LA FÁBRICA DE ANALYTICS
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- María Nieves Fidalgo Méndez
- hace 8 años
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1 LA FÁBRICA DE ANALYTICS MODELADO MASIVO CON FACTORY MINER DAVID CERVI HEAD OF PRACTICE ANALYTICS & FORECASTING ANALYTICSIDEAS.COM
2 AGENDA Analytics? Naturaleza de las decisiones La fábrica de Analytics Modelado Masivo con Factory Miner El rol de los expertos Comentarios finales Anexo: preparando la fábrica
3 ANALYTICS?
4 ABILITY TO EXECUTE ABILITY TO EXECUTE ABILITY TO EXECUTE ANALYTICS? GANANDO LUGAR EN EL IMAGINARIO COLECTIVO COMPLETENESS OF VISION Business Intelligence Platforms 2012 COMPLETENESS OF VISION Business Intelligence and Analytics Platforms 2013 COMPLETENESS OF VISION Advanced Analytics Platforms : Se habla del Citizen Data Scientist
5 ANALYTICS? QUE DICEN LOS NÚMEROS? Fuente: google trends Big data Analytics Business Intelligence
6 ANALYTICS? EL ECOSISTEMA ANALÍTICO
7 ANALYTICS? NIVELES DE EVOLUCIÓN ANALYTICALLY UNDEVELOPED LEVEL 1 Uso aislado Prácticas y herramientas poco sofisticadas ANALYTICALLY AWARE LEVEL 2 Analítica predictiva en aplicaciones de misión crítica Gran parte de la organización aún no entiende los beneficios de Analytics ANALYTICALLY INFORMED LEVEL 3 Uso Analítico bajo enfoque táctico y proyectos ad hoc Desarrollo y despliegue limitado. Todavía cada departamento tiene su propio experto ANALYTICALLY RELIANT LEVEL 4 Talento centralizado en grandes grupos El Management comprende e impulsa el uso de Analytics en iniciativas estratégicas. Promueve el alineamiento organizacional. ANALYTICALLY INNOVATIVE LEVEL 5 Analytics es parte del desarrollo de crecimiento futuro. Proyectos de transformación Analytica.
8 NATURALEZA DE LAS DECISIONES
9 NATURALEZA DE LAS DECISIONES TIPO DE DECISIONES Estratégicas de 10 a 20 por año Tácticas 00 tas por trimestre Operativas 000 es por día
10 NATURALEZA DE LAS DECISIONES TENDENCIAS: DE LA ESTRATEGIA A LA ACCIÓN GLOBAL OPERATIONS PRICING DECISIONS MARKETS PRODUCT LINES ESTRATEGIA OPERACIONES
11 NATURALEZA DE LAS DECISIONES LA FÁBRICA DE ANALYTICS INSIGHTS ALGORITMOS
12 NATURALEZA DE LAS DECISIONES EL CÍRCULO VIRTUOSO: ARTE Y PROCESO Arte Proceso INSIGHTS Flexible, Ad Hoc Prototipado ALGORITMOS Procesos documentados y definidos, Mejores prácticas Gobierno (de datos, procesos y tecnología) Científicos de datos, Analistas de negocios Departamental, Personal, Equipos de trabajo Innovación, experiencia, ensayo y error Científicos de datos, Ingenieros, DBA, IT Corporativo Escalable, Replicable, Predecible DATA Datos crudos, estructurados y desestructurados Preparado para Analytics
13 LA FÁBRICA DE ANALYTICS
14 DECISIONES DECISIONES DECISIONES
15 ALERTA X- SELL: 12 pk María Laura: Juega la selección! Alarmas ALARM SYSTEM Sistema Redes Mamá: te dejé una Pizza! Roberto: #Messi Hoy la rompe! Copyr i g ht 2013, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d.
