Este es el momento de aprovechar la Analítica

Este es el momento de aprovechar la Analítica

Actualmente, la analítica en los negocios es bastante común y ampliamente adoptada en diferentes sectores e industrias, en organizaciones de diversos tamaños y en distintas regiones geográficas.

IDC proyecta que el mercado de la analítica crecerá alrededor de un 10% en los próximos meses. ¿El motivo? Existe suficiente evidencia de que la toma de decisiones basada en analítica de datos propicia una contundente diferencia competitiva.

Un factor clave para esa proyección es que las soluciones analíticas hoy en día son bastante asequibles para empresas de todos los tamaños y de muy alta calidad al estar disponibles a través de la nube, reduciendo drásticamente los tiempos de implementación.

Esto se traduce en una amplia gama de oportunidades para los proveedores de soluciones a fin de proponer o mejorar las iniciativas analíticas con sus clientes, generando mayor credibilidad y convirtiéndose inevitablemente en asesores estratégicos para su negocio.

 

El impacto de los medios sociales

En la actualidad, incluso las empresas más pequeñas dependen de Twitter, Facebook y de la publicidad en LinkedIn o Google para encontrar nuevos clientes y mejorar su marca. ¿Pero de verdad entienden cuál es el impacto en su negocio y lo que deberían hacer para sacarles mayor provecho? Un motor analítico serio es capaz de extraer y analizar varios datos valiosos, indistintamente, si proviene de redes sociales, puntos de venta, páginas web o registros de clientes.

Esa visión mucho más completa que la analítica ofrece a las empresas, es precisamente lo que les permite tomar decisiones informadas con gran agilidad, así como reducir sus costos y aumentar su eficiencia y productividad. Además, herramientas de apoyo y explotación, como los tableros de control (scorecards), y aplicaciones móviles bastante fáciles de usar, proporcionan información concisa, detallada y ordenada en cualquier momento y lugar.

Se acabaron los pretextos, usted puede –y debería– ayudar a sus clientes a beneficiarse de la analítica empresarial, ya sea que contrate expertos en la materia o que usted mismo se encargue de su diseño e implementación, con adquisiciones directas o bien en renta, porque hoy todo esto es posible. Lo más interesante es que en dicha dinámica, usted descubrirá el detalle de muchos procesos de su negocio que muy probablemente desconocía.

Cada empresa es especial y única, sin embargo, todas tienen tres objetivos fundamentales: reducción de costos o generación de ahorros, incrementar sus ingresos por ventas, y/o cumplir con la regulación correspondiente. Todos estos objetivos se pueden alinear y cumplir con la analítica avanzada.

 

¿Qué es lo más recomendable?

Es crucial y crítico asesorarse con expertos. No en compañías neófitas que se sumaron a la ‘ola de moda’, y desarrollaron tecnologías súbitamente de la nada, ni en aquellas que tienen por costumbre la adquisición estratégica de compañías para agregar ‘platillos’ que antes no ofrecían en su ‘menú’.

Busque, consulte, revise los estudios e investigaciones de las compañías dedicadas a la analítica avanzada; evalúe proveedores no solo de tecnología, sino aquellos que también sean expertos en su implementación. Cruce dicha información con referencias directas de clientes actuales de tales compañías y entonces, juzgue con criterio propio quienes son los jugadores más serios en el mercado, con referencias confiables, de solvente reputación y, sobre todo, cuya esencia haya sido desde sus orígenes la gestión de datos y el análisis de información para toma de decisiones. Los demás solo son intentos riesgosos.

Por Antonio Gómez, Sr. Account Manager, Banking & Financial Services, Teradata México

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4 casos de uso de analítica de seguridad en el sector minorista

4 casos de uso de analítica de seguridad en el sector minorista

En la mayoría de los casos los atacantes al sector minorista vigilan concienzudamente sus datos más sensibles, ya que suelen almacenar grandes cantidades de datos sobre los eventos que ocurren en su red. Es así como se pierden cientos de millones de registros de clientes, así como números de tarjeta de débito y crédito, al utilizar un sofisticado malware. Es así, por ejemplo como los criminales comprometieron la información de tarjetas de crédito de 56 millones de clientes de Home Depot.

Muchos de los sistemas y procesos actuales que resultan tardados y anacrónicos ante la sofisticación de los nuevos ataques, por lo cual no se cuenta con la capacidad de ver los indicadores de compromiso en sus entornos con la rapidez necesaria, ni se puedenresponder a estos incidentes para eliminarlos de manera inmediata y eficaz.

Modelos predictivos

Los sistemas analíticos son una respuesta real a la gravedad del problema, ya que permiten a los investigadores realizar un análisis profundo de las causas de raíz de los incidentes y desarrollar modelos predictivos del comportamiento futuro a partir del conocimiento de los patrones identificados en el centro de datos.

A esta ecuación, se ha agregado Machine Learning, que permite mejorar las capacidades de detección y respuesta. Machine Learning es un método de análisis de datos que automatiza la creación de modelos analíticos mediante el uso de algoritmos que aprenden constantemente de los datos. Las computadoras pueden encontrar insights ocultos si necesidad de que se les programe para buscar todos los puntos posibles.

