Entrevista con John Manning, Director Técnico de Information Builders en Latinoamérica, España y Portugal.
¿Cómo se definen las prioridades para asignar un orden de importancia para la obtención y explotación de la información dentro de las empresas?
El tratamiento de la información, en cualquier empresa, debe seguir los siguientes pasos:
Recolección de los datos: En primer lugar, cualquier compañía que desee emprender una correcta estrategia de datos ha de evaluar si puede recuperar la inversión relativa a capturar y almacenar toda la información de la que dispone. A veces es más recomendable evitar aquel tipo de información cuyo costo de evaluación es demasiado alto. Pero cuando da con los datos que busca, deberá empezar a recolectarlos.
No obstante, hay que ir más allá de los datos en sí y adentrarse también en los metadatos, ya sea el sistema y el tiempo de creación, el canal por el que se han distribuido, los sentimientos que se reflejan en el texto, etc.
Nuestras soluciones de integración iWay ayudan a recolectar cada modelo de información, ya sea para su utilización en tiempo real o para propósitos históricos.
Hablamos tanto de datos no estructurados, como posts procedentes de blogs o comentarios en redes sociales; datos cuyo origen está en la nube, ya sea de servicios web o de queries; datos estructurados provenientes de ERPs, CRMs, plataformas legacy y otros sistemas; o datos sensoriales relativos a procesos RFID o escaneos UPC.
Limpieza y correlación de los datos: Antes de emplear los grandes volúmenes de datos, se hace necesario limpiarlos. Y resulta ineficaz hacerlo si están siendo empleados en ese momento o si ya han sido almacenados en vastos almacenes de datos. Lo más apropiado es limpiarlos allá donde se encuentran: ya sea en el punto donde las transacciones fluyen a través de los sistemas; en el campo del sitio web donde el usuario hace clic; o allá donde el RSS feed te dice que ya hay disponible una nueva entrada del blog que sigues.
Existen soluciones de integridad que incluyen una herramienta de cualificación de datos que ayuda a crear un ‘cortafuegos de calidad de la información’, y que garantiza la calidad del dato antes de que éste se propague a otras áreas de la empresa. Como resultado se obtienen mejores procesos operacionales, una inteligencia de negocio más óptima y –a la vez que el dato se traslada hacia el reino del Big Data- una analítica de los grandes volúmenes de datos mejor gestionada y correlacionada.
Además, estas soluciones también proveen tecnología de gestión de datos maestros (MDM o master data management, por sus siglas en inglés), que permite correlacionar información dispar desde distintos tipos de sistemas –y que puede ser supervisada por administradores de datos que incluso pueden gestionar datos desde los dispositivos móviles.
Empleo de los datos: business intelligence, analítica y rastreo: La mayoría de las compañías no tienen problemas a la hora de recolectar datos. De hecho, suelen tener más información de la que pueden utilizar. A pesar de que las tecnologías de inteligencia de negocio (BI), analítica y búsqueda de datos empresariales se hallan bastante maduras, la mayoría de la gente emplea muchas horas a la semana buscando la información que necesitan.
Para sacar partido de grandes volúmenes de información, las empresas deben darle poder a sus usuarios de una manera sencilla y accesible. Por ejemplo, proporcionar a sus profesionales de atención al cliente herramientas de valoración predictiva que les permitan saber qué ofertas tienen más posibilidades de resultar existosas. También deben facilitarles aplicaciones sofisticadas de visualización que les ayuden a analizar patrones entre millones de puntos de datos; o bien, suministrar al director de marketing un cuadro de mando que le permita valorar los sentimientos que están despertando en las redes sociales los nuevos productos que acaban de lanzar.
Si los datos de una empresa adquieren un volumen de dimensiones considerables, esa organización necesitará ayuda para encontrar la información o la analítica que deriva de ella. Por ello habrá de contar con un motor de búsqueda, como es el caso de Magnify Search Engine, que se encuentre plenamente familiarizado con los datos estructurados y no estructurados, y con los links a los informes y análisis existentes.
Cómo se construye un modelo para obtener información que actualmente resulta múltiple, difusa y ‘propietaria’ dentro de las organizaciones?