16 FÁBRICA DE ANALYTICS OPERACIONALIZAR ANALYTICS Cómo HUB o servicios de decisiones Analytics es parte de los sistemas operacionales cuando los modelos y algoritmos para promover mejores decisiones. Esto puede hacerse en tiempo real y sin importar ni la complejidad ni el volumen de información. Analytics Acción manual Descripción Diagnóstico Datos Predicción Decisión Acción Soporte de decisiones Prescripción Automatización de decisiones
17 Valor Perdido FÁBRICA DE ANALYTICS CAPACIDAD DE REACCIÓN: TIME TO ACTION Value Latencia de Datos Latencia de Modelo Tiempo Perdido Latencia de Decisión Time La capacidad de desarrollar algoritmos y modelos debe adecuarse a la realidad organizacional
18 FÁBRICA DE ANALYTICS INTERACCIÓN ENTRE PROCESOS EVALUATE / MONITOR DEPLOY MODEL IDENTIFY NEEDS / CHALLENGES MODEL CALIBRATION EVALUATE / MONITOR RESULTS DEPLOY MODEL IDENTIFY BUSINESS PROBLEMS DATA PREPARATION EVALUATE / MONITOR RESULTS DEPLOY MODEL IDENTIFY BUSINESS PROBLEMS DATA PREPARATION RUN MODELS DEPLOY MODELS DEPLOY MODELS DEPLOY DATA MODELS EXPLORATION DATA EXPLORATION VALIDATE MODEL EMBED IN APPS LINK DATA DELIVERY EXPOSE MODELS VALIDATE MODEL VALIDATE MODELS ANALYTICAL MODELLING TRANSFORM & SELECT BUILD MODEL VALIDATE MODEL VALIDATE MODELS ANALYTICAL MODELLING TRANSFORM & SELECT BUILD MODEL
19 FÁBRICA DE ANALYTICS LA FÁBRICA: VISIBILIDAD Y SINERGIA
20 FÁBRICA DE ANALYTICS CAMBIAR EL CHIP Analytics Tradicional La fábrica de Analytics
21 FÁBRICA DE ANALYTICS OPERACIONALIZAR ANALYTICS
22 MODELADO MASIVO SAS FACTORY MINER
23 VOLUMEN DE DATOS MANTENÉS TUS CAPACIDADES ALINEADAS AL CRECIMIENTO DE LOS DATOS? HOY FUTURO
24 MODELADO MASIVO DESAFÍOS Proliferación de modelos Surgimiento de nuevos usos y aplicaciones Menos tiempo Reaccionar a los desafíos del mercado Big Data Aceleración de volumen, variedad y velocidad
25 MODELADO MASIVO EN EL LÍMITE TODO TIENDE AL TRATO PERSONALIZADO Datos Transacciones agregadas Tipos de clientes Administrar la jerarquía de modelos para elegir el mejor en cada nivel Tipos de comunidades Distancia Hábitos Comportamientos
26 MODELADO MASIVO CASO DE ANÁLISIS: NPS
27 DETRACTOR MODELADO MASIVO CASO DE ANÁLISIS: DEL INSIGHT A LA ACCIÓN PASIVO PROMOTOR?
28 MODELADO MASIVO CASO DE ANÁLISIS: SEGMENTOS Individual Family PrePaid Commercial Small Business 5 tipos de productos diferentes gestionados por 5 departamentos diferentes
29 MODELADO MASIVO CASO DE ANÁLISIS: EL PROBLEMA? Cual es la probabilidad de que este cliente sea un detractor? Individual Family PrePaid Commercial Small Business Problema: 5 modelos Tiempo de Desarrollo: 5-10 meses (1-2 meses por modelo)
30 MODELADO MASIVO CASO DE ANÁLISIS: NUEVAS SEGMENTACIONES Los clientes son categorizados en 4 niveles de cuentas Platinum Gold Silver Bronze Podemos crear un modelo para cada departamento de cada tipo de cliente?