La analítica proporciona capacidades de reacción, contención y prevención más allá de lo que tradicionalmente se ha tenido con la gestión de eventos, para poder establecer las referencias de desarrollo que permite detectar patrones nuevos de información para los ataques conocidos y desconocidos

Al día de hoy existen existen al menos 4 casos de uso importantes de la analítica de seguridad:

1.- Ayudar a los equipos de seguridad a reducir el tiempo promedio para detectar un ataque dentro de la organización y así acelerar la respuesta de los incidentes. Por ejemplo, la analítica puede ayudar a detectar la llegada de malware a través de la web, la instalación y el control asociados a un ataque de phishing.

2.-Ayuda a los equipos de seguridad a entender el impacto en los activos individuales del empresa. Usando esta información, los analistas pueden dar prioridad al monitoreo de la seguridad según su relevancia.

3.- la analítica puede usarse para la gestión de las configuraciones, permitiendo que TI optimice los dispositivos de la red. También ayuda a proveer información sobre la relación entre los sistemas para producir una mejor documentación de la red.

4.-La analítica de seguridad beneficia a la administración de una empresa al brindar una evaluación basada en datos para guiar a los ejecutivos de alto nivel en la toma de decisiones.

5 pasos para enfrentar la desconfianza del cliente.

La confianza, como se sabe, es un componente fundmental para los consumidores que cuentan con tarjeta de crédito, ya que ante este escenario de inseguridad evitan comprar en tiendas que han sido haqueadas. Frente este hecho se recomienda seguir los siguientes 5 pasos:

  • Asegurarse de que puedan examinar en tiempo real cantidades masivas de datos que fluyen al interior de la organización para detener las amenazas antes de que provoquen daños.
  • Utilizar analítica avanzada para reducir las falsas alarmas y detectar los problemas reales.
  • Integrar la seguridad en los requerimientos principales de la organización.
  • Entender el origen que el comportamiento de los criminales cibernéticos y otros atacantes, y después incorporarlo en los modelos que busquen las anomalías.
  • Elevar el esfuerzo para reclutar al personal adecuado y capacitarlo para enfrentar las amenazas para la organización, y seleccionar la tecnología de seguridad más efectiva, así como los proveedores más confiables.

Alejandro González Tello, Domain Expert Fraud & Security Intelligence de SAS México.

 

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“Infor Provider Market Insights” para el sector de la salud

“Infor Provider Market Insights” para el sector de la salud

AMÉRICA LATINA 2017 – Infor, proveedor líder de software empresarial atractivo, específico por industria y desarrollado en la nube, anuncia Infor Provider Market Insights, una inclusión importante en su oferta de datos y analíticas para el sector de salud. Los módulos Infor Provider Market Insights son parte de Infor CloudSuite Healthcare, y permiten acceder a los datos e información del mercado que logran un valor inmediato con respuestas que impactan el crecimiento y desarrollo de las organizaciones de salud. Ofrecido por medio de un portal basado en la web, los analytics están diseñados para ofrecer resultados fáciles de entender expresado por medio de visualizaciones interactivas que permiten a los usuarios a ver rápidamente los cambios en el mercado a lo largo del tiempo, y evaluar el impacto que tendrán las estrategias.

Cuando un hospital decide desarrollar una red clínicamente integrada de médicos en comunidad como parte de las iniciativas de salud, los líderes necesitan información de los médicos y especialistas adecuados, como también información específica sobre con quién deben asociarse para contar con referencias y alineamiento, volumen de pacientes, perspectiva del mercado y ubicación geográfica. Infor ha desarrollado estos datos dentro de los módulos de Infor Provider Market Insights, Módulo de Analytics del Mercado, Módulo de Acceso y Módulo de Referencias.

Las características de estos módulos incluyen:

  • Analytics de Mercado: Este es un modelo analítico estratégico y comparativo del mercado que puede desarrollarse para combinar analytics de pacientes y consumidores en el contexto de Puntos de Acceso de Proveedores, Estructuras Organizacionales de Proveedores y Procesos de Cuidado. Analytics informan el desarrollo del negocio, las estrategias de crecimiento y territorios de ventas y brindan los detalles como información de la competencia, alineamiento de los hospitales, market share, demográficas, etc.
  • Módulo Proveedor: El Módulo Proveedor brinda información detallada de los proveedores en mercado o mercados definidos por los usuarios. Este módulo brinda los beneficios para el equipo de ventas, así como crecimiento y desarrollo. Los usuarios pueden buscar a proveedores individuales y entenderlos, a sus especialidades médicas, procedimiento por categoría, organizaciones/sitios donde se brindan el cuidado y ver volumen de pacientes por día de la semana y por organización.
  • Módulo de Acceso: El Módulo de Acceso brinda información detallada de los pacientes externos. El módulo trae beneficios para el desarrollo de los grupos de ventas, como también para reclutamiento, crecimiento y desarrollo del mercado. Los usuarios pueden ver la información detallada para las clínicas individuales en un mercado definido que incluye nombre y dirección de la clínica, cantidad de visitas de pacientes por pagador y por origen del paciente.
  • Módulo de Referencia: El módulo de Referencia brinda datos detallados de las referencias de los proveedores a organizaciones e individuales. Brinda beneficios para el equipo de ventas así como para el reclutamiento y crecimiento y desarrollo. Los usuarios pueden ver la información detalladas de las referencias por proveedores individuales en un mercado definido incluyendo puntos de acceso críticos y volumen de pacientes para cada una, cantidad de clínicas por ubicación por organización y cantidad de pacientes por sitio y las tendencias en el tiempo.

