How organizations are influenced by Business Analytics? Octubre 2014

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1 How organizations are influenced by Business Analytics? Octubre 2014

2 El boom de los datos Fuente: Gestión. Artículo: Big Data: La nueva moneda en el mundo de los negocios. Martes, 07 de octubre del 2014 Según el International Data Corporation (IDC), 90% de los datos a nivel mundial han sido creados tan solo en los últimos dos años, estimando que el volumen de registros digitales podría llegar a 1.2 millones de zetabytes (10 21 bytes) este año y que crecerá 44 veces durante la siguiente década. Durante el período comprendido entre los años 2004 al 2012, nuestra región experimentó un crecimiento promedio superior al 4% en el PBI, pero de acuerdo a los pronósticos de los expertos, se espera que de 2013 a 2016 haya menor crecimiento, alrededor del 2%. Esto generará incertidumbre entre las empresas. Las empresas pueden combinar conjuntos de datos, nueva ingeniería e información de valor para aprovechar una oportunidad de US$ 1.6 trillones en ingresos a lo largo de los próximos cuatro años, de acuerdo con investigaciones conducidas por IDC. Las empresas hoy en día acumulan cada vez más y más datos pero no todas cuentan con las herramientas y la experiencia necesarias para aprovechar esa gran cantidad de información. 2

3 Qué es Big Bata? Por Big Data se conoce a la posibilidad que tenemos hoy de gestionar grandes conjuntos de datos gracias a los avances en la tecnología de información. Comúnmente se le asocia tres características conocidas como las "3 Vs": Volumen Velocidad Variedad Big Data no es una moda, es una realidad ya en muchas empresas que están sacando provecho de nueva fuente de valor 3

4 Qué diferencia hay entre Business Intelligence y Business Analytics? Entendemos por BI simplemente al concepto "Analytics", cualquier proceso impulsado por datos que proporciona "insight", esto es, un conocimiento profundo orientado a la toma de decisiones generadoras de valor para la empresa. Y qué podemos encontrar en el concepto de Analytics? Reporting: el resumen y consolidación de series de datos históricos. Análisis de tendencias: descubrimiento de patrones ocultos en las series temporales de datos. Segmentación: identificación de similitudes dentro de dichas series de datos. Modelos predictivos: predicción de eventos futuros partiendo de datos históricos. Proporcionar la información relevante en el momento adecuado, a las personas adecuadas y así tomar decisiones eficaces y eficiente. 4

5 Qué diferencia hay entre Business Intelligence y Business Analytics? Tras el sencillo "Analytics" tenemos otro término, "Advanced Analytics" o "Business Analytics" que se centraría en analizar por qué están pasando las cosas y en predecir que va a pasar. Business Analytics sería el nombre que le damos a "herramientas" como la investigación de operaciones, la estadística paramétrica y no paramétrica, el análisis multivariante y los modelos predictivos basados en algoritmos. Añadiendo cuatro características básicas: Que tenga relevancia para el negocio. Que el "insight" que proporcione sea útil para tomar decisiones. Que mida el rendimiento. Que genere valor. 5

6 Y el mercado qué dice de Business Analytics? Para Gartner, Analytics ya es un servicio que está en el Plateau of Productivity, pero además pronostica la llegada de temas como Big Data y Prescriptive Analytics, entre otros. 6

7 Cuál es la realidad que nos encontramos? 1. Humanización tecnológica: los usuarios no quieren ver los datos sólo en reportes estáticos sino que quieren sentir los datos e interactuar con ellos. Quieren usarlos para construir un proyecto, persuadir a otros o tomar decisiones conjuntas basadas en hechos. 2. Desarrollando y acelerando el boom de los datos: los usuarios piden un mejor y mayor acceso a todos sus datos, sin importar de dónde vengan y cuáles sean sus características. 3. Aumento de la liberación de la información: una nueva generación que ha crecido con la tecnología se está incorporando al mundo empresarial y sus expectativas son diferentes a las de generaciones pasadas. 4. La Evolución y Elevación del rol de IT: la mayoría de los CIOs se preguntan qué hacer para impulsar la innovación y esto pasa por ser un habilitador de información y no tanto un suministrador de ésta, proporcionando a los usuarios de negocio las herramientas que necesitan para tener éxito. 7

8 Cuál es la realidad que nos encontramos? 5. Diferenciarse a través de la Explotación de la Información: a medida que el tiempo cambia, así lo hace la forma de diferenciarse. Hoy en día las compañías se diferencian basándose en la información. 6. Necesidad de velocidad y agilidad: pero para obtener el máximo retorno de la información, el análisis debe darse con la velocidad que la gente necesita. 7. Transformación de los Análisis: hoy en día el negocio de las empresas avanza muy rápido y su aproximación hacia la información avanza igual de rápido. Ya no vale reportar algo que ha pasado sino que hay que entender y monitorizar lo que está ocurriendo hoy. 8

