¿Qué ventajas ofrece la sistematización de los proyectos empresariales, según la información que generan los consumidores? El análisis de datos puede establecer la diferencia entre tener o no éxito en una empresa y para algunas, el concepto de big data analytics no es nuevo.

Basta con mirar a las compañías de telecomunicaciones que recopilan miles de millones de registros detallados de llamadas al día o a una petrolera que analiza terabytes de información geológica a menudo, y las bolsas de valores que procesan millones de transacciones por minuto.

Es decir, los negocios utilizan grandes cantidades de datos para obtener resultados centrados en el cliente y así encontrar soluciones a retos empresariales y transformar procesos.

En 2012 el informe ‘Analytics: el uso de Big Data en el mundo real. Cómo las empresas más innovadoras extraen valor de datos inciertos’, del IBM Institute for Business Value y de la Escuela de Negocios Saïd de la Universidad de Oxford ya hablaba de las ventajas competitivas de la analítica en las compañías, “dada su capacidad para influir profundamente en el comercio de una economía global”.

En esa línea, —según la International Data Corporation (IDC)— las organizaciones invirtieron $ 20 mil millones en tecnología y servicios de big data en 2015.

Los datos masivos
En primer lugar es importante determinar qué es big data. Muchos expertos y estudios coinciden en que este concepto se utiliza para hablar de grandes volúmenes de información variada que debe ser analizada y procesada de forma rápida y precisa.

Aunque no se ha acordado una cantidad específica —según la la multinacional estadounidense International Business Machines Corporation (IBM)— usualmente es utilizado en términos de petabytes y exabytes de datos. Hace 6 años, IBM aseguraba que diariamente se generaban en el mundo alrededor de 2,5 quintillones de bytes.

Entre los datos que se pueden analizar están los generados por las personas que incluyen registros médicos, interacciones en redes sociales y en la web en general. Además están las transferencias bancarias, las llamadas, entre otros; así también los generados con medidores o sensores de temperatura, sonido y presión, y por último los que provienen de los lectores biométricos para huellas digitales, genética, reconocimiento facial, etc.

Sin embargo, ¿cuál es la importancia de recoger toda esa información? Se debe tomar en cuenta que recopilar datos no tiene ningún sentido, si no se los ‘cocinan’. El fin es crear información oportuna para cumplir con los objetivos del negocio.

Como ya se adelantó al principio, los beneficios que el análisis de macrodatos ofrece a las empresas es: 1) reducir costos de producción porque ayuda a identificar maneras más eficientes de hacer negocios; 2) permite tomar mejores decisiones en corto tiempo, y 3) posibilita innovar al medir las necesidades de los clientes.

En la tercera parte del informe Cisco Connected World Technology Report (CCWTR) de Cisco Systems, se identificó que más de un tercio de los profesionales de la tecnología de la información (TI) que fueron consultados en 18 países consideraron que el big data sería una prioridad estratégica para sus compañías entre  2013 y 2018. Los países que más respaldaron esta afirmación fueron Argentina, China, India, México y Polonia.

Aunque la información que se puede analizar no es únicamente digital, es importante anotar que existe una gran mayoría de datos que sí se generan a través de este sistema. Para 2021 más de la mitad (58%) de la población usará Internet en el mundo. Solo en Latinoamérica esa cifra aumentará a 66% para ese año.

En Ecuador —según Hootsuite— hasta enero pasado, se registraba al 80% de la población como usuarios de internet, el 66% tenía alguna red social  y se registraba 15,23 millones de conexiones móviles.

En esta edición en DESDE CERO, le explicamos la importancia de una gobernanza de información dentro de su empresa. (I)

ESCENARIOS

01 Gobernanza de información
“Todas las empresas del país en menor o mayor medida necesitan de gobernanza de datos. Así como se tiene contabilidad, talento humano, la gobernanza de datos tiene que ser algo transversal”, destaca Jorge Jaramillo de Handytec, compañía ecuatoriana especializada en ofrecer soluciones de big data analytics. Jaramillo aconseja que cuando una empresa está arrancando establezca reglas y políticas de negocio básicas que le permitan, en primer lugar, tener confianza en los datos que se obtienen y luego que posibiliten alcanzar indicadores que en el futuro resuelvan muchos problemas.

Por ejemplo, que al momento de facturar el cajero le pregunte el número de cédula al cliente o que su contabilidad esté organizada en un programa como Excel. Estas normas “por más que suenen naturales, no están establecidas en ningún reglamento y, por eso, hay que disponerlas porque facilitan la depuración de datos y mejoran la atención al cliente”, dijo Jaramillo.