31 MODELADO MASIVO CASO DE ANÁLISIS: EL NUEVO PROBLEMA Cual es la probabilidad de que este cliente sea un detractor? Individual Family PrePaid Commercial Small Business P G S B P G S B P G S B P G S B P G S B Problema: 10 modelos Tiempo de Desarrollo: meses (1-2 meses por modelo)
32 MODELADO MASIVO CASO DE ANÁLISIS: FACTORY MINER VIDEO
33 MODELADO MASIVO LA LÓGICA DETRÁS DEL MODELADO MASIVO DESARROLLO PRODUCCIÓN Entrenamiento Validación Score Modelo
34 Segmentos MODELADO MASIVO LA LÓGICA DETRÁS DEL MODELADO MASIVO Entrenamiento DESARROLLO Validación PRODUCCIÓN Score
35 Segmentos MODELADO MASIVO LA LÓGICA DETRÁS DEL MODELADO MASIVO DESARROLLO PRODUCCIÓN Campeón Alternativas
36 MODELADO MASIVO INFINIDAD DE APLICACIONES RETAIL & MARKETING Marketing personalizado Experiencia del cliente Propensiones por producto BANCOS & FINANZAS Aprobación y seguimiento Detección del fraude Cross-Sell Up-Sell MANUFACTURA Monitoreo de Calidad Mantenimiento Predictivo TELECOMUNICACIONES Predecir fuga de clients Mejores acciones en todos los puntos de contacto
37 MODELADO MASIVO TENEMOS CIENTOS DE MODELOS Y AHORA? Tecnología Analytics!!!???!!! Acabo de desarrollar 850 modelos Cuándo los implementas?
38 MODELADO MASIVO LA FÁBRICA COMPLETA: SAS MODEL MANAGER Inicio del modelo Preparación de datos Desarrollo del modelo REPOSITORIO Despliegue / Gestión del modelo Monitoreo del modelo Retiro del modelo Modelo versión 2 Monitoreo del modelo Entrenamiento Modelo versión 1
39 EL ROL DE LOS EXPERTOS
40 EL ROL DE LOS EXPERTOS EL DESARROLLO DEL TALENTO ORGANIZACIONAL Del super-heroe Al pilar de un entorno colaborativo Citizen Data Scientists Data Miner Data Scientists
41 EL ROL DE LOS EXPERTOS. PARA FOMENTAR LAS SINERGIAS
42 COMENTARIOS FINALES
43 COMENTARIOS FINALES ABORDAJE AL MODELADO MASIVO Ciclo automatizado Modelado por excepción El talento del equipo se focaliza en los problemas más desafiantes y en los procesos de innovación Templates de especificaciones reutilizables para compartir mejores prácticas Despliegue en un click a través de SAS Decision Manager
44 COMENTARIOS FINALES
45 ANEXO: PREPARANDO LA FÁBRICA
46 ANEXO PREPARANDO LA FÁBRICA Una fábrica de modelos puede requerir estructura y planificación: Tienen conciencia y visibilidad de los procesos implicados? Hay una adecuada gestión del talento? Integración de los actores involucrados? Disponen de tecnología para escalar con performance tanto en desarrollo cómo en gestión de modelos?
47 ANEXO PREPARANDO LA FÁBRICA Son capaces de diferenciar procesos de Business Intelligence, Data Mining, Analytics? Cómo describirías tu fábrica?, Insights (desarrollar nuevas ideas)?, Modelos? Time to market por familia de modelos: Semanas: Semanas: Semanas: Semanas: Seguimiento Datos Seguimiento Datos Deploy Modelos Deploy Modelos Semanas: Semanas: Semanas: Semanas: Familia de modelos:
48 ANEXO PREPARANDO LA FÁBRICA Gestión de datos: Acceden a los datos correctos? Tienen estrategia de Big Data? Cómo es el proceso de generación de ABT s? Desarrollo de modelos: Variedad de técnicas? Interacción con expertos? Tienen planes de desarrollo y seguimiento de modelos? Trazabilidad? Documentación? Despliegue de modelos: Es un proceso transparente?. Ágil? Monitoreo y seguimiento: Realizan el seguimiento del proceso de degradación del modelo? del ROI? Implementan Championship - Challenger?
49 MUCHAS GRACIAS DAVID CERVI HEAD OF PRACTICE ANALYTICS & FORECASTING ANALYTICSIDEAS.COM
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