Hay dos módulos opcionales que incluyen Fusiones y Adquisiciones e Información De Novo. Fusiones & Adquisiciones ofrece información sobre la actividad de las organizaciones y clínicas individuales en un mercado definido por usuarios para identificar prospectos para actividades de fusión y adquisición. El módulo brinda beneficios para los equipos de crecimiento y desarrollo. La información De Novo cuenta con datos que ayudan a seleccionar donde ubicar las instalaciones y los puntos de acceso, descubrir pérdidas y oportunidades perdidas y un calculador para identificar las oportunidades de crecimiento.

“Al agregar Infor Provider Market Insights al portfolio de Salud y de Automatización de marketing, los hospitales y demás organizaciones de salud contarán con mayor información del mercado para involucrar a los médicos, pacientes y comunidades en forma más efectiva,” comenta Mark Weber, vicepresidente senior, Infor Healthcare. “Infor Provider Market Insights recolecta datos cualitativos y cuantitativos para lograr contar con los analytics adecuadas de manera de informar y guiar las estrategias de crecimiento, lo que es de suma importancia cuando se opera en un sector bajo escrutinio y cambio constante”.

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3 claves para gestionar correctamente los datos de IoT

3 claves para gestionar correctamente los datos de IoT

El Internet de las Cosas (IoT) se ha convertido en uno de los principales axiomas de la industria tecnológica en los últimos años. De hecho, su prevalencia ha sido tal que ha trascendido las fronteras de su universo primigenio.

Los dispositivos y sistemas conectados están ganando una gran ascendencia en todos los aspectos de la vida, lo que está generando numerosas oportunidades para la minería de datos en pro de una mejora en la toma de decisiones de las empresas.

Aunque todo el mundo es consciente de cuáles son esas oportunidades, la realidad es que muchas organizaciones todavía se encuentran en “modo experimental” con respecto a la avalancha de datos que está generando el IoT y no han integrado plenamente estas fuentes de información en sus estrategias de business intelligence (BI) y analítica.

La duda es comprensible, puesto que las empresas conectadas se caracterizan, entre otros aspectos, por arrastrar consigo torrentes de datos procedentes de las más diversas fuentes. Numerosas organizaciones asumen que tendrán que rediseñar sus entornos de BI si pretenden integrar, limpiar e industrializar su información con garantías. Pero, ¿cómo han de hacerlo?

Para garantizar el éxito de un proyecto de IoT, la información se ha de deslizar discretamente entre los sistemas y procesos empresariales existentes. La mejor manera de alcanzar este objetivo pasa por implantar una plataforma que combine una serie de elementos clave:

 

  • Reporting robusto: Han nacido numerosas herramientas al calor del IoT, pero muchas carecen de la capa de metadatos apropiada, lo que aumenta su potencial de error y dificulta su capacidad para validar y auditar los hitos generados. Resulta perentorio que las compañías sean capaces de producir informes robustos y confiables con respecto a los datos derivados del IoT. De lo contrario malgastarán tiempo y recursos en tratar de corregir inconsistencias, en lugar de mejorar sus políticas de información.
  • Empoderar al usuario de negocio: Los proyectos de IoT deben incluir herramientas de colaboración y preparación inteligente de datos para el usuario de negocio. Sin esta funcionalidad las organizaciones solo conseguirán promocionar el empleo de la analítica entre silos inmanejables de datos y generar discrepancias a nivel informacional.
  • Apps informacionales: Muchas iniciativas de IoT son diseñadas para empoderar a grupos de usuarios no técnicos, por ejemplo, proporcionando a vendedores de tiendas información en tiempo real sobre los comportamientos de sus clientes o facilitando a los profesionales del marketing datos sobre clicks y visitas a sus sitios web. Por ende, el éxito de cualquier proyecto de IoT pasa, entre otros aspectos, por contar con apps altamente analíticas que pongan a disposición de un amplio espectro de usuarios no técnicos la posibilidad de acceder a análisis fiables de datos.

 

Siguiendo estas premisas, cualquier organización podrá capacitar a todos sus usuarios para visualizar y manejar la información, en lugar de solo a un grupo privilegiado de empleados. Gracias a este acceso mejorado a la información, muchas compañías están actualmente monetizando sus datos y descubriendo nuevas fuentes de ingresos.

 

Sector de éxito

La industria de la publicidad es un ejemplo flagrante. Sus compañías están invirtiendo ingentes cantidades de dinero en proyectos digitales, pero en numerosas ocasiones desconocen cómo están funcionando y cuál es su impacto en el negocio. Una agencia de medios digitales podría responder a estas y otras cuestiones, si desarrollara un portal de customer-facing que permitiera a sus usuarios rastrear métricas diversas como páginas vistas, clicks e interacciones, o número de visitantes web. Al combinar esta información con activos publicitarios digitales adicionales como las páginas de fans en Facebook, podría conseguir una visión holística del rendimiento de la campaña y transformar esa información en valor medible a nivel de negocio.