Los procesos para generar una cultura de los datos dentro de las organizaciones no es algo realmente sencillo. Todo el mundo comprende y acepta la importancia de la información dentro de las entidades y que ésta debe ser fiable. El problema viene cuando se trata de imponer modelos de datos verdaderos dentro de las empresas, puesto que hay choques culturales y de poder. Muchas veces se cree que la cuestión de los datos es solamente responsabilidad del área de TI, y no es así. Una política de gobierno de datos orientada a tener una buena información incluye a toda la empresa en su consecución, es decir, tanto a TI como a los departamentos de negocio responsables de los datos de su dominio. Estos procesos deben estar liderados desde la dirección para que la involucración de todas las partes resulte eficaz.
¿Qué opinas de establecer una figura corporativa dentro de las organizaciones, responsable de gestionar la obtención y explotación de los datos, y en general de la información?
Un gobierno de datos que se presuponga exitoso deberá arrancar con una estrategia de gestión de la información sólida y bien definida, y descansar sobre una solución fiable de gestión de la calidad de los datos. La clave estriba en crear equipos de ‘data stewards’, compuestos por profesionales técnicos y usuarios de negocio, pero liderados por un profesional con un perfil no técnico, que preserve la calidad de cualquier nuevo dato.
Aunque el ‘data steward’ capitanee el plan futuro de gestión de calidad de los datos, también resulta fundamental contar con una solución completa que ayude en estas tareas. Este tipo de tecnología permitirá que la estrategia sea más efectiva, al hacer posible que el ‘data steward’ pueda perfilar, transformar y estandarizar la información, al tiempo que la enriquece al incluir cualquier dato perdido.
¿Cómo percibes la respuesta de la industria ante la creciente inseguridad y ataques a la privacidad de los datos?
La industria se toma muy en serio todo lo que tiene que ver con la seguridad de los datos. Es un proceso continuo, pues cada día aparecen nuevos riesgos y las organizaciones deben estar preparadas para evitarlos. Además, no solo la industria se encarga de ello, sino que los Gobiernos también ostentan su cuota de responsabilidad a la hora de implantar leyes que protejan los datos privados de personas y entidades.
¿Cuál es la propuesta de Information Builders dentro del concepto empresarial de la tercera plataforma (Nube, Big Data, Analíticos, Movilidad y Social Business)?
Information Builders da cabida con su tecnología a todas las áreas que demandan las tendencias que conforman la tercera plataforma:
En lo relativo a la nube, consideramos clave la evolución del software hacia el modelo en la nube o de pago por uso. El SaaS sigue creciendo a un ritmo espectacular, en comparación a la venta de licencias. Concretamente, el Business Intelligence como Servicio (Business Intelligence as a Service o BIaaS) extrae el máximo partido de este modelo tecnológico y ofrece una serie de ventajas realmente atractivas para el cliente, dependiendo de sus necesidades en materia de infraestructura: menor inversión, nuevo modelo de pago, sin instalación, menor riesgo, todo incluido, en cualquier máquina, con cualquier sistema operativo, libertad y disponibilidad global, y actualizaciones livianas y constantes.
Estamos intensificando nuestra apuesta por el universo del Software como Servicio (SaaS) a través de una serie de socios tecnológicos que están optimizando sus procesos y fortaleciendo sus negocios gracias a la implementación de la plataforma de BI WebFOCUS en sus soluciones SaaS. Entre ellos se encuentra Unisys, que está ofreciendo a la industria soluciones en modo SaaS desde hace más de una década; así como otras organizaciones de la talla de Blue Ocean Consulting, Chrome River Technologies, Emergency Medicine Business Intelligence (EMBI), Mercurial y Varolii.
Si hablamos de Big Data, estamos ayudando a nuestros clientes a sacar partido del potencial del Big Data a través de sus soluciones de analítica avanzada.
Conforme las compañías se enfrentan cada día a mayores volúmenes de datos tanto estructurados como desestructurados, hemos sabido evolucionar nuestra propuesta tecnológica para ofrecer a los clientes un acceso en tiempo real a la información, independientemente de su tamaño, forma o fuente de la que proceda.
Hemos introducido nuevas tecnologías para simplificar el análisis de grandes volúmenes de datos en torno a tres áreas clave: analítica de las redes sociales, analítica basada en motores de búsqueda y visualizaciones de datos.
Además de estas avanzadas capacidades de análisis, contamos con un abanico de soluciones de integración de Big Data y gestión de la información. Gracias a este arsenal tecnológico, las organizaciones podrán afrontar sin limitaciones los nuevos requerimientos en materia de computación y los retos derivados de los grandes volúmenes de datos, extrayendo el máximo valor de la inversión que han realizado en materia de información.
