Retos y factores de éxito en la implementación de soluciones de Analytics

Por: Carlos Ferrer.–

En el mundo moderno de hoy, en el que la tecnología ha traído consigo importantes soluciones e innovaciones que permiten mejorar la calidad de vida de las personas y reorientar procesos empresariales, nos encontramos con algunas tendencias que han pasado de ser una opción que simplemente agregaba valor a ser una necesidad para las empresas, usuarios y clientes de diferentes industrias como banca, retail, telecomunicaciones, sector público, y transporte, entre muchas otras.

image002El surgimiento del concepto de Big Data, y con éste de “Analytics” (analítica), es un ejemplo de aquellas tendencias que en un principio se presentaban como una innovación que podría marcar un diferencial importante, pero que ahora constituye un “must” en la estrategia de TI y negocios de muchas organizaciones. Según IDC, el mercado de Big Data llegará a los 800 millones de dólares en América Latina, lo que representa un crecimiento del 33% respecto al año 2014.

Este “as” bajo la manga le permite a las empresas de hoy acceder a inmensas cantidades de datos estructurados y no estructurados que al ser clasificados, correlacionados y analizados de la manera correcta permiten diferentes usos con fines predictivos y contribuyen a mejorar la toma de decisiones estratégicas para el negocio, entendiendo los intereses, hábitos, comportamientos, necesidades y preferencias del consumidor. 

Si bien en el pasado han existido algunos métodos de análisis de información en los que se apoyaba la toma de decisiones en las organizaciones, siendo uno de los más conocidos el de “Business Intelligence”, en la actualidad con el crecimiento exponencial de la información, la conectividad permanente y la expansión digital es imposible hacer un análisis tradicional de todos los datos que se generan segundo a segundo (http://pennystocks.la/internet-in-real-time/). De hecho, la data moderna está compuesta un 80% por datos no estructurados y complejos como fotos, videos, tweets, comentarios en redes sociales, textos de documentos, etc., que en ocasiones se resisten a los métodos tradicionales de análisis por lo que se requieren tecnologías de Analítica Avanzada que soporten modelos matemáticos complejos, permitan analizar información de diferentes fuentes y con diferentes formatos, que puedan interpretar la información y optimicen la capacidad y las plataformas de análisis.

El éxito de una empresa actualmente está en sus capacidades de innovación y competitividad, en esa búsqueda por ser la mejor opción que hay en el mercado sin importar que cada día salgan al mercado nuevos competidores con nuevos modelos de negocio. Según un estudio de EMC de 2015, el 65% de los ejecutivos encuestados sienten que sin el Big Data se convertirían en irrelevantes y no competitivos, ¡y tienen toda la razón! La analítica permite un acercamiento a los datos nunca antes visto en el cual podemos encontrar patrones ocultos, correlaciones, tendencias del mercado, preferencias de los consumidores, y, en definitiva, información valiosa de y para el negocio.

Sin embargo, existen muchas empresas que aún se encuentran con diferentes retos a la hora de implementar soluciones de analítica y minería de datos. ¿Cuáles son estos retos y qué pueden hacer las organizaciones para crear una estrategia que permita sacar el máximo provecho a la información generada interna y externamente?

  • En primer lugar se debe pensar en la implementación de una plataforma de Analítica Avanzada, la cual es compleja y requiere más de 10 soluciones diferentes que permitan la integración con las diferentes tecnologías de infraestructura que por lo general tiene una empresa. De igual manera, para lograr un análisis integral de la información se requieren más de 12 soluciones o aplicaciones y al menos otras 7 soluciones para gestionar las fuentes de información y la integración con los aplicativos actuales. Una vez seleccionadas las soluciones es necesario implementarlas, configurarlas, integrarlas y administrarlas. 
  • Posteriormente se debe enfrentar el hecho de que existe una insuficiencia de personal capacitado en analítica, también llamados “Científicos de Datos”, para crear los modelos matemáticos y analizar de forma correcta la data y sacarle el máximo provecho.
  • De igual forma la empresa puede tener una limitada capacidad para almacenar y analizar de forma eficiente y en tiempo real la cantidad de información que es generada a grandes velocidades debido a que la infraestructura de almacenamiento no logra soportar todos los datos ni entregar reportes actualizados al momento de una consulta, lo cual demanda una restructuración de las plataformas de TI con el fin de poder aprovechar las ventajas de la nube.

A pesar de ello, hacer estos cambios es una inversión que, comparada con los beneficios que trae el análisis de datos, puede ser muy pequeña, especialmente si se realiza de manera correcta. Poder identificar dónde debemos hacer un esfuerzo mayor para mejorar los números de la empresa, y determinar qué cambios podrían funcionar para usar los recursos de forma más efectiva y así crear nuevas estrategias que contribuyan al desempeño del negocio, son factores que a mediano y largo plazo justifican esta inversión en TI.

Para lograr un adecuado retorno a la inversión y el acceso rápido a las ventajas que ofrece la analítica avanzada, lo mejor es identificar socios de negocio que tengan ya una plataforma de Analítica consolidada y con los componentes ya integrados para que pueda ser integrada en forma ágil a las necesidades de la empresa y del negocio, y que pueda incorporarse en un modelo por servicios:  con la funcionalidad de operar en la nube de forma segura , y con los especialistas y expertos en modelamiento matemático.

Un ejemplo real del uso de analítica en la industria comercial es el trabajo que hemos realizado  con farmacéuticas que buscaban mejorar el funcionamiento entre producción, recepción de la información y optimización de los datos para ser más ágil en los procesos de la compañía. Luego de nuestro trabajo con analítica, las empresas pudieron incrementar el volumen de pronósticos de un 20% a un 90%, lo que traduce un 30% de incremento en efectividad.

La diversidad de campos de acción que tiene la analítica es lo que le da ese factor determinante y permite que determinada compañía sobresalga entre las demás,  pues no se queda únicamente en tener un servicio básico de análisis de la información estructurada y almacenada en bases de datos, sino que permite que la información aporte un valor agregado. La analítica no se encasilla en una sola área, permite un acercamiento a la data desde cualquier perspectiva. Utilizada correctamente puede poner a una empresa a la vanguardia, por encima de la competencia y marcando la pauta en la optimización de la información.

 *Carlos Ferrer es Gerente General de Unisys para América Latina Central, Sur y Andina; y Líder de Servicios Financieros para América Latina