[23/03/2022] La analítica de datos es un ámbito en constante movimiento. A principios del 2020, parecía claro que las organizaciones seguirían invirtiendo fuertemente en analítica para apoyar sus transformaciones digitales. La pandemia de COVID-19 surgió como un importante factor de perturbación.
Al principio de la pandemia, parecía que las organizaciones podrían dejar de lado los avances en materia de datos y análisis para centrarse en otras prioridades urgentes, como la habilitación de una fuerza de trabajo remota. Pero, en muchos casos, las organizaciones aceleraron su adopción de capacidades de datos y análisis y de IA. En julio del 2020, un estudio de KPMG descubrió que el 67% de los encuestados aumentó el ritmo de su estrategia de transformación digital debido a la pandemia, y el 63% aumentó su presupuesto de transformación digital.
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Las cosas no han disminuido desde entonces. La firma de investigación Fortune Business Insights predice que el mercado global de análisis de big data crecerá hasta los 549.700 millones de dólares en el 2028 con una CAGR del 13,2% entre el 2021 y el 2008.
A medida que los líderes de TI centran su atención en el análisis de datos y la IA en el 2022 y más allá, deben tener en cuenta las siguientes tres tendencias estrechamente relacionadas.
Todo gira en torno a la cadena de suministro
La pandemia ha ejercido una enorme presión sobre la cadena de suministro mundial. El año pasado se vieron barcos esperando interminablemente para entrar en los puertos, contenedores apilados en los centros de distribución y estanterías vacías en algunos casos. Para muchas organizaciones, el análisis de la cadena de suministro se está convirtiendo en un componente esencial para hacer negocios.
"La mayoría de las organizaciones solo se centran en un único nivel de la cadena de suministro: Quiénes son los proveedores y cómo conseguir algunos proveedores alternativos", señala Doug Laney, compañero de innovación de estrategia de datos y análisis en West Monroe. "Creo que cada vez más organizaciones van a empezar a buscar la visibilidad de la cadena de suministro a varios niveles para poder predecir los índices de precios. No solo mis proveedores, sino los proveedores de mis proveedores, etc.".
Laney sostiene que las organizaciones pueden encontrar una gran cantidad de datos para obtener dicha visibilidad, incluyendo la recopilación de datos de su sitio web, el seguimiento de LinkedIn para la facturación, los medios de comunicación social para las quejas que van en los precios y la disponibilidad, y así sucesivamente.
Mike Giresi, director digital del fabricante Molex, dice que entender la cadena de suministro es actualmente un gran punto de dolor.
"La cadena de suministro ahora mismo es un reto enorme en muchos niveles", señala. "Estamos tratando de aprovechar los datos y la IA y ML; estamos tratando de hacer todo tipo de cosas allí para hacernos más aventajados en términos de cómo entregamos nuestra capacidad de la cadena de suministro".
Las organizaciones asignarán un valor real a sus datos
"El mayor éxito que tiene un director de datos es cuando realmente han producido o comercializado sus datos de alguna manera", anota Laney. "Esto está empezando a ser notado por muchas empresas".
Laney, exanalista distinguido de Gartner, anota que Gartner realizó un estudio sobre el éxito de los directores de datos, el cual descubrió que los directores de datos tenían 3,5 veces más probabilidades de alcanzar el éxito en su función cuando cumplían con las iniciativas de monetización de datos, frente a solo 1,7 veces más probabilidades cuando demostraban el ROI de sus inversiones en BI o análisis de datos.
Gartner también descubrió que las empresas que producen o comercializan sus datos también son más valoradas por los inversores. De hecho, señala, el valor de los datos de una empresa se está convirtiendo en un elemento importante de la actividad de fusiones y adquisiciones.
"Descubrimos que las empresas que tratan los datos más como un activo tienen una relación entre el valor de mercado y el valor contable que es casi dos veces superior a la media del mercado. Y las empresas que venden productos de datos o derivados de datos de algún tipo tienen una relación entre el mercado y el valor contable de 3 veces", indica Laney. "Por lo tanto, hay algo que los inversores realmente favorecen sobre las empresas que son más conocedoras de los datos, impulsadas por los datos u orientadas a los productos de datos".
En el 2022, las empresas se están tomando en serio la asignación de valor a sus datos y el aprovechamiento de ese valor para obtener ingresos. No se trata solo de vender datos; se trata de entender cómo incorporar los datos a un producto o servicio existente, o incluso utilizar los datos internamente, para generar flujos de valor demostrables para la organización.
