Big Data

Qué son MVP y PoC en Big Data: diferencias y sinergias

Ahondamos en definiciones, diferencias y sinergias entre MVP y PoC de la mano del experto Nacho Abad, Big Data & IA Sales Manager en Strategy Big Data, socio tecnológico de Agencia B12.

Por Redacción España, el 04/11/2020

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MVP y PoC en Big Data son dos conceptos distintos que, en ocasiones, crean confusión. "Hay clientes que me han preguntado por ellos, algunas veces, porque no saben qué significan, otras, porque quieren saber si es posible que converjan", explica Nacho Abad, Big Data & IA Sales Manager en Strategy Big Data, socio tecnológico de Agencia B12. De la mano del experto, ahondamos en definiciones, diferencias y sinergias entre MVP y PoC.

Nacho Abad

Nacho Abad, Big Data & IA Sales Manager en Strategy Big Data

Qué es la metodología Lean Startup

Antes de ahondar en los conceptos, conviene mencionar la metodología Lean Startup, construida en torno a la idea de crear productos o servicios en torno a las necesidades específicas y reales del cliente. Para ello, en el proceso de producción se integra constantemente el feedback de los usuarios. Si conocemos su opinión en cada paso y tomamos decisiones en base a ella, perfilamos un producto o servicio a medida y, por tanto, incrementamos considerablemente las posibilidades de éxito una vez lo lancemos al mercado.

Qué es MVP o Mínimo Producto Viable

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MVP son las siglas para Minimun Viable Product (Mínimo Producto Viable). "Hablamos de un producto con suficientes características para satisfacer a los clientes iniciales y proporcionar retroalimentación para el desarrollo futuro", explica Abad. Esto es, el MVP es el punto de partida, el mínimo producto o servicio que podemos ofrecer. A partir de ahí, mejoramos, perfeccionamos y hacemos crecer a ese producto o servicio.

Para explicarlo de forma sencilla, pensemos en alimentación. Un arroz sin más no sería MVP, porque no es comestible. En cambio, un arroz hervido sí lo sería, ya que satisface las necesidades básicas de una persona. Lo tomamos como punto de partida y, en base a los gustos de esa persona, al feedback que nos va dando, lo mejoramos. Cambiamos agua por caldo, añadimos ingredientes al gusto del usuario y llegamos a una paella. Así, desde un arroz blanco, nuestro MVP, hemos creado un plato totalmente personalizado.

MVP en Big Data

Si aplicamos el concepto de MVP al Big Data, "el producto no tiene por qué ser digital", explica Nacho Abad. Por ejemplo, el MVP se puede utilizar para construir un modelo o reto para la optimización de stocks. "En este supuesto, el mínimo podría ser identificar, por una parte, el volumen de demanda real y, por otra, la precisión de la predicción para evaluar un margen de stock que garantice la no ruptura del mismo. Esto ha de ser viable, es decir, debe ser una realidad y debe salir a la luz desde el día cero".

Desde ahí, "generamos simulaciones, análisis de sensibilidad y reportes en tiempo real para optimizar el proceso de toma de decisiones", agrega el experto. Ahí es donde entran Big Data e Inteligencia Artificial. La automatización de procesos y la extracción continua de datos son fundamentales para maximizar la eficiencia de unas tareas que serían inabarcables de otra forma, dada la gran cantidad de data que hay que recabar, procesar y analizar en un contexto como este.

Qué es PoC o prueba de concepto

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PoC proviene de Proof of Concept (prueba de concepto). Se trata de "un proyecto muy pequeño que se realiza de forma interna con el objetivo de probar que una idea puede desarrollarse, tener la visión real de un posible proyecto a futuro escalable y rentable, conocer su magnitud", afirma Abad. Es un procedimiento fundamental a la hora de crear un prototipo, ya que de él se extraerán conclusiones sobre la operatividad y la validez de un proyecto.

Las PoC se pueden aplicar a distintos sectores y esferas. Sirven para calcular la rentabilidad de un negocio a la hora de lanzar una startup, por ejemplo, pero también para someter a análisis un nuevo software, probarlo con un pequeño segmento de mercado y verificar que los elementos que lo componen se pueden explotar de manera útil.

Diferencias y sinergias entre MVP y PoC

"Con una PoC, puedes conocer si tu producto suscita interés en tu público objetivo, dentro del mercado. Así, se valida el reto", afirma el experto de Strategy Big Data. "Por el contrario, un MVP incluye solo las funcionalidades que son viables para cumplir con las características mínimas", puntualiza. Son conceptos diferentes y perfectamente combinables dentro de la creación de un nuevo producto o servicio, ya que cada uno dará una información relevante sobre su futuro.

Mientras que el MVP nos aporta las bases sobre las que trabajar, una PoC nos da una idea sobre su aceptación en el mercado, sus posibilidades de crecimiento y proyección. En conclusión, "sí, es posible que ambos conceptos converjan" y, además, es muy recomendable que se incorporen al proceso de creación de un producto o servicio.

"Lo importante es conseguir que el negocio entienda la solución construida en Mínimos Productos Viables, trabajando con una buena base para afrontar el problema. Necesitamos cubrir la pregunta que queremos resolver y proporcionar retroalimentación para el desarrollo futuro", finaliza.

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