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Columnas de opinión

Navegando en un mar de información

Por: Úrsula Breña Cobo, directora y cofundadora de KDD

Ursula Breña

[09/06/2015] Si bien se habla que las empresas, en mayor o menor medida, necesitan analizar información, poco se sabe de cómo atacar un proyecto que realmente agregue valor al negocio con uso de "smart data.

La gran cantidad de datos generados internamente por las empresas y los disponibles en el entorno de data estructurada y no estructurada, hacen la tarea de selección de variables a interactuar aún más difícil.

A ello se aúna que ya no basta solo analizar información histórica generada internamente, que si bien sigue siendo referente para tomar medidas correctivas expost, no son suficientes.

El solo analizar información "post mortem no hará que se tengan los suficientes elementos que permitan luego definir características distintivas de los productos y/o servicios ofrecidos que apoyen a la gestión y ayuden a despuntar a las empresas de su competencia.

Analizar información en línea, y por qué no tentar diseñar modelos que anticipen comportamientos exante, pueden marcar la diferencia para contar con ventajas competitivas y hacer que se tenga gran impacto en los resultados empresariales.

El analizar data estructurada (interna y externa) y no estructurada (redes sociales, motores de búsqueda, etc.) y confluir la información en un mix de análisis es un reto por abordar.

En tal sentido, las empresas deben reconocer como ventaja estratégica no solo saber analizar datos, sino dimensionar su aplicación al negocio. La gestión de los datos hace que se destaque una nueva competencia requerida dentro de las organizaciones: los arquitectos de negocio, quienes teniendo el conocimiento de los objetivos estratégicos, logren amalgamarlos y ayuden a diseñar el modelo de datos que haga sentido a éstos para su posterior explotación.

Así, la evolución de la inteligencia de negocios que se extiende en la actualidad a la inteligencia social termina siendo un factor gravitante y pivotal que marcará la diferencia de estar o no estar en el mercado.

Hay que evolucionar de la etapa de reporting aislados estáticos, a la analítica interactiva de datos del negocio. Este es un trabajo en conjunto de quienes manejan el negocio, y las áreas de TI que cada vez más necesitan personas que conozcan como éstos operan. El éxito radica en saber qué información hace sentido analizar y poner a disposición de los tomadores de decisiones de manera oportuna "time to market que permita marcar la diferencia.

Todo lo antes dicho suena medio obvio para algunos; sin embargo, en nuestro entorno muchos proyectos de análisis de datos, se asocian erróneamente solo a información transaccional, y/o se esperanzan en que la implementación y aplicación de la herramienta de inteligencia de negocio (BI, por sus siglas en inglés) "mágicamente proveerá los elementos suficientes para solucionar el requerimiento de información.

El resultado termina desilusionando a propios y extraños, porque se hacen denodados esfuerzos de implementación sobre "modelos no concebidos adecuadamente con lo cual se tiene data, e información, pero no necesariamente "smart data que ayude a la gestión.

¿Qué se requiere para tener Smart Data?

Son tres elementos que deben converger para lograr tener un resultado óptimo que agregue valor a los negocios: triangulando personas, procesos y tecnología a través de un marco metodológico de gestión estratégica.

Personas: que ayuden a modelar la arquitectura de la solución, conocedoras de cuáles son las variables que influyen en el negocio.

Procesos: identificándose al dueño del proceso y definiendo protocolos de gobierno de datos dentro de esquema de trabajo de centros de competencia. Se requiere identificar los gaps que existen que podrían poner en peligro la gestión, extracción y procesamiento de información para un posterior análisis.

Tecnología: definición de hardware y software que brinde la agilidad suficiente para hacer disponible la información dentro de un esquema autogestionado, modular, escalable, flexible y multiplataforma, dentro de un esquema de tiempos de respuesta del servicio alineados a las necesidades de cada proceso.

¿Qué hay que hacer?   

Hay que conceptualizar, modelar y hacer disponible la información, alineándolos a lo que realmente se quiere obtener como indicador que haga sentido para la gestión de los resultados del negocio.

En tal sentido, es prioritario identificar y entender como inciden las diversas variables - internas, externas y resultantes- en los procesos involucrados, que harán luego del modelamiento una armoniosa interacción de fuentes y flujos de datos de los sistemas de información que busquen devolver indicadores de calidad que hagan foco y apalanquen el logro de los objetivos estratégicos.

Hay que monetizar los proyectos de análisis de información, hacerlos tangibles para que reditúen y que no terminen siendo un esfuerzo denodado de recursos (monetarios y no monetarios), y encima no sirvan para lo que se quiera obtener.

Ponerlos en valor para los que hoy en día son "descreídos del impacto de proyectos de esta naturaleza, tengan claro los beneficios para el negocio y puedan tangibilizar la repercusión que deben tener en el mismo; la definición de KPIs asociados debe ser una tarea imperativa para realmente medir como se agrega valor, este el principal reto.

Hay que hablar de CAPEX y como toda inversión tiene que medirse para que el retorno justifique los recursos destinados para su desarrollo.

CIO, Perú

Úrsula Breña Cobo, directora y cofundadora de KDD (Knowledge Data Discovery), es una ejecutiva senior especializada en gestión, innovación estratégica de negocios, optimización y eficiencias, haciendo uso de la tecnología como medio de impacto en el logro de objetivos definidos en la adecuación de los procesos core y de soporte del negocio.