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Analítica de datos: Aproveche al máximo su presupuesto

[15/04/2019] Las organizaciones de todo el mundo están gastando más en analítica de datos. Las preguntas clave: ¿Están convirtiendo esas inversiones en analíticas que realmente promueven el valor de negocio? o, de lo contrario, ¿qué puede ayudar a darles los mejores resultados?

Un estudio del 2018 realizado por International Data Corp. (IDC) pronostica que los ingresos mundiales por big data y analítica de negocios alcanzarán los 260 mil millones de dólares en el 2022, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR, por sus siglas en inglés) de 12% durante el período de pronóstico desde el 2017 hasta el 2022. Los ingresos se estimaron en un total de 166 mil millones de dólares el año pasado, un aumento del 12% respecto al 2017.

Las industrias que realizan las mayores inversiones en herramientas de analítica de negocios son banca, manufactura discreta, manufactura de procesos, servicios profesionales y gobierno. Combinadas, estas industrias representaron casi la mitad de los ingresos mundiales por tecnología analítica en el 2018.

Dos de las categorías de tecnología de más rápido crecimiento serán las plataformas de software de inteligencia cognitiva/inteligencia artificial (IA) (37% CAGR) y los almacenes de datos analíticos no relacionales (30%), según IDC.

De acuerdo con Gartner, una de las tendencias analíticas más importantes de los últimos tiempos es la aparición de la analítica aumentada basada en aprendizaje automático. La analítica aumentada, que la empresa incluyó en su Top 10 Strategic Technology Trends for 2019, utiliza el aprendizaje automático para transformar la manera en que se desarrolla, consume y comparte el contenido analítico. Al automatizar la preparación de datos, la generación de conocimientos y la visualización de conocimientos, la analítica aumentada eliminará en muchos casos la necesidad de científicos de datos profesionales, afirma Gartner.

Los insights automatizados producto de la analítica aumentada también se integrarán en las aplicaciones empresariales, señala Gartner. El software y los servicios dirigidos a Recursos Humanos, Finanzas, Ventas, Marketing, Servicio al Cliente, Adquisiciones y Gestión de Activos incorporarán el aprendizaje automático para ayudar a optimizar las decisiones y acciones de todos los empleados, no solo de los analistas y científicos de datos.

Dichos cambios resaltan la sed por la analítica en un momento en que la competencia por el talento en ciencia de la información es escasa. Asimismo, a medida que los proveedores integran las capacidades del aprendizaje automático y de la ciencia de datos en el tejido de sus plataformas, la promesa de una "ciencia de datos ciudadana -en la que los usuarios que se encuentran fuera del campo de la estadística y la analítica podrán extraer información predictiva y prescriptiva de los datos- se cumplirá, añade Gartner. Hasta el 2020, se espera que el número de científicos de datos ciudadanos crezca cinco veces más rápido que el número de científicos de datos profesionales.

A continuación, podrá conocer las maneras en que las distintas organizaciones gastan en analítica, en términos de tecnologías, alianzas y personal, así como dónde están experimentando el mayor retorno de sus inversiones.

Analítica en el campus

La Universidad Indiana de Pennsylvania completó una importante inversión en herramientas de analítica e infraestructura, incluyendo una plataforma de almacenamiento de datos y herramientas de inteligencia de negocios (BI, por sus siglas en inglés) en el 2018 y continuará implementando algunas de estas inversiones en el 2019.

"Nos centramos mucho en la analítica de la calidad, oportunidad e integridad de los datos en sí mismos, así como en la calidad del modelo de datos, afirma Bill Balint, CIO. "Creemos que ésta es un área que a menudo se pasa por alto en el almacenamiento de datos/inteligencia de negocios de la educación superior.

La universidad está migrando cada vez más hacia sistemas de transacciones y aplicaciones de nube en las que las capacidades de analítica de datos están integradas en la funcionalidad, afirma Balint.

