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El top 10 de las tendencias en Inteligencia de Negocios

Hola a todos los que nos leen por aquí.

En estos momentos les daré un abre boca de las 10 tendencias en inteligencia de negocios para el 2018. Así qué, corran, busquen un café o un té y pónganse cómodos para contarles estás grandes cosas que están por ocurrir.

Todos los años ocurren sucesos que esperamos, como el lanzamiento del nuevo Iphone o Samgsun pero, también pasan cosas inesperadas. Este tipo de eventos marcan un hito en el tiempo, un antes y un después, a veces con tanta fuerza que ni siquiera recordamos cómo era todo antes de… Pero, ¿será posible que algún día creemos algo que nos ayude a predecir tendencias? Yo creo que sí.

Hoy en día se realizan predicciones “manualmente”: estudiando las tendencias, haciendo entrevistas o aplicando el método de la observación (como hago yo). Así logramos recaudar una buena cantidad de información para armar, construir o -en nuestro caso- desarrollar nuevos productos que en algún momento llenarán un nicho de mercado que está por nacer. Pero todo esto sigue siendo muy, pero muy empírico… No estoy diciendo que sea malo, sino que hemos avanzado tanto en la tecnología que hemos creados modelos predictivos que nos ayudan en temas puntuales y deberíamos seguir avanzando en este tema.

Es por ello que una de las primeras tendencias este año es… Ta-ra-ta-tán… ¡La inteligencia artificial! Aplausos por favor.

Sé que por muchos años ha estado en desarrollo, pero también sé que muchas personas le temen a este tipo de avances, gracias al enfoque de películas como “Terminator” o “I robot”. Para resumirle a los no cinéfilos: La primera fue un clásico de los 80′ en donde la famosa inteligencia artificial “Sky Net” se vuelve contra la humanidad y decide eliminarla… Mientras que “I robot” se estrenó después del año 2000, nos muestra como V.I.K.I. (Virtual Interactive Kinetic Intelligence) quiere esclavizar a la humanidad porque es la única manera de “salvarnos”.

Así que, al parecer la inteligencia artificial (IA) se ha ganado su fama a pulso, pero veamos que dice el famoso Wikipedia sobre esto: “Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones ‘cognitivas’ que los humanos asocian con otras mentes humanas, como, por ejemplo: ‘aprender’ y ‘resolver problemas’”.

Pero, los expertos en Tableau tienen una concepción diferente del termino: “La cultura popular alimenta una concepción distópica del poder del aprendizaje automático. Sin embargo, mientras la investigación y la tecnología continúan mejorando, este se convierte rápidamente en un valioso complemento para el analista. De hecho, es el mejor asistente que cualquier analista podría tener”.

Desde cualquier perspectiva, podemos afirmar que la inteligencia artificial es la primera tendencia para este 2018 y tendremos mucha información novedosa para entretenernos este año.

El puesto n° 2 en nuestro top 10 está concedido a “El impacto humano de las humanidades en el sector del análisis

Actualmente, los expertos en el área de programación somos (ya casi éramos) los encargados de realizar informes, dashboard o historias. Pero esto quedó en el pasado, ahora son los “humanistas” los que están marcando la pauta; están siendo contratados 10% más rápido que los ingenieros ¿La razón? Las personas graduadas en las áreas humanistas tienden a poseer un índice de creatividad mayor que los que nos especializamos en carreras técnicas, desarrollan habilidades de pensamiento analítico y parecen digerir con facilidad la data. Así que vamos a darle una gran bienvenida a nuestro terreno, quizás aprendamos a contar historias de una manera más creativa.

Puesto n° 3. “La promesa del procesamiento del lenguaje natural

Recuerdo que en el 2016 cuando me llegó mi primer Nexus 5X, tenía disponible una actualización para Android Nougat con una función insertada en el sistema operativo llamada Google Assistant, un asistente al que cumplía funciones básicas por comando de voz, por ejemplo: “envía un mensaje a fulanita” o “llama a Pepe”, “abre Youtube y reproduce Hello por Adele”. Esta tecnología ha sido altamente exitosa y ha generado una sinergia entre los fundadores de Amazon Alexa, Google Home y Microsoft Cortana, quienes están alineando esfuerzos en sus productos para brindarnos más avances en procesamiento por lenguaje natural o voz. Así se materializa J.A.R.V.I.S. (Just A Rather Very Intelligent System) y cada uno de nosotros tendrá un asistente como el de Iroman, el héroe de Marvel.

