Voltar quando Stirling Moss estava vencedor de corridas de Fórmula 1, o carro e o motorista determinaram quem venceu. Agora, o esporte se tornou tanto sobre o processamento de sinais complexos e a tomada de decisão adaptativa quanto sobre mecânica e proezas de direção. Com até 200 sensores incorporados em seus veículos, as equipes de corrida coletam e processa continuamente dados em 3.000 variáveis diferentes-variando das condições climáticas e da estrada no dia da corrida até os RPMs do motor do carro e os ângulos nas curvas da pista-e alimentam-os em modelos de simulação dinâmica que guiam as decisões de divisão de secagem dos motoristas. Uma inovação telemétrica de uma equipe de corrida pode aumentar instantaneamente a fasquia para todos os concorrentes. Os níveis crescentes de digitalização, conectividade e poder de processamento estão tornando cada vez mais possível a rápida interpretação de sinais externos - mesmo que a avalanche de dados o tornou muito mais desafiador. Os concorrentes inteligentes já estão aumentando a barra competitiva em muitos setores e buscando vantagem de sinal - a capacidade de capturar, interpretar e agir rapidamente em sinais coletados de dados ricos e dinâmicos. Ao mesmo tempo, o prazo de validade dos dados diminuiu drasticamente como resultado de uma rápida replicação e difusão. A capacidade de armazenamento também cresceu, mas não em um ritmo suficiente para acomodar a explosão de informações geradas. Muitos ainda estão lutando para atualizar e conectar sistemas herdados complexos para gerenciar um fluxo esmagador de dados recebidos. Como resultado, embora os gastos continuem a montar, vários estudos demonstraram que não impulsionou o desempenho diferencial. As empresas que não adotarem a vantagem do sinal provavelmente serão deixadas para trás pelos concorrentes em águas da informação. Eles capturam uma escada de benefícios, concentrando -se nas informações corretas, extraindo sinais relevantes, agindo sobre eles rapidamente, alavancando -os para reinventar modelos de negócios e até reformular o cenário de informações de seus setores. (Consulte a exibição “Os estágios evolutivos da vantagem do sinal.”)
Adaptation to incessant change is also essential in today’s business world, where key variables are volatile and difficult to forecast. Escalating levels of digitization, connectivity, and processing power are making the rapid interpretation of external signals increasingly possible—even as the avalanche of data has made it much more challenging. Smart competitors are already raising the competitive bar in many industries and pursuing signal advantage—the ability to rapidly capture, interpret, and act upon signals gleaned from rich and dynamic data.
The volume of data confronting organizations has risen dramatically—a nearly fivefold increase is projected between 2009 and 2013—as has its complexity. At the same time, the shelf life of data has declined dramatically as a result of rapid replication and diffusion. Storage capacity has also grown but not at a sufficient pace to accommodate the explosion of information generated.
Most businesses are effectively information businesses, although few are using information for competitive advantage. Many are still struggling to update and connect complex legacy systems to manage an overwhelming stream of incoming data. As a result, although IT spending continues to mount, several studies have demonstrated that it has not driven differential performance. Companies that fail to embrace signal advantage will likely be left behind by information-agile competitors.
Reaping the Benefits of Signal Advantage
A handful of leading companies across many industries are already building signal advantage. They capture a ladder of benefits by focusing on the right information, extracting relevant signals, acting upon them rapidly, leveraging them to reinvent business models, and even reshaping the information landscape of their industries. (See the Exhibit “The Evolutionary Stages of Signal Advantage.”)
Consider, for example, the steps that the following advantaged players have taken:
- Acquire relevant data. In Japan, the global grocery chain 7-Eleven uses its point-of-sale systems to track sales by item, purchaser demographics, and even the weather and time of day. This approach allows them to test hypotheses about how these variables drive sales, allowing them to identify promising items and remove unpromising ones promptly. Thus pricing, assortment, and layout are optimized to local conditions several times a week.
