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BIG DATA & ANALYTICS
La información como habilitadora del negocio

En la búsqueda de ventajas competitivas, muchas organizaciones están mirando con más atención el Big Data, concepto que apunta a generar información útil para el negocio a partir de un gran volumen de datos diversos, y a gran velocidad. Para conocer más sobre esta tecnología y sus posibilidades, importantes actores se reunieron en un desayuno organizado por Revista Gerencia.

Hace varios años, las empresas “digitales” (aquellas cuyo “core business” está básicamente en la web o en una app) se dieron cuenta de que explotar las grandes cantidades de datos que generaban sus procesos, podría otorgarles una importante ventaja competitiva. Para ello, estas organizaciones comenzaron a emplear el concepto de Big Data, es decir, integrar diversas fuentes de data en potentes plataformas de cómputo para obtener información más velozmente y de mayor utilidad para el negocio.

En la actualidad, lo anterior es solo un ejemplo de lo que diversas compañías privadas y entidades públicas alrededor del mundo están realizando con estas tecnologías de Big Data & Analytics, y que ya están conscientes de las múltiples oportunidades que se les abrirían con la gestión y análisis de sus datos. Un ejemplo de ello es el Servicio de Impuestos Internos (SII), que -como explica Humberto Vargas, Gerente de Operaciones de Datactiva- invirtió en una robusta plataforma de Big Data y comenzó a trabajar con un objetivo claro: detectar evasión y fraude.

Humberto Vargas, DATACTIVA
Enrique Gallardo, DEYDE
Patricio Palacios, ANIDA.
Marcelo Sukni, SAS.
Eduardo Villablanca, BLUE PEAKS
Carlos González, MICROFOCUS
Rafael Meneses,
ZEKE.
Tatiana Castro, ANALYTICS10.
Alfredo Novoa, AKAINIX.
Freddy Saavedra,
DELL-EMC.
Emilio Espinoza, S&A CONSULTORES ASOCIADOS.
Inti Paredes, SALUDINNOVA.

“Hace unos cinco años concretaron una gran inversión en una solución de este tipo y al cabo de tres años, pudieron comenzar a recuperar millones de dó- lares en evasiones, con lo que se pagó la plataforma y mucho más”, comenta. Sin embargo, y a diferencia de lo que están acostumbrados, el éxito de estos proyectos no se basa solo en la compra de una determinada herramienta. Al respecto, Enrique Gallardo, Director Comercial en Deyde Chile, afirma que “cuando una empresa que no nació en esta revolución digital desea empezar a hacer algo con su información, su transformación interna es un trabajo de consultoría, pues va mucho más allá de definir el caso de negocio”. En este sentido, para el ejecutivo, “Big Data & Analytics no es un cambio tecnológico, pues las plataformas TI están y son pocas las cosas que no se pueden hacer. Se trata de un cambio cultural y, como tal, inquieta a muchas personas que piensan que una máquina podría reemplazarlas”, indica.


Una herramienta al servicio del negocio

Entre los principales aspectos que han jugado un rol clave en la adopción de tecnologías de Big Data (o al menos, en la popularización de este concepto), nuestros invitados destacan los cambios en el comportamiento del consumidor. A juicio de Patricio Palacios, Business Developer para Chile y Perú de Anida, “dado que el consumidor hoy exige una mayor velocidad y una mejor experiencia de compra, es necesario pensar en una herramienta que permita satisfacer esas demandas”. “Al final, da lo mismo la plataforma. Lo importante es saber qué es lo que el cliente quiere lograr y, una vez con eso, buscar la forma de integrar las herramientas que resuelvan su problema. Y hablo de integración, pues hoy no hay una única aplicación que sirva para todo”, añade.

Coincidiendo con esta mirada, Marcelo Sukni, Gerente General de SAS Chile & Perú, sostiene que, al pensar en Big Data, las empresas no deben focalizarse en la técnica asociada al análisis de los datos, sino más bien en el problema de negocios que esa información puede resolver, de ser estudiada y analizada con certeza.