En el puesto n° 4 tenemos “La multiplicidad de nubes

A pesar de la existencia de servidores y discos un Tera, cada vez más es más frecuente el uso de “la nube” para guardar o trasladar datos y aplicaciones. Según Gartner, se estima que para 2019 el 70% de las empresas tendrán sus datos en varias nubes, como Amazon Web Services y Microsoft Azure. Así que es momento para invitarlos a “ponerse a tono” con Pentaho para poder extraer la data de esas nubes e interpretarlas en Dashboard construidos en Tableau.

Para sorpresa de muchos, en el puesto n° 5 está “El surgimiento del director de desarrollo

Aunque este es un puesto que se escucha en grandes y pequeñas compañías, este cargo tiene un enfoque diferente al que ya conocemos; no es el señor que se va a poner a revisar el código de cada uno de los programadores ni nada de eso, es un perfil enfocado en el proceso de inteligencia de negocio (BI). Está persona, según el enfoque que tiene Tableau, debe “modificar los procesos empresariales, superar los obstáculos culturales y comunicar el valor del análisis en toda la organización”.

Se estima que para el 2019 el 66% de las empresas destinarán más presupuesto al área de análisis de datos y para el 2020 el 80% de las empresas tendrán un departamento dedicado exclusivamente a esta área.

En el puesto n° 6 encontramos “La gobernanza de los datos”

¿Cómo se come eso? Desde que se implementó la inteligencia de negocios ocurrió un cambio en la restricción de los datos y el contenido de la capacitación de los usuarios corporativos en todo el mundo. Dichos usuarios descubren, hoy en día, distintas maneras de trabajar con los datos gobernados y confiables para obtener la información que necesitan y, de esta manera, contribuir a la optimización de los modelos de gobernanza, que ha otorgado una fuerza colosal a las organizaciones.

Pero ¿qué es esto? “La gobernanza consiste en aplicar la sabiduría colectiva para proporcionar los datos correctos a las personas adecuadas y evitar que accedan a ellos las personas indebidas”.

Esta brecha genera nuevos retos en el área de BI porque debemos crear estrategias de análisis que incluyan el modelo de gobernanza moderno, garantizando que las fuentes de los datos sean confiables (ya que hay una tendencia dominante a que los usuarios manejen y auto gestionen sus reportes).

De ahí la necesidad de realizar reuniones con los usuarios al momento de generar una solución BI, para propiciar una mezcla entre nuestros conocimientos técnicos y los conocimientos de los usuarios finales, para crear las reglas necesarias y los procesos que maximicen el valor del análisis de los datos sin resignar la seguridad.

Puesto n° 7, un pequeño gigante que está avanzando poco a poco El aseguramiento de los datos”

¿Sabían que hay empresas que aseguran sus datos? Sí, un seguro de datos, así como una póliza contra accidente o un seguro de vida, así mismo. Pero, ¿por qué invertir en eso? Porque una brecha en la seguridad de la información -como le pasó el año pasado a Movistar, con el famoso ransomware- le puede llegar a costar a la empresa 3,62 millones de dólares ¡¡¡OMG!!!

Y el nivel de riesgo cada año va en aumento, solo el 15% de las empresas de Estados Unidos tienen sus datos asegurados contra cualquier pirata informático; todas son instituciones financieras.

La famosa frase de Bacon “la información es poder”, es absolutamente cierta ¿cuántas personas han sido extorsionadas porque les roban información confidencial? ¿a cuántos no le han hackeado su información personal y luego aparecen fotos comprometedoras o vídeos por allí? ¿cuántos se han visto en problemas porque se filtran sus estados financieros?

Así que, amigo lector, vayamos investigando cómo adquirir una de esas pólizas.

En el puesto n° 8 tenemos “La función del ingeniero de datos”

En una oportunidad Bill Gate realizó este planteamiento: “¿Qué es más importante un programador que sabe del negocio o un programador que sólo sabe programar? El programador que sabe del negocio, porque el valor intangible que le da al negocio no se consigue en ningún lado” (ojo, estoy parafraseando).

Como dice mi gran amigo Leonardo Astudillo: “como consultores debemos entender el negocio, comprender la data que se guarda en la base de datos transaccional, para así poder entregarle un producto con valor al cliente”; esa es la función de un ingeniero de datos.