Para la analítica, uno de los casos de uso que probablemente proporcionará los mejores resultados y el retorno a la inversión (ROI, por sus siglas en inglés) es el aumento de las inscripciones de estudiantes.

"El énfasis en atraer nuevos estudiantes, retenerlos y graduarlos nunca ha sido tan alto, señala Balint. "Los conjuntos de resultados analíticos que pueden ayudar a la institución a desplegar sus recursos para ayudar a revelar los pasos de acción para alcanzar este objetivo son los más valiosos.

Un ejemplo sería la analítica predictiva que podría indicar qué estudiantes están en riesgo de no asistir a la universidad, no continuar con los estudios o reprobar las clases.

"Al usar está analítica, la universidad podría tomar decisiones de negocio sobre cómo abordar la necesidad antes de que el estudiante, o cualquier futuro estudiante en la misma situación, corra algún riesgo, afirma Balint.

La Universidad Indiana de Pensilvania tiene tres áreas principales de énfasis con la analítica de datos, afirma Balint.

La primera comprende los sistemas analíticos especializados en educación superior que pueden ayudar a identificar el ROI de la entrega de instrucción específica. La segunda se enfoca en el modelado predictivo y los sistemas de alerta temprana que pueden ayudar a identificar, lo antes posible, a los estudiantes "en riesgo en el proceso. La tercera se concentra en los nuevos sistemas transaccionales que tienen capacidades analíticas -o que están preparados para ellas- incorporadas directamente en el producto final.

Al igual que muchas otras organizaciones, la universidad está ansiosa por encontrar personas capacitadas para trabajar en proyectos relacionados con la analítica.

"Nuestro mayor déficit de habilidades se encuentra en ciencia de datos, afirma Balint. "Estamos en un área rural y las estructuras salariales de la educación superior también pueden hacer que sea difícil atraer a los mejores talentos, especialmente para un conjunto de habilidades en demanda. Éste es uno de los principales desafíos en cuanto al talento que enfrentaremos a futuro. Siempre existe una necesidad de desarrolladores de aplicaciones y administradores de bases de datos que puedan trabajar en un almacén de datos y en un entorno de BI, señala Balint.

La analítica de datos se ha convertido en un componente clave para la universidad, no solo en TI sino en muchas operaciones diferentes.

"Estamos limitados por restricciones significativas de dinero, personas y tiempo, comenta Balint. "Cualquier herramienta o concepto que pueda ayudarnos a tomar decisiones críticas, centradas y guiadas por la información, de manera más rápida o económica, es algo increíblemente valioso en este ambiente. En gran medida, la analítica tiene el potencial de ajustarse bastante a esa necesidad.

La analítica se ha vuelto tan importante que "la capacidad analítica de un sistema transaccional -o su nivel de preparación para la analítica- es casi más importante que la funcionalidad de ese sistema, lo cual es un gran cambio con respecto al pasado, afirma Balint.

Modernización de los registros financieros

El Artesia General Hospital, que atiende a las comunidades en el sureste de Nuevo México, se encuentra en medio de una transformación digital, y parte de ese esfuerzo implica un creciente énfasis en la analítica de datos.

Durante el año pasado, la organización ha gastado cerca del 30% de su presupuesto anual de TI en analítica de datos, afirma Eric Jiménez, director de TI del hospital.

Debido a las limitaciones de recursos, inicialmente Artesia necesitaba externalizar la creación de su programa de analítica, afirma Jiménez. Como tal, la mayor parte del presupuesto de analítica se destinó a honorarios de consultoría. El resto del presupuesto se destinó al software y al despliegue.

"Nuestro enfoque principal estaba en las finanzas, afirma Jiménez. "Nuestro equipo financiero estaba haciendo todos sus informes en Excel. Éstos recopilaban datos de diferentes áreas y los vinculaban a una hoja de cálculo maestra.