Éste es solo un ejemplo que ilustra el potencial del análisis de los datos derivados del IoT. La información generada por máquinas y contadores, dispositivos de registro de localización, gadgets deportivos y fuentes variopintas de texto desestructurado puede ser operacionalizada para conseguir que una organización sea más eficiente. La clave estriba en confiar en una plataforma robusta de BI y analítica que integre de manera sencilla los datos derivados del Internet de las Cosas con los sistemas empresariales existentes, garantizando los niveles más altos de precisión, consistencia y calidad de la información.

Con este escenario en danza, las organizaciones podrán compartir sin recelos los datos generados por el IoT con un amplio espectro de usuarios y capitalizar todas las posibilidades inherentes a nuestro mundo conectado.

Por Manuel del Pino, Manager Preventa de Information Builders para México, España y Portugal

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¿Por qué la analítica en Redes Sociales?

¿Por qué la analítica en Redes Sociales?

¿Quién no quiere que sus seguidores y fans se conviertan en clientes de su empresa? Las empresas para comunicarse con sus clientes utilizan las Redes Sociales.

Este canal de comunicación convierte al negocio en Social Business, una transformación que afecta a la estrategia, la cultura, los procesos, las personas y la tecnología.

Desde la perspectiva empresarial, el Social Business nos induce a pensar en nuestros procesos y flujos sociales, es decir, pasamos de una colaboración de “uno a muchos” a una colaboración “de todos para todos”, lo que hace que la gestión sea más rápida y efectiva.

Hoy en día los números son muy importantes para cualquier organización que quiera sacar partido de las Redes Sociales. Muchas empresas han invertido grandes sumas de dinero para tener presencia en estos medios, pero no siempre los objetivos que se establecen son claros ni se definen formas en las que se medirán los resultados alcanzados y sobre todo que sean redituables para las marcas.

Debemos focalizar esfuerzos para analizar y medir resultados tangibles que permitan visualizar y evaluar las metas de nuestra estrategia digital en Redes Sociales.

 

¿Por qué debemos medir?

La analítica en las Redes Sociales puede ayudar a extraer conclusiones interesantes. La mayoría de las herramientas ofrecen acceso a una zona de estadísticas en la que ya vienen predefinidos algunos KPIs.

Esto no determina que todos debamos utilizar los que ya vienen predeterminados, por lo que es importante definir tus propios objetivos y encontrar la mejor herramienta de analítica de acuerdo a tus necesidades.

Definir los indicadores más importantes y monitorearlos de forma constante te permitirá:

  1. Optimizar tu estrategia basándote en los resultados.
  2. Reducir la incertidumbre.
  3. Tomar decisiones
  4. Entender el comportamiento de tus usuarios.


¿Cómo lo hacemos?

Lo primero que debemos hacer es tener presencia de marca en los medios sociales, posteriormente captar “seguidores” para comenzar a crear comunidad y finalmente analizar la efectividad de los “esfuerzos sociales” para continuar interactuando con esa audiencia.

La mayoría de las empresas no tienen tanta dificultad en ejecutar las primeras dos acciones, pero cuando se trata de analizar los resultados obtenidos en las Redes Sociales, se dan cuenta que no es sólo monitorear el “engagement”, sino comprender el impacto global de las iniciativas sociales que han realizado y ponerlas en contexto.

No debes perder de vista los siguientes indicadores en cada una de las Redes Sociales:

Me Gusta

El usuario expresa su sentimiento por alguna publicación. Es un indicador más sencillo de lograr porque requiere de poco esfuerzo por parte del usuario.

Compartir

Con este indicador el usuario genera un esfuerzo mayor, porque se crea si el contenido es valioso. La importancia de esta métrica es que provoca un aumento en el alcance de una publicación. Si el contenido es muy bueno o interesante, puedes lograr que tu comunidad lo vuelva viral.

Comentarios

Su principal ventaja es que permite conocer las opiniones de tu comunidad y, con ello, obtener un feedback valioso para tus acciones. Procura analizar el comportamiento de tu audiencia, esto te permitirá diferenciarte de tu competencia.

Alcance

Gracias a esta métrica podrás saber cuántos usuarios vieron tu publicación. No olvides que cada plataforma posee un algoritmo particular que determina el alcance de las publicaciones. Para llegar a la mayor cantidad de usuarios posibles, deberás saber cuál es el mejor horario para publicar tus contenidos en cada medio social.

Engagement

El engagement es el grado en el que un usuario interactúa con tu marca. Para lograr un buen nivel, debes ser capaz de crear fidelidad y motivación para que tus seguidores se sientan parte de tu marca.

Tasa de Clicks

Es el porcentaje de usuarios que hacen click en un anuncio comparado con la cantidad total de los que lo ven. Por ejemplo, si 10 personas ven un artículo en Facebook y 3 de esas 10 hacen click sobre el enlace, este tendría una Tasa de Clicks del 30%.

Retorno de la Inversión (ROI)

Esta métrica mide el rendimiento de una inversión para saber qué tan eficiente es el gasto que se está realizando o que se planea realizar. Ten en cuenta que los valores de ROI cuanto más altos, mejor.

Si los resultados son negativos, significa que estás perdiendo dinero y si logras números cercanos a cero, eso quiere decir que la inversión no es muy atractiva.

Si quieres mejorar el ROI de tus acciones podrías probar con combinar tu estrategia de Social Media con la técnica que mayor retorno de inversión genera: el Email Marketing. Herramientas como Doppler, te permiten mantener una comunicación constante con tus seguidores sin necesidad de invertir demasiado tiempo, esfuerzo o dinero. Si quieres comprobar los beneficios de esta técnica, puedes crear una cuenta gratis, con envíos ilimitados.