- Recognize relevant patterns in data. A media company that was suffering from a high rate of customer churn restructured its customer database in order to use “neural networks” and other advanced data-mining technologies to understand patterns of customer loss. Hidden relationships among the variables driving churn were revealed, and the company launched customer-retention campaigns targeting at-risk customers. The accuracy rate in predicting churn was an impressive 70 to 90 percent—a huge benefit, since every percentage point in churn reduction was worth a considerable amount in net present value. The dedicated credit-card businesses, which pioneered the so-called “test and learn” approach, offer another example of companies excelling at pattern recognition. They run multiple experiments with different interest rates and promotional tactics, then use the outcomes to refine product offerings, segmentation, and pricing strategies. This approach has now become the competitive norm for the industry.
- Aproveite os insights para fazer intervenções operacionais em tempo real. Sistemas Streambase - que processa a transmissão de dados em tempo real e foi nomeado "Pioneiro de Tecnologia de 2010" pelo Fórum Econômico Mundial - é uma empresa que está possibilitando essa capacidade. A complexa tecnologia complexa de processamento de eventos da Streambase fornece empresas de comércio eletrônico, empresas de telecomunicações e agências de inteligência com análise em tempo real, permitindo sua rápida resposta a oportunidades e ameaças. 10 milhões de membros de seu programa de card de fidelidade. As descobertas permitem que a Tesco personalize sua oferta de produtos para cada loja e cada segmento de clientes e forneça alerta precoce das mudanças no comportamento do cliente. Os insights apóiam o desenvolvimento da plataforma on -line da Tesco, permitindo que ele evolui seu modelo de negócios e escape das restrições das lojas físicas. Ao se tornar uma loja sem paredes, a Tesco pode oferecer uma gama mais ampla de produtos e serviços, incluindo mídia e serviços financeiros. Além disso, o canal on -line também enriquece os fluxos de dados que a Tesco explora. Em vez de ser um centro de custo puro, os ricos bancos de dados e recursos analíticos até constituem um pequeno fluxo de receita direta: por uma taxa, a Tesco permite que seus fornecedores acessem suas informações geradas por dados. Ele usa algoritmos para atualizar a posição de um anúncio com base na relevância do anúncio para uma pesquisa ou um site, bem como os lances dos anunciantes em palavras -chave. Quanto mais relevante um anúncio, maior a taxa de cliques-e como os anunciantes pagam por clique, isso se traduz em maior eficácia da publicidade e mais receitas para o Google. Ao vincular seus dados de publicidade diretamente às suas operações, o Google ignora a intervenção humana e a inércia organizacional, respondendo dinamicamente à alteração das condições de anúncio em uma base de fração de segundo. Portanto, o Google reformulou o cenário de informações para sua própria vantagem, criando, explorando e monopolizando novas fontes de informação. Certamente, alguns estão aproveitando as tecnologias de computação de última geração, como processamento dinâmico de sinal e redes neurais. Mais importante, no entanto, as empresas ganharam a capacidade de construir e explorar a vantagem do sinal, repensando sua abordagem à informação e adotando as seguintes mudanças na mentalidade: Auto insurer Progressive uses demographics and accident data as well as real-time information on how vehicles are driven to segment its market and continuously optimize pricing. StreamBase Systems—which processes streaming data in real time and was named a “2010 Technology Pioneer” by the World Economic Forum—is one company that is making this capability possible. StreamBase’s complex event-processing technology provides e-commerce businesses, telecommunications companies, and intelligence agencies with real-time analysis enabling their rapid response to opportunities and threats.
- Continuously reinvent the business model. To both refine and also expand its business model, U.K.-based grocery retailer Tesco performs detailed analyses of the purchase patterns of more than 10 million members of its loyalty-card program. The findings enable Tesco to customize its product offering for each store and each customer segment and provide early warning of shifts in customer behavior. The insights support the development of Tesco’s online platform, enabling it to evolve its business model and escape the constraints of physical stores. By becoming a store without walls, Tesco can offer a broader range of products and services, including media and financial services. Furthermore, the online channel also enriches the data streams that Tesco taps into. Instead of being a pure cost center, the rich databases and analytical capabilities even constitute a small stream of direct revenue: For a fee, Tesco allows its suppliers to access its data-generated insights.
