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Unisys: Implementar soluciones Analytics no es sencillo

Hasta hace pocos años, existían tendencias que simplemente agregaban valor a una empresa. Esto ha cambiado y ya es una necesidad, no solamente para las empresas, sino para los usuarios. Ejemplos en la banca, retail, telecomunicaciones y otros sobran.

CIO América Latina| Mario A. Beroes R.| @marioberoes22

Carlos Ferrer, Gerente General de Unisys para América Latina Central, Sur y Andina; y líder de Servicios Financieros para América Latina, considera que el 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.

-¡Exacto! Y esto es un as bajo la manga que 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.

Ferrer: "Con la analítica nos irá mejor"
Ferrer: “Con la analítica nos irá mejor”

Ferrer agrega que 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.

En su opinión, el éxito de una empresa 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 tiene toda la razón el estudio! 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 en su opinión, 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.

Por último, y 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”.

“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”.

 

Mario Augusto Beroes Ríos

Periodista graduado en la UCV en la mención Audiovisual.