Como puedes ver, lo que pueda ocurrir alrededor de una marca en Redes Sociales se queda corto con lo que te imaginas, no basta con conocer las métricas básicas, puesto que tendrás que profundizar en los temas de conversación que la comunidad mantiene. Hacerlo, te servirá para detectar posibles oportunidades de negocio, sumarte a conversaciones útiles para tu marca, identificar necesidades de tu audiencia para optimizar tus productos y servicios.

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6 predicciones de Big Data para 2017

6 predicciones de Big Data para 2017

Hoy todo está conectado. Smartphones, laptops, máquinas con sensores, vehículos y aplicaciones. Todos los aparatos mencionados anteriormente y sus conexiones generan cantidades masivas de data.

Esta información, para las compañías que sepan utilizarla y administrarla, puede representar una gran oportunidad y una fuente de conocimiento que les dé ventaja frente a sus competidores.

En este sentido, el Big Data impacta todas las industrias y a los individuos también, desde profesionales de TI y líderes de negocio, hasta los consumidores finales.

De ahora en adelante, observaremos los siguientes escenarios:

  • Quienes estén de compras en una boutique podrán recibir descuentos o direcciones de tiendas de posible interés mientras adquieren sus piezas favoritas, basados en sus gustos y preferencias.
  • Los consumidores online pueden obtener ofertas personalizadas de productos y servicios.
  • Los fabricantes pueden medir el éxito de un producto nuevo en cuestión de días, no en semanas.
  • Los conductores pueden tener acceso fácil a lugares de estacionamiento en la calle, basados en datos reales que interaccionan con sus dispositivos inteligentes.

 

Big Data y la nube son dos tecnologías que hacen posible la transformación digital en el mundo. Ahora que comienza 2017, existen nuevas tendencias que se apoderarán de todas las industrias. Es importante que las compañías estén preparadas para reaccionar adecuadamente y que puedan aprovechar las nuevas tecnologías para estar delante de sus competidores.

A continuación, algunas predicciones:

 

1. La era de la máquina omnipresente ha llegado

El aprendizaje automático ya no es exclusivo de grupos dedicados a la recaudación de data. La importancia y adopción de la habilidad de aplicar el conocimiento obtenido a través de la automatización a una gran variedad de data, está incrementando. Existirá un gran crecimiento en la transformación de este tipo de aprendizaje, a herramientas para analistas de negocios y consumidores finales; en consecuencia, habrá un impacto en cómo corporaciones e instituciones de Gobierno ejecutan sus labores. El aprendizaje automático afectará la interacción del usuario con absolutamente todo: el seguro personal, la electricidad, el sistema de salud y hasta el estacionamiento público. La era de la máquina omnipresente finalmente ha llegado.

 

2. Si la data no se puede mover, la nube va a la data

No siempre podemos trasladar la data a un centro de datos externo. Términos de privacidad, regulaciones y soberanía de datos son temas a considerar. En ocasiones, el volumen es tal que el costo de movilizarla es mayor que los posibles beneficios. La repuesta siempre está en la implementación de la nube. En el futuro, más y más organizaciones deberán desarrollar estrategias de este tipo para manejar la data en múltiples locaciones y tener mayor campo de acción.

 

3. Las aplicaciones, no solo analíticos, impulsarán la adopción de Big Data

Los primeros casos de uso de tecnología de Big Data se centraron principalmente la eficiencia de TI, el procesamiento de datos a gran escala y los patrones de solución analítica. Ahora existe una amplia variedad de necesidades específicas de la industria, impulsadas por las empresas que, a su vez, potencian una nueva generación de aplicaciones de aplicaciones dependientes de Big Data, las cuales continúan impulsando su adopción.

 

4. El Internet de las Cosas (IoT) integrará las aplicaciones de la empresa

El Internet de las cosas es más que objetos inanimados. Todo, desde proveer un sistema de salud para mejorar la asistencia a pacientes hasta maximizar la experiencia del consumidor a través de aplicaciones en dispositivos móviles, requiere un monitoreo constante y una ejecución basada en la data que las personas generan, a través de los equipos con los que interactúan. Las compañías deben simplificar el desarrollo de las aplicaciones de IoT para integrar rápidamente esta información a sus aplicaciones de negocio. Al fusionar las nuevas fuentes de datos con Analytics, en tiempo real e información del comportamiento del usuario, se pueden desarrollar una nueva generación de aplicaciones en la nube capaz de adaptarse y aprender rápidamente. El impacto se sentirá no solo en el mundo de los negocios, sino también en los proyectos globales de las ciudades y naciones inteligentes.

 

5. La virtualización de la data será la luz al final del túnel

En las compañías, los silos de data proliferan en plataformas como Hadoop, Spark y NoSQL. La data con un valor potencial se queda en la oscuridad y, por ello, es difícil acceder a esta (también encontrarla). La virtualización de la data está emergiendo como un camino para poner foco a la data que hoy tiene poca visibilidad, mientras se minimiza el movimiento de la misma.

