màster MBA en Business Analytics. Doctor en Administració i Direcció d’Empreses per la UPC i enginyer en Telecomunicacions per la Universitat Ramon Llull.  Combina la seva activitat docent a la UPC amb la d’investigador i consultor d’empreses en analítica de dades. Tota aquesta experiència professional i acadèmica integrant management i tecnologia la posa al servei de la direcció acadèmica del nou MBA que començarà al mes de gener. Coneixem tots els detalls en aquesta entrevista.

  • Actualment, la digitalització ja és un imperatiu per a qualsevol organització que es vulgui mantenir competitiva. Quines implicacions té aquest nou escenari digital en la gestió empresarial?

Avui dia podem trobar una gran quantitat d’articles, llibres, pàgines web i blocs fent referència a la digitalització de les organitzacions. Però aquest fenomen no és exclusiu de les organitzacions sinó de la societat en general. La digitalització no és utilitzar únicament un nou software o internet, és conceptualitzar el funcionament de les organitzacions de manera diferent. I això comporta canvis dràstics a les organitzacions. Per exemple, una nova distribució de poder, la incorporació de nous rols, el desenvolupament de noves pràctiques o l’ús de noves dinàmiques per a la presa de decisions. Dur a terme aquests canvis sense els coneixements i les habilitats necessaris pot tenir resultats catastròfics.

  • Per què és tan vital avui dia que les empreses opten per un model de gestió basat en les dades?

IT Project ManagementUna de les conseqüències de la digitalització de la societat ha estat l’aparició de mercats hipercompetitius on les necessitats, els desitjos i els gustos dels clients canvien ràpidament. A més, la diversitat també ha augmentat. L’única manera que les organitzacions siguin capaces de seguir i, fins i tot, avançar-se a aquests canvis és una alta capacitat d’adaptació i una presa de decisions més ràpida. Per mantenir-se competitives, les organitzacions necessiten conèixer tant el que està passant a l’exterior com a l’interior a través d’evidències, com són les dades.

  • Quina estratègia cal seguir per transformar aquestes dades en recursos de valor per a la presa de decisions estratègiques i operatives?

Els problemes principals en la transformació de dades en recursos de valor són dos. El primer fa referència a l’enfocament que segueixen la majoria d’organitzacions a l’hora de dur-la a terme. Si analitzem el que ha passat fins ara, podrem veure que moltes organitzacions inicien aquest procés plantejant què poden fer amb les dades de què ja disposen; tot i això, l’experiència ha demostrat que aquest plantejament sol fracassar perquè no està orientat al negoci. Per la seva banda, els èxits més grans han sorgit quan l’organització comença aquest procés a partir d’un problema de negoci, en lloc de les dades de què disposa. La segona dificultat fa referència a la implicació de l’alta direcció a aquest canvi. Com qualsevol canvi organitzatiu, el paper que té la direcció és clau per implantar i mantenir un canvi d’aquesta mena.

  • La figura del business analytics expert és una de les més demanades per les empreses. Amb quines competències ha de comptar?

El business analytics expert és una figura complexa a causa del gran nombre de funcions d’empresa amb què interactua. Podem dividir les competències que necessita aquest expert en quatre categories. Primer, aquest professional necessita coneixements d’empresa i, més concretament, de la funció de l’empresa on treballarà. Els coneixements d’empresa en un projecte de Workforce Analytics són diferents dels d’un projecte de Customer Analytics. Segon, cal desenvolupar un mindset analític; en altres paraules, cal desenvolupar habilitats en metodologia científica per encarar els problemes o els projectes a partir d’un enfocament rigorós. El tercer conjunt de competències són les relacionades amb la tecnologia (com ara l’ús de llenguatges d’anàlisi de dades). Encara que aquest professional no necessita ser-hi expert, sí que necessita un cert nivell de coneixements tecnològics per poder avaluar quins projectes són tecnològicament viables. Finalment, necessita una capacitat de comunicació alta, ja que la majoria de les audiències no estan preparades per entendre els detalls de l’ús de l’analítica. És el que, actualment, anomenem la competència d’storytelling.

  • Què s’espera d’un líder d’una organització data driven?

Els treballadors prenen com a referents els líders a l’hora de dur a terme les seves responsabilitats. Per això, es podria esperar que un líder en una organització basada en dades tingués en compte els resultats d’aquestes dades. Però la realitat no és així. En un informe recent de KMPG, es va evidenciar que el 64% dels presidents de grans empreses espanyoles havien passat per alt conclusions procedents de l’anàlisi de dades “perquè contradeien la seva experiència o intuïció”. Al mateix informe, podem observar que el 82% dels consellers delegats confien més en les dades històriques que en l’analítica predictiva. Com podem veure, encara hi ha molta feina al davant.

  • Podries citar-nos algun exemple de bones pràctiques o d’una organització data driven referent?

La bona pràctica que podem recomanar en projectes d’analítica de dades és iniciar-los a partir d’un problema o oportunitat de negoci. Tal com hem esmentat prèviament, el principal error a la majoria de les organitzacions és engegar un projecte d’analítica de dades amb l’objectiu de comprovar què es pot fer amb les dades disponibles actualment. Cal no oblidar que el canvi que estem intentant dur a terme és per mantenir o millorar el negoci i, per tant, aquest hauria de ser el focus del projecte. L’experiència ens ha demostrat que moltes organitzacions defineixen els objectius d’aquests projectes en relació amb l’ús de les seves dades més que en el negoci en si mateix.

  • Al gener poseu en marxa el nou màster MBA en Business Analytics. Amb quina finalitat neix aquesta aposta formativa?

Les organitzacions han començat a traslladar l’anàlisi (de grans quantitats) de dades a les funcions comercials, operacionals i de producció bàsiques, així com a les financeres i de gestió de persones i de talent. Aquest nou enfocament els proporciona noves maneres de resoldre problemes i de crear valor. En aquest context, l’MBA en Business Analytics té com a propòsit ajudar els professionals a transformar la seva organització i crear una cultura basada en l’evidència de dades. El màster combina estratègia en la direcció empresarial amb eines per a l’analítica de dades d’empresa (business analytics). Aquesta combinació és clau, ja que tenir coneixements i pràctiques de direcció i gestió d’empreses sense una comprensió profunda sobre l’impacte de les dades en el funcionament empresarial pot ser tan perjudicial com disposar de grans habilitats a l’analítica de dades sense un enteniment holístic sobre el funcionament de l’economia, el mercat i les organitzacions.

  • Quin equip docent hi és darrere d’aquest nou MBA?

L’equip docent està format per tres perfils. D’una banda, el 17% són acadèmics amb reconeixement mundial i experiència en consultoria. D’altra banda, un 53% són professionals experts en temàtiques de negoci (com ara directors generals, responsables de l’experiència dels clients, directors de recursos humans i gestors de projectes). Finalment, un 30% són professionals experts en analítica (com ara directors de departaments d’analítica i consultors en analítica de negocis). Com podeu veure, l’equip docent ofereix una visió transversal sobre les temàtiques de MBA.

  • Per a quin tipus de perfil professional està pensada aquesta formació?

El perfil d’aquesta formació són professionals de qualsevol sector amb perfil tècnic i experiència directiva que vulguin ampliar els seus coneixements i habilitats de direcció empresarial a partir de l’ús de l’analítica de dades d’empresa. El màster està dissenyat perquè tant professionals amb coneixements i habilitats en l’anàlisi de dades com aquells que vulguin introduir-se en aquest món puguin seguir-los i treure’n el màxim profit possible.

Leave a Comment


The reCAPTCHA verification period has expired. Please reload the page.

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.