Pero con Excel, existe un límite para la cantidad de usuarios que pueden editar las hojas de cálculo, agrega Jiménez. Además, después de muchos años de recopilar datos, las hojas de cálculo se estaban convirtiendo en archivos grandes y engorrosos. El área financiera estaba almacenando estos archivos en un servidor, pero a veces los gerentes llevaban las hojas de cálculo a casa en sus computadoras portátiles para trabajar durante el fin de semana.

"Esto causaba problemas para volver a enlazarse con la hoja de cálculo maestra, afirma Jiménez. "Otra falla ocurrió cuando tuvimos problemas con el servidor, los archivos de Excel se corrompían. Teníamos que restaurar el archivo a partir de las copias de seguridad, lo que le generaba trabajo adicional al equipo financiero, debido a que este necesitaba recopilar los datos nuevamente.

Actualmente, todos los datos financieros se localizan en una ubicación centralizada mediante una plataforma de analítica, y el área financiera ya no depende de las hojas de cálculo. "Anteriormente, recopilar y analizar los datos tomaba horas o días, agrega Jiménez. "Ahora demora minutos. Los usuarios financieros pueden trabajar en otros problemas y no tienen que preocuparse con las hojas de cálculo.

Para ayudar a obtener más insights de negocio de la analítica, Artesia está buscando un "narrador de datos, afirma Jiménez. "La persona debe poder analizar los datos y proporcionar una historia, explica. "Deben tener un alto nivel de comprensión respecto al proceso de recopilación de los datos. Una vez que se recopilan, deben comprender cómo el usuario final va a utilizar los datos.

Aunque el hospital aún se encuentra en las primeras etapas de aprovechar la analítica de datos, ya está viendo valor. "El ahorro de tiempo nos ha ayudado a centrarnos en otros proyectos, afirma Jiménez. "La analítica es solo la primera etapa y la base. Durante los próximos dos meses, la organización cambiará para usar más analítica en nuestros trabajos diarios. Una vez que tengamos una buena base, podremos comenzar a utilizar herramientas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en nuestra organización.

Mejora de los resultados de negocio

Este año, Worldwide Assurance for Employees of Public Agencies (WAEPA), una asociación sin fines de lucro que proporciona seguros de vida y beneficios de servicios financieros a empleados federales civiles, planea aumentar el gasto en analítica de datos en 15%.

Una de las prioridades para el año es crear un marco de trabajo analítico orientado a resultados de negocio, "en el que entrevistamos a las principales partes interesadas de la organización y, en función de los resultados que intentan lograr, crearemos una imagen visual y la automatizaremos en la mayor medida posible, afirma Brandon Jones, CIO.

La analítica brindará los mejores resultados cuando estén orientados a la producción de resultados de negocio específicos, afirma Jones. WAEPA tiene como objetivo crear "una plataforma de analítica holística e integrada que pueda combinar diferentes funciones para soportar casos de uso sofisticados, así como permitir la expansión continua de las funcionalidades junto a la evolución de los casos de uso y, simultáneamente, reducir la complejidad y el riesgo de la implementación.

Para reforzar su estrategia de analítica, la organización está buscando profesionales de TI con experiencia y habilidades en analítica de datos, almacenamiento de datos, BI, ciencia de datos y minería de big data.

Con el fin de identificar tendencias en grandes conjuntos de datos, WAEPA aprovechará estos conjuntos de habilidades para crear arquitecturas de minería de datos, modelos y protocolos, para informes estadísticos y metodologías de analítica de datos.

La analítica podría aplicarse a una variedad de áreas del negocio, incluyendo economía de mercado, cadena de abastecimiento, marketing/publicidad e investigación científica.

La analítica de datos es primordial para la capacidad que tiene una organización de atender bien a los clientes, afirma Jones. "Vivimos en un mundo digital, y [necesitamos centrarnos] en el cliente y en cómo evolucionan y desean consumir, comprar, calificar productos, afirma Jones. "Nuestra analítica debería brindarle información a una multitud de decisiones de negocio para incrementar todo, desde conversiones hasta personas.