AGENDA
Últimas tendencias de Data Analytics
1
Introducción
2
Data
Analytics
3
Internet
of Things
4
Inteligencia
Artificial
5
Drones
6
Robótica
7
Gobierno
de datos
8
El nuevo
rol del CDAO
Últimas tendencias de Data Analytics
INTRODUCCIÓN
Estudios conducidos por PwC revelan que las inversiones en soluciones analíticas y de manejos de datos no son un tema del futuro, sino un tema actual que espera ser redituable en un mediano plazo.
Los datos se encuentran actualmente en los reflectores. Líderes de negocios a nivel mundial están considerando los datos como un activo estratégico de la compañía.
Pero, ¿qué estamos
haciendo actualmente con los datos? ¿Estamos llevando negocios enfocados en datos y el análisis de información o estamos reaccionando ante las necesidades de nuestros clientes y mercado?
Últimas tendencias de Data Analytics
DATA ANALYTICS
¿Cómo ayuda Data Analytics a que los ejecutivos puedan tomar mejores
decisiones de manera más rápida y efectiva?
Últimas tendencias de Data Analytics
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INTERNET OF THINGS
El Internet de las Cosas se refiere a la red de objetos físicos que se pueden acceder a través de Internet. Estos objetos contienen tecnologías incrustadas que les permiten
interactuar con los estados internos y / o el ambiente externo, cerrando la brecha entre los ambientes digitales y físicos.
• Sensores, conectividad y las personas y procesos
• Crecimiento • Oferta heterogénea • La personalización y la retroalimentación en tiempo real • El futuro de IoT
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CASO DE USO
Aerolíneas
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Define las tecnologías emergentes que pueden comprender, aprender, y actuar basándose en información. Las formas de Inteligencia Artificial (IA) actualmente, incluyen asistentes digitales, chatbots y aprendizaje automático trabajando de tres maneras:
La inteligencia asistida
Ampliamente disponible al día de hoy, mejora lo que las personas y organizaciones ya estaban haciendo. Por ejemplo los GPS actuales que se adaptan a
condiciones de la carretera al recibir direcciones de los conductores.
La inteligencia aumentada
Emergente en nuestros días y las organizaciones, se busca realizar acciones no posibles sin la interacción con
sistemas inteligentes. Como los programas que coordinan funciones de los automóviles con los servicios de viajes compartidos.
La inteligencia autónoma
Desarrollada para el futuro,
máquinas actuando por su cuenta. El ejemplo más aterrizado serían los vehículos de conducción autónoma.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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MACHINE LEARNING
Definición
Es una técnica utilizada para desarrollar inteligencia artificial que se alimenta de información obtenida de diferentes fuentes.
Funcionamiento
Consiste en algoritmos “inteligentes” capaces de formar e identificar patrones en grandes grupos de datos e información de forma concreta y adaptable.
Machine Learning
Principales casos de uso
Los principales casos de uso para esta técnica se encuentra en la industria de Retail, Sector financiero, transporte y manufactura.
Mercado actual
Hoy, más de 50% de las organizaciones IT experimentan con IA de diferentes maneras, especialmente con el aprendizaje de máquinas (Machine Learning).
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CASO DE USO
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CASOS DE USO
Datos! Datos! Datos!
Hoy en día, el activo principal de las compañías de retail son los datos que obtienen y de sus clientes.
Dificultad para la explotación
Existe una brecha enorme entre los datos que poseen los retailers y su habilidad de generar ideas aplicables.
Asistente digital
Ayudan a los compradores a identificar en donde pueden encontrar los artículos que requieren
Motores de recomendaciones
Realizan recomendaciones de productos y promociones que pueden interesar al cliente en base a su perfil.
Compras experenciales
Las buenas experiencias hacen a los clientes más leales a la marca y con mayor probabilidad de recomendarla.
Híper personalización
Entender las necesidades de los clientes, mensajes personalizados, ofertas individualizadas, programas de lealtad relevantes y con beneficios para el cliente.
Machine Learning
Utilizando diferentes técnicas de machine learning se ofrecen a clientes compras asistidas o productos acorde a sus perfiles e historial.
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DRONES
Investigaciones llevadas a cabo por el área de Drone
Powered Solutions de PwC ha cuantificado el mercado
potencial para soluciones de esta categoría:
• Cifras en miles de millones de dólares americanos
Solución Valor del
mercado Valor total del mercado de soluciones
desarrolladas con Drones
$ 127.3
Sistemas de control de vuelo $ 18.7
Transferencia de datos $ 3.5
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CASO DE USO
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CASOS DE USO
• Entre los principales usos de tecnología actual para la industria de telecomunicaciones
destacan las siguientes:
• Mantenimiento: Gestión y mantenimiento de
activos y la infraestructura operativa. Para asegurar la continuidad del servicio, las torres de telecomunicaciones deben ser examinadas regularmente. Los drones son la herramienta ideal para realizar estas tareas de forma efectivas a costos accesibles para acelerar y mejorar este proceso
• Planeación y optimización de red: Mediante el
uso de drones se pueden realizar pruebas de visibilidad (LoS por sus siglas en inglés)
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Identificación de dispositivos instalados en mástiles a través de drones
Dispositivos instalados en infraestructura Radio señal o señal de red
Creación de mapa mostrando topografía alrededor del mástil Identificación de obstáculos entre mástil y receptor
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CASO DE USO
Infraestructura
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ROBÓTICA
El mercado global de robótica está creciendo en 17% anual acorde al IDC y tendrá un valor de US$135 en 2019
Los principales usos para la robótica se tienen en el sector salud y la industria de manufactura
Sector Salud
Herramientas combinando servicios de IA y robótica permiten ofrecer soluciones como detección temprana, diagnósticos eficaces, apoyo en la toma de decisiones,
determinación y seguimiento de
tratamientos, investigación y entrenamiento
Manufactura
La creación de plantas digitales esperan obtener retornos de inversión en 5 años o menos
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MANUFACTURA
Estrategia Beneficios Tecnología Personas
La alta dirección debe liderar la transformación digital - Empieza ahora.