“Lo esencial es entender que el negocio requiere una solución para cubrir algún requerimiento específico, como puede ser aumentar las ventas, disminuir los costos u optimizar algún proceso, y que tengo la data como mi activo fijo que permitirá desarrollar acciones útiles. Por lo tanto, todo lo que esté alrededor de esos datos (Big Data, Small Data, Machine Learning, redes neuronales o cualquier método estadístico), es solo una forma para hacer un cálculo que permita llegar a alguna conclusión y tomar acciones útiles en relación a esa necesidad de negocio”, indica.

Al respecto, Eduardo Villablanca, Gerente General de Blue Peaks, profundiza en la importancia de evaluar un proyecto de Big Data desde el punto de vista del negocio, enfatizando en la necesidad de considerar cualquier tipo de archivo como un contenedor de información. “Hay que centrarse en cómo manejar toda esa información y convertirla en datos válidos y certeros que, por ejemplo, generen casos de negocios tan prácticos como capturar una factura en el punto de entrega. Eso acelera un proceso de facturación de días a minutos, con lo que se pueden obtener ahorros increíbles para los clientes”, comenta.

Al respecto, Carlos González, HPE Software Big Data & Information Management Sales Manager para la región MCA de MicroFocus, también concuerda con la necesidad de ver un proyecto de Big Data desde el punto de vista del negocio y no de la tecnología: “En muchos lados se habla de este concepto, pero sin tener claro los alcances. A veces, estos proyectos son islas dentro de la empresa y se avanza sin definir una meta, sino que solo enfocándose en la herramienta de moda”, comenta.

En este sentido, los expertos concuerdan en recomendar que un proyecto de Big Data no debe iniciarse por la metodología a utilizar para recolectar o analizar datos, sino más bien desde su factibilidad y confiabilidad para resolver las necesidades del negocio. “Lo importante es la aplicación de la tecnología, es decir, el uso que se le dará en la organización. Por ello, decidimos que al abordar los clientes, más que centrarse en el área de TI, se debe contactar a las áreas de negocios y, al mismo tiempo, dejar de lado la venta de Big Data en sí para tratar de vender el uso que se le puede dar a los datos almacenados”, explica Rafael Meneses, Gerente General de Zeke.


Impulsando la aparición de nuevos profesionales

Este cambio de enfoque conlleva un cambio en los ejecutivos de ventas de los proveedores, los que ahora deben estar más relacionados con el negocio del cliente que con la tecnología que desean vender. “La clave es demostrar cómo podemos hacer que nuestros algoritmos de inteligencia artificial junto a los repositorios de datos del cliente, pueden ayudar a su negocio”, añade el ejecutivo de Zeke. Asimismo, ha ido surgiendo un profesional mucho más especializado y (hasta ahora) bastante escaso: el Data Scientist. Al respecto, Tatiana Castro, Sales Executive de Analytics10, señala que si bien en Chile hay muy buenos Data Scientists, contratar profesionales con este perfil es más bien complejo y costoso. “El Data Scientist es un estadístico, un analista, un programador, y, adicionalmente, un conocedor del negocio de cada uno de sus clientes, lo que le permite interiorizarse en temas de tecnología, comerciales, de marketing, producción, logística y todo lo que sea un ‘dolor de cabeza’ para el cliente”. En este sentido, Alfredo Novoa, CEO & Co-fundador de Akainix, indica que el Big Data también ha dado paso a una necesidad de “reeducación profesional”. “Al vender un proyecto de Big Data, nuestro mejor interlocutor siempre es el dueño, pues los gerentes pueden ver amenazadas sus áreas de acción, así como existen algunas profesiones específicas que probablemente se sientan muy amenazadas. Entonces, si bien requieren datos con inmediatez y alta disponibilidad, las empresas también deben prepararse profesionalmente para esta nueva forma de trabajo”, aclara.

Graficando las razones de este temor, Rafael Meneses relata una competencia de reconocimiento de imágenes que se realiza en Estados Unidos: “Todos los años, la mejora en los resultados de la competencia era a una tasa normal y gradual cercana al 10%. Sin embargo, en 2012 se incorporó a la competencia un sistema basado en Machine Learning con el que se logró una mejora sustancial y que en 2013 superó a los humanos”.