Tal y como explica Tableau “el ingeniero de datos es responsable del diseño, la creación y la administración de la base de datos de análisis y operaciones de la empresa. En otras palabras, es responsable de extraer datos de los sistemas básicos de la empresa de manera que estos puedan usarse y aprovecharse para obtener información y tomar decisiones. El volumen de datos y la capacidad de almacenamiento van en aumento. Por lo tanto, cada vez es más importante contar con alguien que tenga amplios conocimientos técnicos de los distintos sistemas y arquitecturas, y que sea capaz de comprender los intereses y las necesidades de la empresa”.

Colegas, se abre una nueva área de oportunidades para especializarnos…

Puesto n° 9, “El Internet de las cosas” (IoT)

Hoy en día todos los dispositivos se encuentran en línea y es sorprendente la cantidad de información que podemos sacar de ellos. Ya que dichos dispositivos tienen la capacidad de interactuar entre ellos y recopilar datos para ofrecer una mejor experiencia de conexión.

Gartner predice que, para el año 2020, el número de dispositivos conectados con IoT disponible para consumidores será más del doble del actual. Eso quiere decir unos “20.400 millones de dispositivos en línea con IoT”.

Esto es asombroso, a pesar que las implementaciones de IoT no han tenido la trayectoria deseada porque a las empresas les preocupa la seguridad de sus datos y la mayoría de ellas no cuenta con los conocimientos organizacionales adecuados o con la infraestructura técnica interna para admitir este tipo de conexión.

Sin embargo, la tendencia es positiva, y ya se observa un uso consistente de los datos de ubicación de los dispositivos con IoT y los beneficios de ese uso. A esta subcategoría se le apodó “ubicación de las cosas” y permite detectar y comunicar su posición geográfica. Así, conociendo la ubicación de un dispositivo es posible contextualizar su uso, comprender mejor la situación y predecir lo que sucederá en un lugar en específico. Lo que aporta contenido en esta nueva era de predicciones bastante interesante.

Nuestro último puesto n° 10 está reservado para “La inversión del sector académico

Cada día es mayor la demanda de personas que tengan conocimientos en área de análisis de datos. Pero no se pierdan está joya En la Universidad Estatal de Carolina del Norte, se encuentra el primer programa de maestría en análisis científico (MSA). La MSA se lleva a cabo en el Institute of Advanced Analytics (IAA). Este centro de datos tiene la misión de formar a los mejores profesionales del análisis de todo el mundo: personas que dominen herramientas y métodos complejos para el modelado de datos a gran escala, y que sientan pasión por resolver problemas que representen retos”. La Universidad de California en San Diego también inauguró una especialidad y una asignatura secundaria de grado universitario en ciencia de datos.

Glassdoor informó que, en 2017, la “ciencia de los datos” fue una de las principales áreas de empleos por segundo año consecutivo. Además, según un estudio realizado por PwC, para el año 2021, el 69% de los empleadores exigirá que los candidatos a sus puestos de trabajo tengan conocimientos de análisis y ciencia de los datos. Lo que implica que para este 2018 ya no son optativas, sino fundamentales las técnicas y habilidades para el análisis de los datos. Lo que representa un reto para nosotros, quienes debemos seguir formándonos para satisfacer las necesidades del mercado y continuar liderando el sector de análisis y transformación de los datos.

¡Gracias por su tiempo y por llegar hasta esta línea conmigo!

Para mayor información: https://www.tableau.com/es-es/reports/business-intelligence-trends#academic

Tableau en la cadena de suministro

Tableau es una herramienta muy poderosa que ha ayudado a muchas empresas a visualizar y comprender sus datos. La dinámica de este software no está enfocada en usuarios técnicos de IT sino en los usuarios del negocio; lo que ha permitido su posicionamiento en diversas áreas de negocio, en diferentes organizaciones de una manera muy fácil y rápida.

Una cadena de suministros, por ejemplo, abarca diversos procesos: inventario, transporte, manejo de mercancía, producción, etcétera; Tableau integra todos los datos de cada proceso a la perfección, en un ambiente analítico, donde cualquier usuario del negocio puede responder preguntas acerca de sus datos.

¿Cómo encaja Tableau en las necesidades en esta área tan específica?

     Ésta herramienta de Business Intelligence goza de gran flexibilidad en diversos aspectos. El primero y más importante, es la capacidad de conectarse a muchas fuentes de datos, ya sean base de datos relacionales, archivos de texto o Excel, base de datos en la nube o cubos; lo que la convierte en la herramienta ideal para una cadena de suministros en donde están involucrados diversos departamentos de una organización, con diferentes empleados, varios proveedores y múltiples localidades.