9 Cómo tenemos que afrontar esta realidad? Tecnología: Datos Información Qué ocurrió? Qué ocurre? Qué ocurrirá? Informes Alertas Tendencias Business Analytics Pasado Presente Futuro Por qué ocurrió? Qué hago? Qué debería hacer? Conocimiento Medición Táctica Estrategia Negocio: Toma de decisiones El conocimiento accionable se traduce en Beneficio Davenport, Harris, Morison. Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results. 9

10 Cuál es la solución? Consultores de negocio Perfiles expertos en el sector y conocedores de la situación actual con el objetivo de entender el problema de negocio y cómo se debe accionar Consultores de negocio Especialistas en analytics: data y text-mining Especialistas en analytics Consultores (informáticos, matemáticos y estadísticos) expertos en modelos de dataminig y text-mining: modelos de clasificación, clustering, series temporales, etc. Consultores tecnológicos e integradores Perfiles expertos en tecnología requeridos para la integración de los modelos en los sistemas actuales Consultores tecnológicos e integradores Business Analytics Especialistas en estudios de mercado Especialistas en estudios de mercado Centro de estudios propio con amplia experiencia en investigaciones de mercado cualitativas: entrevistas, focus groups, mistery shopping y cuantitativas: presenciales, telefónico y on-line Disponer de una visión 360 mediante un equipo multidisciplinar de BA que abarque todas estas disciplinas 10

11 Ejemplos de modelos estadísticos Técnicas estadísticas más comunes en la predicción del fraude Clasificación Segmentación Asociación Previsión Modelos que predicen con elevada precisión la pertenencia de un caso a una clase y permiten apoyar en la toma de decisiones. Modelos que son capaces de agrupar casos con distintas propiedades en grupos homogéneos lo más heterogéneos entre sí. Modelos que identifican las relaciones más significativas entre variables, identificando las posibles causas de un evento. Modelos predictivos capaces de realizar proyecciones futuras en base al comportamiento pasado de un fenómeno. 11

12 Posibles aplicaciones Dirección estratégica de una organización Estrategia Comercial Fidelización y retención Inteligencia competitiva Experiencia de cliente Captación de clientes Desarrollo áreas geográficas Dirección de marketing Conocimiento y lifetime value de cliente Plan de marketing segmentado Segmentación estratégica Cross y up-selling Cesta de productos / recomendador Diseño de campañas Seguimiento comercial Eficiencia publicitaria Carterización Pricing y sensibilidad al precio Satisfacción Calidad y enriquecimiento del dato Dirección de operaciones Dimensionamiento de servicios Estimación de la Demanda Prevención de fraude Gestión de canales Gestión de Inventarios Gestión de Proveedores 12

13 La visión de los fabricantes de software El uso de la información se ha extendido dentro de las organizaciones, incorporando nuevos perfiles de usuarios que tradicionalmente no venían haciendo uso del BI. Con ello, podemos decir que actualmente gran parte de las personas de una organización necesitan analizar información. Estratégica Ejecutivos requiere un visión 360 de la compañía para poder analizar el performance de la organización, las iniciativas estratégicas lanzadas, tendencias y métricas. Táctica Analistas de negocio interpretan los datos con el fin de generar reportes para la dirección de la compañía, y para descubrir la casusa raíz de los problemas. Operacional Usuarios de negocio necesitan información operacional fácil de usar y que puedan manejar en su día a día. 13

14 Cómo los fabricantes cubren estas capas de información? Estratégica: Visión grafica resumida Objetivo: key performance metrics. Display: Indicadores gráficos, números, etc. Tecnología: Dashboards, scorecards y portales. SSM BO Dashboard BO WEB Intelligence LUMIRA Táctica: Vista multidimensional Objetivo: Explorar información desde múltiples dimensiones. Display: Gráficas y tablas interactivas. Tecnología:OLAP, reportes interactivos. BO Dashboard BO Analysis BO Explorer BO BPC BO PCM Operacional: Vista de reporting detallada Objetivo: Examinar detalles antes de tomar acciones. Display: Tabla o report en una ventana separada. Tecnología: Reportes operacionales, DW queries. BO Crystal Reports BO WEB Intelligence BI BEX BO BPC BO PCM 14

15 SAP Business Analytics Suite 15

16 everis.com

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