 

6. La arquitectura del cómputo de próximas generaciones permite aprendizajes profundos en una nube escalable

Capas de virtualización, tecnologías de aceleración (GPUs y NVMe), el posicionamiento óptimo de almacenamiento y cálculo, una red de alta capacidad y facilitadora, son parte de la convergencia, y juntos permiten arquitecturas en la nube que realizan mejoras de orden de magnitud en computación, ¿El resultado? Un aprendizaje profundo, escalable y una integración sencilla con aplicaciones del negocio y sus procesos.

Por Balaji Thiagarajan, Oracle Group Vice President, Big Data

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3 predicciones en la gestión de información empresarial para 2017

3 predicciones en la gestión de información empresarial para 2017

Los próximos doce meses traerán consigo, indudablemente, avances en el campo del Big Data, conforme la analítica y las aplicaciones operacionales prosigan su proceso de maduración.

Más allá de estas máximas más o menos previsibles, Information Builders considera que 2017 estará marcado por 3 tendencias en lo que respecta a la gestión de los datos:

 

1. Mayor productividad del usuario de negocio

Las herramientas de Business Intelligence (BI) han ayudado a los usuarios a tomar mejores decisiones y a automatizar muchos de sus procesos. Si bien, las soluciones de preparación y gestión de datos tienden a ser diferentes, ya que las reglas demandadas son específicas de las áreas de negocio. La gestión de datos basados en reglas capacitará a los departamentos de TI para definir las reglas que las áreas de negocio emplean en sus procesos de analítica, lo que contribuirá a que estos usuarios sean más productivos, al tiempo que se mejora la fiabilidad y reproducibilidad de los procesos.

 

2. Optimización del empleo de las reglas de gestión de información

En un gran número de organizaciones se apilan reglas y procesos de limpieza e integración de datos que los usuarios emplean para capturar la información en el formato que necesitan. Estas reglas de negocio se suelen utilizar una única vez o por una sola persona, para, a continuación, destinarlas al olvido. Se trata de recursos intelectuales que no deberían ser malgastados y que se han de gestionar mejor el próximo año. Sirva como ejemplo esta situación: un científico de datos crea una serie de reglas de limpieza de datos para un proceso específico de analítica de información. El conocimiento cosechado durante este proceso se podría capturar, almacenar y aplicar para desarrollar un sistema de gobierno de datos que permita corregir carencias del sistema.

 

3. El cargo del Chief Data Officer ganará tracción

La figura del directivo responsable de centralizar la gestión del valor de los datos es cada día más representativa, y ganará aún más enteros en 2017. La función del Chief Data Officer (CDO) radica en extraer el máximo valor de los datos de su organización. Para ello puede emplear diversos recursos, como portales de customer-facing, aplicaciones analíticas a gran escala o Business Intelligence embebido en otras aplicaciones empresariales. Por lo que, conforme la figura del CDO se agrande, irán surgiendo proyectos de mayores dimensiones en los que la información se gestione y comparta a nivel interdepartamental e incluso extramuros, lo que revertirá en una mejor monetización de los datos, un coste más bajo del dato por usuario y un valor de negocio más alto por unidad del dato.

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Video y Analíticos fortalecen la seguridad pública y privada

Video y Analíticos fortalecen la seguridad pública y privada

El video y las soluciones de analítica de datos son algunas de las herramientas tecnológicas que están ayudando a mitigar y prevenir los problemas de seguridad privada y urbana en México.

‘Para temas de alto impacto como el robo de vehículos, asaltos y secuestros, son tecnologías que pueden ayudar desde la prevención, control o reacción, opina Roberto De La Mora, director de Mercadotecnia y Nuevos Negocios de ho1a.

Cada vez más las organizaciones y el sector público adoptan este tipo de tecnologías para ofrecer servicios inteligentes, así como para dar respuestas más eficientes y rápidas a los problemas de seguridad que aquejan a distintas ciudades y municipios de México, según el directivo.

Particularmente el video sobre IP se ha convertido en el sensor por excelencia para prevenir, acotar, reconocer, mitigar y documentar los eventos que atentan contra la seguridad de las personas y los activos de las empresas en los sitios que representen más riesgo.

Estos sistemas, integrados con plataformas de análisis de datos no estructurados, crean soluciones integrales de seguridad que no solo permiten monitorear la actividad del momento, sino que también proveen la inteligencia necesaria para correlacionar eventos, producir evidencia de los hechos, responder rápidamente ante amenazas e inclusive predecir condiciones de riesgo y atacar estas antes de que se conviertan en un incidente grave.

Datos de la Secretaría de Seguridad Pública del municipio de San Pedro Garza García en Nuevo León, indican que con el uso de la tecnología, principalmente de cámaras de vigilancia, se han disminuido 17% los robos en los últimos tres años; actualmente, 7 de cada 10 detenciones se realizan gracias a la información que brindan las 1,200 cámaras que tiene el municipio.

‘Lo anterior da muestras de cómo los sistemas de analíticos de datos y video están siendo una parte fundamental para mitigar el problema de la seguridad en el país’, según De la Mora.

Los nuevos dispositivos de video, conectados al internet, permiten de manera precisa, confiable e intuitiva, crear ‘reglas de negocio’ para reconocer automáticamente eventos inseguros y disparar acciones de mitigación o respuesta sin la intervención directa de una persona.

‘Hoy en día, por ejemplo, la atención de un operador de dos cámaras es de 22 minutos; después de ese lapso su atención disminuye 95%. Se calcula que estos operadores pueden revisar hasta 900 millones de eventos al mes. En ese sentido el sector público puede apoyarse de la tecnología para responder a la demanda de los sucesos de seguridad pública’, agregó.