La adopción en Chile

En la actualidad, según Freddy Saavedra, Sales Director en Dell-EMC Chile, la mayor cantidad de esfuerzos relacionados con Big Data se da en la banca y las empresas de telecomunicaciones. El ejecutivo también enfatiza en la necesidad de pensar en un enfoque de “win-win” rápido. “No sirve pensar en proyectos de muy largo aliento, porque es importante que las áreas a las que estamos aportando, muestren resultados rápidos hacia la compañía”, expresa.

En este sentido, las unidades de negocios que más interés han mostrado por proyectos de Big Data & Analytics son las de marketing, principalmente por el mix de datos que reciben y manejan, o bien las de ventas, que buscan una forma de hacer una mejor segmentación de sus clientes.

Por su parte, Emilio Espinoza, Subgerente de Big Data y Analytics de S&A Consultores Asociados, explica que hay muchos casos de uso, más allá de una unidad de negocios en particular. “En Barcelona, se diseñó un sistema de Big Data para analizar guiones de películas. Se trata de una solución relativamente pequeña a la que le entregas un texto de un guión y la que -combinando diversas variables desde la web y redes sociales- le asigna un puntaje que indica la viabilidad del proyecto. Podría hacerse una solución similar con proyectos de Responsabilidad Social Empresarial, e incluso solo podríamos imaginar los avances que se pudieran lograr con el tratamiento de enfermedades, como por ejemplo, el cáncer, si implementamos Big Data con la información de todos los pacientes y tratamientos del mundo, cuáles han dado mejores resultados y en qué condiciones”.

Como un especialista en la aplicación de soluciones TI en el ámbito de la Salud, Inti Paredes, CEO y Co-Fundador de SaludInnova, recuerda que el Big Data es solo una tecnología más que habilita al médico para mejorar su servicio. “Hoy en día, la tecnología es un medio, pero no el fin y, en este sentido, es una herramienta que soporta la decisión médica”, agrega. Para el ejecutivo, un médico se beneficiaría al hacer diagnósticos más certeros y en menor tiempo, combinando su conocimiento base con información que evalúe ciertos comportamientos y patrones frente a determinados pacientes y, a su vez, podría recomendar un tratamiento de acuerdo a los resultados que se han registrado en cada caso de similares características.

Lino Tejeda, SONDA.
Nicolás Tagle, DELOITTE.

“Hoy en día, debo mirar al paciente o consumidor como una persona que quiere adquirir un servicio, y para mejorarlo, el Big Data no debe seguir solo enfocado en la logística administrativa de la mejora del proceso, sino que debe actuar como una herramienta para entregar un mejor servicio”, acota.

En tanto, para Lino Tejeda, Gerente de Innovación de Sonda, es también un factor de éxito en un proyecto de Big Data el encontrar la forma de monetizar la tecnología y la manera más concreta de lograrlo es con Internet de las Cosas y las redes sociales. “Creo que es altamente relevante tratar de identificar cuáles son los modelos o las herramientas digitales que permiten monetizar estas soluciones. Si se logra identificar esto se generará un ecosistema capaz de sustentar las problemáticas que planteamos hoy en día: cómo dar solución a problemas en ámbitos productivos, comerciales o de marketing. Pero si no somos capaces de identificar un modelo de negocios que permita monetizar rápidamente estas tecnologías, serán solo prototipos que suenan muy bien, pero cuando queramos escalarlos a un ámbito más industrial, se hará complejo”, explica el ejecutivo de Sonda.

Nicolás Tagle, Data Science Manager de la división de Strategic Analytics & Modelling de Deloitte, concuerda en la necesidad de monetizar una visión de Big Data desde el punto de vista del negocio, pero añade que para lograrlo es fundamental alinear la tecnología, los datos y las personas: “Es necesario conectar estos factores dentro de la organización y que todos estén inmersos en los procesos para generar valor. Puedo tener un modelo perfecto que me diga qué es lo que debo ofrecer a mis clientes, pero si no cuento con las personas que puedan incorporar esa información en el proceso de toma de decisiones no generaré valor”, concluye.

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Septiembre 2017
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