Señala que la gobernanza de datos se puede traducir en la organización de la información pero, ahora, se ha convertido en un tema profesional. No obstante, tiene sus limitantes: la falta de expertos en esa área y el escaso desarrollo tecnológico que, consecuentemente, retarda el desarrollo global de las empresas: “Muchas ya quieren hacer modelos pero todavía no pueden integrar su información”. (I)

02 Aplicaciones y desafíos
La intuición es importante cuando hay que tomar decisiones, pero ¿si estas pueden ser aún más certeras al basarse en datos? La primera razón para realizar un análisis de información oportuna, que vaya en sintonía con los objetivos de la empresa, es que le permite realizar un seguimiento del desarrollo de la misma.

Por ejemplo, si se invierte en una campaña de publicidad es necesario hacer una evaluación de sus resultados, y si esta no ha tenido el rendimiento requerido, se puede proponer soluciones para las siguientes. Cada proyecto debe tener un seguimiento en costes, tiempos y personas involucradas.

Lo mismo sucede con el rendimiento del equipo que conforma la empresa. En ese sentido, es importante medir su motivación, ya que esto afectará directamente los resultados que tengan en su trabajo. Asimismo, esto está relacionado con la satisfacción del cliente que también debe ser evaluado. En el caso de que, por ejemplo, se quiera aumentar las ventas se debe establecer una estrategia y controlarla para no equivocarse.

Una vez hecho el análisis, este servirá para futuras estrategias de crecimiento. El trabajo analítico permite equivocarse de manera menos costosa que con el “ensayo y error”. Jaramillo aconseja tener voluntad e interés para beneficiarse de esta tecnología y hacer un diagnóstico de arquitectura tecnológica para determinar con qué se cuenta y qué hace falta. (I)

03 Estrategias de marketing
El big data analytics y el Machine Learning pueden contribuir a realizar estrategias de marketing y publicidad más efectivas. Ese es uno de los servicios que ofrece Grupo Dharma, un emprendimiento de Alejandro y Daniel Pozo que lleva más de 1 año en el mercado.

Alejandro explicó que gracias al análisis de datos se pueden identificar patrones de conducta del cliente y, así, vaticinar tendencias, predecir ventas y determinar la geolocalización de la demanda de un producto. “En primer lugar la información te ayuda a segmentar tu público objetivo, a quién vas a vender y dónde se encuentra”, dijo Alejandro, quién considera que las pymes (pequeñas y medianas empresa) desperdician una oportunidad al no consumir su información de manera inteligente.

En ese sentido, Daniel manifestó que se pueden tomar datos de las redes sociales como los comentarios y lo que comparten los usuarios y todo eso trasladarlo a una estrategia de ventas. Los emprendedores aconsejan analizar los datos oportunos dentro del giro de negocio: “El objetivo final es tomar todos estos datos en bruto y transformarlos en información útil para la toma de decisiones”. Reconocen que el big data analytics puede tener costos elevados. Las pymes pueden apoyarse en herramientas como Google Analytics o Facebook para hacer seguimiento de sus campañas en redes. (I)

04 Innovación basada en datos
El análisis de datos oportunos ayuda a prevenir problemas y a encontrar soluciones innovadoras. La banca, los seguros y el retail son los sectores de más oportunidad —según Jaramillo— para empresas especializadas en big data analytics; sin embargo, otras industrias también pueden generar datos que se  aprovechan para mejorar su productividad, por ejemplo, los deportes y la agricultura.

En este último, AgroScan Scanning Processing and Data Solutions, un emprendimiento que tiene 2 años en el mercado tiene por objetivo proveer información específica a pequeñas, medianas y grandes empresas para que trabajen en una agricultura de precisión. Johnny Villacís, uno de sus cinco co-fundadores explicó que trabajan con drones (vehículos aéreos no tripulados) que poseen un sistema de inteligencia artificial; estos toman fotografías georreferenciadas a lo largo del trayecto, lo que les permite conocer los estados de los cultivos y las necesidades en tiempo real.

Con esos informes detallados los agricultores pueden mejorar su productividad y reducir hasta en un 60% los costos y, a su vez, minimizar el impacto ambiental. Tienen una plataforma que se alimenta de todos estos datos y los procesa en modelos predictivos: “Nuestra plataforma web procesa todas esas imágenes, la codifica y le da al cliente informes detallados y predictivos sobre sus cultivos”, manifestó Villacís. (I)