De acuerdo con el Sistema Nacional de Seguridad Pública de México en nuestro país hay 23 mil 500 cámaras de videovigilancia en manos de instituciones de seguridad, para las cuales se destinó una inversión de 1,369 millones de pesos para su instalación.

Se calcula que en México las ventas de equipos de videovigilancia han crecido en los últimos cinco años alrededor de 60%, y que al menos 8 de cada 10 mexicanos consideran que este tipo de tecnología es efectiva para hacer frente al clima de seguridad que se vive en el país.

 

Inteligencia e integración son la clave para lograr eficiencias

De la Mora explica que hay sistemas que son capaces de reconocer paquetes abandonados en aeropuertos u oficinas, integrar bases de datos para reconocimiento facial y seguimiento automático de sospechosos de actividades ilícitas, equipos para la detección automática de tumultos y manifestaciones, así como integración de bases de datos para reconocimiento facial.

Las plataformas inteligentes de análisis que forman parte de esta nueva generación de sistemas de seguridad y protección basados en video también permiten crear ‘historia’ de eventos y protocolos de respuesta para poder tomar acciones proactivas y preventivas ante eventos y sugerir cambios en los procesos de protección y seguridad para evitar eventos antes de que estos ocurran.

Según estimaciones de la Encuesta Nacional de Victimización y Percepción de la Seguridad Pública (Envipe) 2016, el gasto por la inseguridad y el delito significó 236 mil 800 millones de pesos el año pasado, lo que representa el 1.25% del Producto Interno Bruto (PIB).

‘Si los gobiernos y el sector privado apuestan por sistemas inteligentes en materia de seguridad, podrían mitigarse también los costos que representa la inseguridad de nuestro país, puntualizó De la Mora.

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Analíticos y deporte, una fórmula ganadora

Analíticos y deporte, una fórmula ganadora

El deporte, lejos de ser un simple pasatiempo para los aficionados, se ha convertido en una verdadera industria global, en la que la tecnología representa un elemento estratégico para asegurar los mejores resultados.

En este sentido, la incorporación de los Analíticos y el Internet de las Cosas en los procesos cotidianos, representa un punto medular para los equipos deportivos.

Ángel Morfín, director de Analíticos de SAP México, detalla las principales ventajas del uso de Analíticos para mejorar el desempeño de jugadores y entrenadores.

 

¿Qué nivel de conocimiento y receptividad hay en el sector deportivo hacia la analítica?

Hoy en día no todas las organizaciones deportivas cuentan con tecnología analítica para la toma de decisiones, de hecho la gran mayoría hace sus análisis de forma manual. Esto provoca que la información no esté integrada y no tenga tanta precisión al momento de ejecutar.

 

¿Qué deportes son más proclives a adoptar soluciones de analíticos?

En general todos, de hecho SAP cuenta con soluciones diseñadas para casi todos los deportes, Fútbol Americano, Béisbol, Tenis, Fórmula 1 y Fútbol Soccer, el cual está empezando a tener mucha fuerza aquí en México.

 

¿De qué manera la información que se extrae de analíticos ayuda a los entrenadores y jugadores a mejorar su rendimiento, tanto en la cancha como fuera de ella?

Ayuda de diversas formas, una de ellas es analizando la información de desempeño de sus jugadores durante el entrenamiento y en el juego. De igual manera también analiza el juego de los equipos contrarios. De esta forma, al tener toda la información a la mano, es posible armar una estrategia para así, enfrentar al rival con un juego efectivo.

 

¿Cómo se obtienen los datos para llevar a cabo el proceso de analítica?

Éstos pueden ser capturados de manera manual, sin embargo hoy en día existen opciones tecnológicas que permiten la captura de información a través de sensores, cámaras y dispositivos móviles, utilizando una aplicación tangible de Internet de las Cosas.

 

¿Se utilizan wearables para realizar mediciones que conduzcan a los analíticos?

Si, éstos son los sensores que pueden ir en la ropa, calzado, bandas, pulseras, entre otros, que se encargan de capturar y recopilar toda la información necesaria.

 

¿Es posible obtener información analítica acerca de los equipos, jugadores y contrincantes?

Si es posible, SAP Sports One es una solución que integra toda esta información.

 

¿Cómo perciben los directivos, entrenadores y jugadores que su labor esté siendo monitoreada y analizada?    

Lo ven de gran utilidad, ya que los directivos pueden tener toda la información, que es propiedad del club, en una sola fuente. Esto permite medir el desempeño, tener información de jugadores, entre otros datos disponibles para cualquier director técnico que esté en el momento. Tanto para los entrenadores y jugadores, es esencial tener la información en un solo punto y hacer un análisis 360° para mejorar el desempeño y diseñar estrategias efectivas.

 

¿Cómo se calcula el ROI en la aplicación de soluciones analíticas en el deporte?

De muchas maneras, algunas de ellas son: en la mejora del desempeño del equipo, que le permita escalar en las posiciones, el valor del club hacia los fanáticos y el incremento de los fanáticos hacia un equipo.

 

¿Se tiene registro de casos de éxito en que se hayan utilizado analíticos para lograr resultados favorables?

