Octubre 2014
El boom de los datos
Fuente: Gestión. Artículo: Big Data: La nueva moneda en el mundo de los negocios. Martes, 07
de octubre del 2014
Según el International Data Corporation (IDC), 90% de los datos a nivel mundial han sido
creados tan solo en los últimos dos años, estimando que el volumen de registros digitales
podría llegar a 1.2 millones de zetabytes (1021 bytes) este año y que crecerá 44 veces durante la
siguiente década.
Durante el período comprendido entre los años 2004 al 2012, nuestra región experimentó un
crecimiento promedio superior al 4% en el PBI, pero de acuerdo a los pronósticos de los
expertos, se espera que de 2013 a 2016 haya menor crecimiento, alrededor del 2%. Esto generará incertidumbre entre las empresas.
Las empresas pueden combinar conjuntos de datos, nueva ingeniería e información de valor para
aprovechar una oportunidad de US$ 1.6 trillones en ingresos a lo largo de los próximos cuatro
años, de acuerdo con investigaciones conducidas por IDC.
Las empresas hoy en día acumulan cada vez más y más datos pero no todas cuentan con las herramientas y la experiencia necesarias para aprovechar esa gran cantidad de información
¿Qué es Big Bata?
Por Big Data se conoce a la posibilidad que tenemos hoy de gestionar grandes conjuntos
de datos gracias a los avances en la tecnología de información. Comúnmente se le
asocia tres características conocidas como las "3 Vs":
Velocidad
Variedad Volumen
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Big Data no es una moda, es una realidad ya en muchas empresas que están sacando provecho de nueva fuente de valor
Entendemos por BI simplemente al concepto "Analytics", cualquier proceso
impulsado por datos que proporciona "insight", esto es, un conocimiento profundo orientado a la toma de decisiones generadoras de valor para la empresa.
¿Y qué podemos encontrar en el concepto de Analytics?
Reporting: el resumen y consolidación de series de datos históricos.
Análisis de tendencias: descubrimiento de patrones ocultos en las seriestemporales de datos.
Segmentación: identificación de similitudes dentro de dichas series de datos.
Modelos predictivos: predicción de eventos futuros partiendo de datoshistóricos.
¿Qué diferencia hay entre Business Intelligence y Business
Analytics?
Proporcionar la información relevante en el momento adecuado, a las personas adecuadas y así tomar decisiones eficaces y eficiente.
Tras el sencillo "Analytics" tenemos otro término, "Advanced Analytics" o "Business Analytics" que se centraría en analizar por qué están pasando las cosas y en predecir
que va a pasar.
Añadiendo cuatro características básicas:
Que tenga relevancia para el negocio.
Que el "insight" que proporcione sea útil para tomar decisiones.
Que mida el rendimiento.
Que genere valor.¿Qué diferencia hay entre Business Intelligence y Business
Analytics?
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Business Analytics sería el nombre que le damos a "herramientas" como la investigación de operaciones, la estadística paramétrica y no paramétrica, el análisis multivariante y los modelos predictivos basados en algoritmos.
¿Y el mercado qué dice de Business Analytics?
Para Gartner, Analytics ya es un servicio que está en el Plateau of Productivity, pero además pronostica la llegada de temas como Big Data y Prescriptive Analytics, entre otros.
1. Humanización tecnológica: los usuarios no quieren ver los datos sólo en reportes estáticos sino que quieren sentir los datos e interactuar con ellos.
Quieren usarlos para construir un proyecto, persuadir a otros o tomar decisiones conjuntas basadas en hechos.
2. Desarrollando y acelerando el boom de los datos: los usuarios piden un mejor y
mayor acceso a todos sus datos, sin importar de dónde vengan y cuáles sean sus
características.
3. Aumento de la liberación de la información: una nueva generación que ha crecido con la tecnología se está incorporando al mundo empresarial y sus expectativas son diferentes a las de generaciones pasadas.
4. La Evolución y Elevación del rol de IT: la mayoría de los CIOs se preguntan qué hacer para impulsar la innovación y esto pasa por ser un habilitador de información
y no tanto un suministrador de ésta, proporcionando a los usuarios de negocio las
herramientas que necesitan para tener éxito.
¿Cuál es la realidad que nos encontramos?
5. Diferenciarse a través de la Explotación de la Información:
a medida que el tiempo cambia, así lo hace la forma de diferenciarse. Hoy en día las
compañías se diferencian basándose en la información.