Alexandre t'Kint, científico de datos en Collibra, y Sarvenaz Rahmati, desarrollador de automatización en el Centro Europeo de Formación en Investigación Clínica, publicaron recientemente una entrada de blog sobre el proceso que desarrollaron para determinar el valor de un producto de datos de Collibra. Calcularon el costo de los recursos utilizados por el producto de datos (incluidos el desarrollo, el mantenimiento y las licencias correspondientes) y los ingresos generados por el producto de datos para determinar su valor neto. El cálculo no fue sencillo, ya que el producto de datos en cuestión era una herramienta de apoyo a los ingenieros de ventas de Collibra, y no una que generara ingresos directamente.
t'Kint y Rahmati afirman que el proceso puede ayudar a las organizaciones a entender qué productos de datos les aportarán el mayor beneficio por su dinero, y a evaluar si los recursos del equipo de datos se están utilizando eficazmente.
"Es cierto que calcular el valor de tu producto de datos supone un gran esfuerzo", escriben. "Si se miden tantos costos y componentes como sea posible, el esfuerzo merece la pena. Un producto de datos eficaz conduce a decisiones precisas".
Disney Advertising Sales es un ejemplo de organización que aprovecha el valor de sus datos para conectar con los clientes. Está proporcionando a los clientes de publicidad acceso a su gráfico de audiencia a través de una sala de limpieza de datos.
"Permite a nuestros anunciantes ser mucho más innovadores más allá de los datos demográficos tradicionales", comenta Lisa Valentino, vicepresidenta ejecutiva de soluciones para clientes y habilitación de direcciones en Disney Advertising Sales. "Eso proporciona oportunidades más relevantes y contextuales, y hace que nuestros invitados y nuestros espectadores estén más contentos porque es un entorno más relevante. Y el rendimiento aumenta para nuestros clientes".
La sostenibilidad es clave
La conciencia de las cuestiones ambientales, sociales y de gobierno (ESG) estaba en aumento entre el liderazgo corporativo en el 2021 y esa tendencia continúa en el 2022.
Paige Morse, experta en sostenibilidad y estrategia para las industrias de procesos de Aspen Technology, se ha incorporado a esta empresa como directora de marketing industrial centrada en los negocios de química y energía de AspenTech. AspenTech es un proveedor de software y servicios para las industrias de procesos nacido de un proyecto conjunto del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el Departamento de Energía de Estados Unidos. En agosto del 2021, fue nombrada directora de sostenibilidad de la empresa.
"Esta nueva función se creó con un enfoque de sostenibilidad justo este verano", señala Morse. "Creo que hemos visto lo importante que es la sostenibilidad".
AspenTech está impulsando el uso de la simulación y los gemelos digitales para la sostenibilidad. Al principio, señala, utilizaba la simulación para ayudar a los clientes a estudiar varias opciones, como diferentes formas de enfocar un determinado proceso químico. ¿Qué pasa si el proceso tiene lugar a una temperatura diferente o se aplica una técnica de separación distinta?
"La mayoría de las veces se centraba en el costo y la rentabilidad", anota Morse. "¿Cómo puedo ampliar este proceso?".
Hoy, sin embargo, los clientes están cada vez más interesados en la eficiencia.
"Antes medíamos la eficiencia en dólares o euros", comenta. "Pero ahora decimos que es mejor mirarla en términos de CO2 evitado, de residuos no producidos, de materias primas que no se perdieron en el proceso".
La empresa de servicios de fabricación Jabil lleva años con su iniciativa Fábrica del Futuro. La empresa cuenta con más de cien plantas en más de 20 países, y la iniciativa Fábrica del Futuro pretende optimizar y preparar esas plantas para el futuro. May Yap, vicepresidenta senior y CIO global de Jabil, afirma que la optimización de las fábricas y la sostenibilidad van de la mano.
"Cuando creamos la iniciativa Fábrica del Futuro, no teníamos un nombre muy elegante para ella. Lo llamamos optimización de la fábrica de TI", anota Yap. "Una vez que podemos digitalizar algo en la fábrica, podemos visualizarlo. Cuando podemos visualizarlo, podemos pensar en cómo optimizar los procesos dentro de la fábrica".
Entre otras cosas, la iniciativa utiliza gemelos digitales para supervisar las operaciones de las fábricas de Jabil e identificar los residuos potenciales y, a continuación, Jabil trata de utilizar ese producto de desecho en otra parte de la fábrica. Un proceso en una fábrica podría generar vapor residual, por ejemplo. La Fábrica del Futuro utiliza los gemelos digitales para identificar la fuente del vapor residual, que puede ser capturado y utilizado para alimentar otro proceso en la fábrica.
Basado en el artículo de Thor Olavsrud (CIO) y editado por CIO Perú
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