En lo relativo a la analítica, y como ya hemos apuntado anteriormente, debemos remarcar que estmos empleando cada vez con más asiduidad las soluciones de analítica predictiva para mejorar las estrategias de toma de decisiones e incrementar los ingresos. Sin embargo, para sacar realmente partido de los beneficios de la analítica predictiva es necesario que las compañías cuenten con una plataforma unificada que posibilite diversas rutinas: acceso nativo a sus diferentes fuentes de datos; capacidad para preparar y manipular los datos y poder descubrir los patrones que explican los comportamientos del consumidor; y, sobre todo, integración de los resultados previstos dentro de las aplicaciones creadas para el usuario final.
Históricamente las empresas han batallado para tratar de obtener este tipo de visión integral de sus datos. Por lo tanto, hemos hecho énfasis en esta demanda de la industria a través de WebFOCUS RStat, un completo entorno donde se integra el BI y la analítica predictiva.
Esta solución cubre la brecha existente entre los datos históricos de una organización y sus operaciones de negocio con vistas al futuro, garantizando que la analítica predictiva forme parte de cada reporte, y permitiendo a los usuarios una toma de decisiones con base en previsiones precisas y validadas relativas a futuros acontecimientos o a una serie de condiciones específicas.
En lo concerniente a movilidad, aunque la tecnología de business intelligence móvil ya está disponible en el mercado desde hace tiempo, y las compañías reconocen la importancia de dar a los usuarios móviles la capacidad de acceder e interactuar con la información mientras están fuera de la oficina, numerosas empresas todavía se plantean dudas a la hora de embarcarse en un proyecto de estas características.
Existen muchos mitos infundados que implican que el BI móvil es muy complejo de implementar y utilizar, muy limitado en materia de funcionalidad, y/o demasiado caro con respecto al valor que aporta.
Nuestra plataforma WebFOCUS echa por tierra todos estos mitos. En realidad, las compañías que escojan la solución adecuada, con las capacidades apropiadas, podrán hacer realidad un bajo TCO y un rápido ROI, a la vez que dotan a sus usuarios móviles con la capacidad de acceder e interactuar con la información corporativa completa y oportuna –en cualquier momento y lugar–, y desde cualquier smartphone o tablet.
Al contrario de las herramientas de BI móvil que sólo ofrecen poco más que un simple acceso a los datos básicos, nuestra solución pone a disposición de cualquier dispositivo móvil poderosas funciones como la generación guiada de informes personalizados, la analítica avanzada, el procesado para la salvaguarda de cambios y transacciones, y el BI en tiempo real.
Con una arquitectura cliente mínima basada en el navegador, que se apoya 100% en tecnologías web para poder ofrecer aplicaciones móviles, las organizaciones pueden ampliar el número de aplicaciones con rapidez y el contenido disponible en los dispositivos móviles sin cambiar la arquitectura subyacente.
Y, por último, en lo que tiene que ver con el social business, consideramos que uno de los aspectos que no deben faltar cuando una empresa se propone desarrollar una estrategia de redes sociales es cómo analizar el ingente volumen de información que esos canales generan, y hacerlo adecuadamente. Hay muchas empresas que actualmente desarrollan análisis de la actividad en las redes sociales, pero se quedan ahí, lo entienden como un mundo independiente.
Para nosotros es importante entender el análisis de las redes sociales dentro de un todo en la empresa, es decir, no sólo analizar la actividad per se, sino considerar cómo afecta, por ejemplo, a las ventas o a la gestión de la relación con los clientes (CRM).
Realmente las redes sociales nos ofrecen más indicadores de los que podemos incluir en nuestros análisis actuales dentro de la empresa. Las herramientas de business intelligence se encuentran muy maduras y ya permiten realizar cualquier tipo de análisis de datos de redes sociales, como el sentimiento, la influencia, el networking, etc.
Lo que veremos en un futuro cercano es la aparición de nuevas representaciones gráficas de los datos recogidos en estos medios. Si hablamos de acciones concretas, puedo decir que nuestras herramientas de análisis de redes sociales están permitiendo, por ejemplo, sacar conclusiones sobre la correlación de la actividad en redes sociales con las ventas producidas por una nueva campaña; sobre la imagen que se tiene de una marca en concreto; o sobre si tiene reflejo en las reclamaciones las llamadas que se reciben en el call center.