Sí, en el caso de la selección Alemana de Fútbol en la Copa Mundial del 2014 al haber ganado, y también con el Hoffenheim, Bayern y Manchester City.

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Netflix, Big Data y Analítica, una fórmula perfecta

Netflix, Big Data y Analítica, una fórmula perfecta

Gracias a Big Data, hoy es posible acceder a diferentes herramientas que mejoran sustancialmente la capacidad de decisión de las compañías, a la vez que permite ofrecer productos más específicos e hipersegmentados para cada cliente.

En este sentido, Netflix resulta un caso de éxito de cómo esta plataforma cambió la industria televisiva, aplicando estrategias de Big Data.

 

Una compañía manejada por datos

Netflix era sólo una empresa que alquilaba películas en formato de DVD por correo. Fue en 2009 cuando tomó una decisión que le permitió dar un paso adelante en el mercado, al comenzar a usar un algoritmo para predecir los gustos de sus suscriptores.

Esta decisión les permitió crecer de manera espectacular, que la ha convertido en una de las mejor posicionadas en la bolsa de Estados Unidos.

Usando datos del comportamiento de sus usuarios, como los horarios en que ven ciertos contenidos, los dispositivos que usan y los tipos de búsquedas, los desarrolladores de Netflix construyen modelos que ayudan a predecir la ‘situación perfecta’ en la que los usuarios reciben aquellos programas que disfrutan continuamente.

oficina-netflix-empleadosOtro método de analítica de datos es el etiquetado de las películas. Cuando un usuario califica muy alto a una película, el algoritmo de Netflix le sugiere un canal de recomendaciones personalizado con base en estas etiquetas o tags.

Esta función es posible gracias a los taggers, un equipo de personas que visualizan horas y horas de videos y asignan etiquetas y categorías a todo lo que se va adquiriendo en el catálogo.

Este equipo de etiquetadores, además, se refuerza localmente contratando a personas en los territorios donde la compañía tiene previsto desembarcar, lo que garantiza una incorporación óptima de la cultura audiovisual del país a su algoritmo.

Así, con todos estos datos, Netflix ha sido capaz de definir cerca de 80,000 nuevos «minigéneros», con base en un catálogo digital de cerca de 9,000 títulos.

Según Joris Ever, Director de Comunicaciones Globales, hay 33 millones de versiones diferentes de Netflix. En el recuento actual, la plataforma tiene más de 80 millones de usuarios de streaming en todo el mundo.

 

House of Cards: crónica de un éxito… calculado

Los datos que recoge Netflix sobre los hábitos de los usuarios no sólo le han servido para personalizar las recomendaciones, sino también como base de modelos predictivos para una de sus jugadas más importantes: la generación de contenido.

Es así como la producción estrella de la compañía, House of Cards, no es producto del azar o de buenas intenciones. Netflix ha exprimido al máximo su capacidad de Big Data para producir una serie que se adapte a las preferencias de su audiencia.

Analizando sus datos, Netflix observó que tenía una gran cantidad de usuarios segmentados en tres factores:

  • Muchos suscriptores habían visto Red Social, película dirigida por David Fincher, de principio a fin.
  • La versión británica de House of Cards había sido bien valorada.
  • Los que vieron la versión británica de House of Cards, también habían visto películas protagonizadas por Kevin Spacey y/o dirigidas por David Fincher.

La combinación de estos factores, sumados a la popularidad de los thrillers políticos, parecían cerrar una fórmula perfecta para Netflix. Pero esto no terminaría aquí. Adoptaron además estrategias innovadoras de distribución, como el estreno de todos los capítulos de una misma temporada en simultáneo.

netflix-oficinaUna vez que Netflix invirtió más de 100 millones de dólares en la producción de las dos primeras temporadas de la serie, también tomaron la responsabilidad de promoverla. Y con los datos disponibles, hicieron un trailer personalizado para cada tipo de miembro de la plataforma de streaming.

Netflix hizo 10 cortes diferentes del trailer de House of Cards, cada una dirigida hacia los diferentes públicos y con base en su comportamiento de visualización anterior. Si habían visto muchas películas de Kevin Spacey, verían un trailer donde él apareciera; aquellos que vieron una gran cantidad de películas con protagonistas del sexo femenino, vieron un trailer con mujeres; y los fans de David Fincher vieron un trailer con su toque.

Ya fuera una estrategia para ganar suscriptores o para diferenciarse de las cadenas de televisión tradicionales, pronto se hizo evidente que habían acertado con su nuevo producto. Solo en el primer trimestre de 2013, atrajo 2 millones de nuevos suscriptores en Estados Unidos, equivalente a un aumento del 7% respecto al trimestre anterior. También consiguió 1 millón de nuevos suscriptores de otras partes del mundo.

Al año 2015, la plataforma de streaming llevaba producidas 16 ficciones propias (entre series, películas, documentales y otros formatos), y tiene previsto producir un total de 31 series a lo largo de 2016.

 

¿Qué lección nos deja Netflix?

La hipercomercialización e hipersegmentación del cliente que se logra con una estrategia de Big Data permite a las empresas dar respuestas precisas a las nuevas demandas de consumo. A su vez, nos posibilita generar estrategias exitosas para retener a los existentes, maximizando beneficios y, por ende, brindando un producto o servicio superior.

Por José Norte, experto y docente del certificado de Big Data de Capabilia

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