Implementar manufactura digital significa construir una fuerza de trabajo digital.
Las compañías toman decisiones más inteligentes usando análisis de datos predictivos y aprendizaje automático.
Tecnologías como los Co-Bots, digital twins o realidad aumentada conducen a operaciones más ágiles y productivas.
Conectar fábricas internamente y externamente a través de un integrado MES es esencial.
Como prioridad en la agenda de gestión. 91% de las compañías industriales están invirtiendo en fábricas digitales.
La digitalización es compartible con la centralización del cliente y la fabricación regional.
Fábricas digitales fortalecen. “Hecho en Alemania/Europa”
Sin recuperación rápida – Las inversiones en fábricas digitales son estratégicas con un ROI de dos a cinco años.
Las compañías esperan ganancias del 12% en 5 años.
Mensajes clave para Fábricas digitales 2020
Últimas tendencias de Data Analytics
En 5 años. De 3 a 4 años. En 2 años. En 1 año.
ROI esperado en una inversión de fábrica digital
¿Cuándo esperas obtener un retorno sobre tus inversiones en fábricas digitales o conceptos digitales?
Fundamento: Encuestados cuyas compañías tienen o planean tener una fábrica digital o
el uso de uno o más conceptos digitales. 9% de los encuestados no mencionan un periodo. Metales y minería Electrónicos Ingeniería y equipo industrial Proceso industrial Manufactura industrial Bienes del cliente
MANUFACTURA
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SECTOR SALUD
Década actual Siguiente década
Última década
Plataformas médicas.
Utilizable, Big data, análisis de salud.
Soluciones médicas.
Robótica, IA, realidad aumentada.
Productos Médicos.
Equipo, Hardware, consumibles.
Diferenciación por proveer servicios a las partes interesadas clave. Enfocados en el cuidado basado en resultados en tiempo real.
Diferenciación a través de soluciones inteligentes para la salud basada en evidencia / resultados. Basado en cuidado preventivo.
Diferenciación es solamente a través de la innovación del producto. Enfocado en el cuidado basado en la evidencia histórica
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SECTOR SALUD
Porcentaje de personas dispuesta e indispuestas a tener sus necesidades de salud atendidas a través de robótica e inteligencia artificial
Mercado en inteligencia artificial para aplicaciones en el cuidado de la salud. Mundial, 2014, 2021. (En millones)
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CASOS DE USO
Sector Salud
Últimas tendencias de Data Analytics
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DATA GOVERNANCE
Históricamente el gobierno
de datos se ha interpretado
como control de
información, enfocado en
reducir costos, minimizar
riesgos y restringir accesos.
Hoy en día gobierno de
datos consiste en asegurar
que cada empleado tenga el
acceso necesario a la
información que le permite
hacer y cumplir mejor sus
funciones y de empoderar a
los empleados para generar
el mayor valor posible de
sus datos.
En resumen, el gobierno de
datos facilita para todos los
empleados encontrar,
entender y confiar en los
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CASOS DE USO
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DATA GOVERNANCE
Protección de datos • Entender que actualmente los datos son el activo más valioso de la compañía y atender las necesidades regulatorias y de cumplimento de forma acertada BI y Analytics • Con un correcto programa de gobierno de datos, se obtiene la confiabilidad necesaria en la información para obtener los resultados esperados de inteligencia de negocios y Analytics. Master Data Management (MDM) • Las políticas y procedimientos definidos por gobierno de datos habilitan a las empresas a poder implementar programas de manejo de datos exitosos Big Data • Gobierno de datos ayuda a la definición de políticas de almacenaje de información, controles para asegurar la consistencia y calidad de los datos y da el acceso a los usuarios necesarios para poder explotar la información de forma adecuada Calidad de datos • Va totalmente de la mano con gobierno de datos. Un programa de gobierno de datos siempre debe considerar el factor de la calidad de la información para poder brindar el valor y los resultados esperados a la soluciónÚltimas tendencias de Data Analytics
NUEVO ROL DEL CDAO
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NUEVOL ROL DEL CDAO
Es un rol relativamente nuevo pero que se espera que el 90% de las compañías tengan la posición cubierta para 2019 (Gartner)
Las responsabilidades principales serán
Data Governance Data Analytics Arquitectura de Datos Manejo de Datos Será primordial establecer los fundamentos correctos de gobierno de datos, ya que de aquí se generará la información y
procesos que apoyarán el resto de las
responsabilidades Para ser exitosos en el manejo de información, será importante que se consideren los
siguientes
cuestionamientos: de dónde vienen los datos, qué significan los datos y asegurar que los datos son correctos
¡GRACIAS!
Ignacio Madrid
Socio de Advanced Risk & Compliance Analytics Solutions +52 (55) 52635780
[email protected] Alberto Páez
Gerente Senior de Advanced Risk & Compliance Analytics Solutions
+52 (55) 52632339
[email protected] Eduardo Esteban
Gerente de Advanced Risk & Compliance Analytics Solutions +52 (55) 52638502