- Shape the information landscape. Google, which generates most of its revenue from advertising, has completely reinvented the way information is used in that industry. It uses algorithms to update the position of an ad on the basis of the ad’s relevance to a search or a Web site as well as the advertisers’ bids on key words. The more relevant an ad, the higher the click-through rate—and because advertisers pay per click, this translates into greater advertising effectiveness and more revenues for Google. By linking its advertising data directly to its operations, Google bypasses human intervention and organizational inertia, responding dynamically to changing ad conditions on a split-second basis. Google has therefore reshaped the information landscape to its own advantage by creating, exploiting, and monopolizing new sources of information.
Thinking Differently About Information
How is it that these companies have been able to embrace signal advantage so effectively? To be sure, some are harnessing state-of-the-art computing technologies, such as dynamic signal processing and neural networks. More importantly, however, companies have gained the capability to build and exploit signal advantage by rethinking their approach to information and embracing the following shifts in mindset:
- de uma perspectiva interna para uma parte externa. Por outro lado, os principais concorrentes se concentram na importação, interpretação e atuação de sinais externos para vantagem adaptativa. Isso exige que eles separem o relevante do irrelevante, reconheçam padrões e visualizem informações complexas de novas maneiras que facilitam a tomada de decisão. Many legacy IT systems are focused on optimizing internal operations. By contrast, leading competitors focus on importing, interpreting, and acting upon external signals for adaptive advantage.
- From Reporting Information to Mining and Interpreting It. Signal-advantaged companies don’t merely capture, aggregate, and report customer and market data, they employ sophisticated analytical prowess in interpreting and translating it. That requires them to separate the relevant from the irrelevant, to recognize patterns, and to visualize complex information in new ways that facilitate decision making.
- do processamento episódico ao dinâmico. Em outras palavras, eles pensam em sinais e não em dados. Para superar os limites da cognição humana nos sinais de processamento, eles implementam técnicas de visualização e sistemas de apoio à decisão. E para contornar a inércia organizacional, eles permitem seletivamente sinais externos modularem diretamente operações e estratégias. Rather than gathering and analyzing data episodically, signal-advantaged companies treat information as a moving stream that must be mined continually. In other words, they think about signals rather than data. To overcome the limits of human cognition in processing signals, they implement visualization techniques and decision-support systems. And to circumvent organizational inertia, they selectively enable external signals to directly modulate operations and strategies.
- da eficiência local à vantagem global. Ou seja, em vez de otimizar suas funções de forma independente, essas organizações se adaptam a um cenário dinâmico no nível da empresa. Signal-advantaged competitors emphasize enterprise advantage, rather than functional efficiency. That is, instead of optimizing their functions independently, these organizations adapt to a dynamic landscape at the company level.
Desenvolvendo vantagem do sinal
Antes de partir para criar vantagem de sinal, é importante avaliar a posição inicial de alguém, considerando as seguintes perguntas:
- Que tipos de dados e fontes de dados estamos negligenciando que são de maneira que as pessoas que se destacam? Insights convertidos em ação? Qual é a nossa “velocidade do relógio” em relação a concorrentes, clientes e tecnologia? As empresas devem avançar em um ritmo determinado por sua posição inicial em relação aos concorrentes, pela taxa de mudança externa e barreiras internas à mudança. Cada vez mais, a vantagem virá da capacidade de uma organização de interpretar e agir rapidamente em sinais. Os sistemas de informação se tornarão os sistemas nervosos centrais das empresas adaptativas, à medida que passam do conhecimento e otimização para o aprendizado e a adaptação. リーブス マーティン
- How quickly and deeply are we detecting and interpreting patterns about changing customer needs and conditions?
- How rapidly are our insights converted into action? What is our “clock speed” in relation to competitors, customers, and technology?
- How is our company reshaping the information landscape to its own advantage?
- Do we have the right human and technological capabilities, and has our leadership embraced signal advantage?
Of course, not every company will master these capabilities immediately, but we believe that all companies should chart a course to higher levels of signal advantage. Companies should advance at a pace determined by their starting position relative to competitors, the rate of external change, and internal barriers to change.
The power that has traditionally resided in merely possessing information is dwindling fast. Increasingly, advantage will come from an organization’s ability to rapidly interpret and act on signals. Information systems will become the central nervous systems of adaptive enterprises, as they shift from knowing and optimizing to learning and adapting.