  TABLEAU EN LA CADENA DE SUMINISTRO-01El segundo aspecto en el que hay que hacer énfasis es el repositorio donde vive la data que será fuente de la información para la toma de decisiones en la cadena de suministros, por lo cual la herramienta de BI tiene que ser lo suficientemente flexible para poder conectarse a cualquier fuente de datos, debido a que cada cliente tiene su forma de almacenar los mismos.

     El tercer aspecto importante es que Tableau rompe con el esquema tradicional de Business Intelligence, al colocar el proceso de análisis de datos en el usuario del negocio, lo que se amolda perfectamente a la necesidad de una cadena de suministros, que se caracteriza por la participación e interacción de diversos usuarios y procesos. Esta ventaja le permite al gerente de almacén, por ejemplo, responder preguntas acerca de su data de una manera fácil y continua, manteniendo la data actualizada al mismo ritmo que se moviliza el inventario de su almacén.

Otro aspecto importante, en esto último que no hay mejor persona para responder preguntas de cómo se está llevando los niveles de inventario dentro del almacén, que los propios empleados del almacén. En un mundo de BI tradicional, el departamento de reportes conformados por personas de IT, tuviesen que hacer los reportes acerca de la data de almacén junto con los reportes de transporte y logística y producción, en el cual dicho personal de IT tal vez no se conozcan el proceso ni la data que manejan y además de todo esto, los requerimientos de dichos reportes suelen cambiar en cada uno de los departamentos, causando un posible colapso dentro del departamento responsable de realizar estos reportes. Por lo cual la magia de Tableau entra, colocando el poder del análisis de datos en diferentes departamentos con las personas que saben que preguntas son pertinentes para la toma de decisiones para mejorar y optimizar su departamento que está vinculado a un proceso dentro de la cadena de suministro.

Caso de éxito: PepsiCo

     Un buen ejemplo del éxito de la aplicación de Tableau en una cadena de suministros es caso de la multinacional PepsiCo; una empresa dedicada a la producción, comercialización y distribución de alimentos que opera en más 200 países.

     Debido al alto volumen de datos que manejaba dicha empresa y a que cada cliente utilizaba sus propios estándares de datos en diferentes procesos de la cadena de suministro, se originaba un manejo “pobre” de la información para analizar la data y realizar los reportes.

     Lo que motivó a PepsiCo a contactar a Trifacta (aliada comercial de Tableau, encargada de la preparación de datos para el análisis). Optaron por Hortonwork Hadoop para almacenar y consolidar sus datos y luego entró al juego Tableau para la visualización de los mismos, otorgando profundidad analítica, dando sentido al gran volumen de datos, permitiendo identificar “cuellos de botellas” en la cadena de suministros, determinar bajos niveles de almacén, estacionalidad en algunos productos, entre otros.

     Esta decisión tecnológica permitió a PepsiCo optimizar sus esfuerzos en el análisis de datos, dedicando mucho menos tiempo en este proceso, lo que se traduce en productividad, capacidad de respuesta y dinero, minimizando la inversión en la preparación de datos, permitiéndoles enfocarse más en entender y visualizar su data.

     La versatilidad de la herramienta permite que ahora los empleados de IT de PepsiCo, dedicados a la preparación de la data, publiquen directamente los extractos desde Tableau a Tableau Server para que todos los usuarios de negocios de la organización puedan realizar las combinaciones de datos requeridas para lograr las visualizaciones que identifican tendencias y facilitan la toma de decisiones. Generando un ambiente colaborativo de trabajo dentro la organización, dándole una ventaja competitiva para mejorar sus resultados en diferentes áreas del negocio.

     Como PepsiCo hay muchos otros casos de éxito donde Tableau ha sido protagonista. Además de potenciar el análisis de datos en la cadena de suministros, dicha herramienta de Business Intelligence ha mejorado la forma de hacer las cosas para muchas organizaciones de diferentes áreas, al irrumpir de forma positiva el análisis de datos y creación de reportes, al darle poder de descubrimiento y visualización de datos a cualquier persona dentro de la organización.

     El éxito de Tableau radica en su misión y forma de hacer las cosas, no solo como software sino como compañía, al tener un objetivo claro enfocado en hacer ver y entender los datos a las personas.