6. Necesidad de velocidad y agilidad: pero para obtener el máximo retorno de la
información, el análisis debe darse con la velocidad que la gente necesita.
7. Transformación de los Análisis: hoy en día el negocio de las empresas avanza muy rápido y su aproximación hacia la información avanza igual de rápido. Ya no vale
reportar algo que ha pasado sino que hay que entender y monitorizar lo que está ocurriendo hoy.
¿Cómo tenemos que afrontar esta realidad?
El conocimiento
accionable traduce en… se Beneficio
Pasado
¿Qué ocurrió?
¿Por qué ocurrió?
¿Qué ocurre?
¿Qué hago?
Informes Alertas
Medición Táctica
¿Qué ocurrirá?
¿Qué debería hacer?
Tendencias Estrategia Información Conocimiento Business Analytics Tecnología: Datos
Negocio: Toma de decisiones
Presente Futuro
¿Cuál es la solución?
Especialistas en analytics
Consultores (informáticos, matemáticos y estadísticos)
expertos en modelos de data-minig y text-mining: modelos de
clasificación, clustering, series temporales, etc.
Consultores tecnológicos e integradores
Perfiles expertos en tecnología requeridos para la integración
de los modelos en los sistemas actuales
Consultores de negocio
Perfiles expertos en el sector y conocedores de la situación actual con el objetivo de entender el
problema de negocio y cómo se debe accionar Business Analytics Consultores de negocio Especialistas en analytics: data y text-mining Consultores tecnológicos e integradores Especialistas en estudios de mercado Especialistas en estudios de mercado
Centro de estudios propio con
amplia experiencia en investigaciones de mercado
cualitativas: entrevistas, focus
groups, mistery shopping y
cuantitativas: presenciales,
telefónico y on-line
Disponer de una visión 360 mediante un equipo multidisciplinar de BA que abarque todas estas disciplinas
Ejemplos de modelos estadísticos
Técnicas estadísticas más comunes en la predicción del fraude
Segmentación
Clasificación Asociación Previsión
Modelos que predicen con elevada precisión la
pertenencia de un caso a una clase y permiten
apoyar en la toma de decisiones.
Modelos que son capaces de agrupar casos con
distintas propiedades en grupos homogéneos lo más heterogéneos entre sí.
Modelos que identifican las
relaciones más significativas entre variables, identificando las
posibles causas de un evento. Modelos predictivos capaces de realizar proyecciones futuras en base al comportamiento pasado de un fenómeno. 11
Posibles aplicaciones
Dirección de operaciones
Dimensionamiento de servicios
Estimación de la
Demanda Prevención de fraude Gestión de canales
Gestión de Inventarios Gestión de Proveedores
Dirección estratégica de una organización
Estrategia
Comercial Fidelización y retención Inteligencia competitiva Experiencia de cliente
Captación de clientes Desarrollo áreas geográficas Dirección de marketing Conocimiento y lifetime value de cliente Cesta de productos / recomendador Plan de marketing segmentado Diseño de campañas Segmentación estratégica Seguimiento comercial Cross y up-selling Eficiencia publicitaria
Carterización Pricing y sensibilidad al
precio Satisfacción
Calidad y
El uso de la información se ha extendido dentro de las organizaciones, incorporando nuevos
perfiles de usuarios que tradicionalmente no venían haciendo uso del BI. Con ello, podemos decir que actualmente gran parte de las personas de una organización necesitan analizar información.
La visión de los fabricantes de software
Estratégica
• Ejecutivos requiere un visión 360 de la compañía para poder analizar el performance de la organización, las iniciativas estratégicas lanzadas, tendencias y métricas.
Táctica
• Analistas de negocio interpretan los datos con el fin de generar reportes para la dirección de la compañía, y para descubrir la casusa raíz de los problemas.
Operacional
• Usuarios de negocio necesitan información operacional fácil de usar y que puedan manejar en su día a día.
¿Cómo los fabricantes cubren estas capas de información?
Estratégica: Visión grafica resumida • Objetivo: key performance metrics.
• Display: Indicadores gráficos, números, etc. • Tecnología: Dashboards, scorecards y portales. Táctica: Vista multidimensional
• Objetivo: Explorar información desde múltiples dimensiones. • Display: Gráficas y tablas interactivas.
• Tecnología:OLAP, reportes interactivos. Operacional: Vista de reporting detallada
• Objetivo: Examinar detalles antes de tomar acciones. • Display: Tabla o report en una ventana separada. • Tecnología: Reportes operacionales, DW queries.
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