Resultados tercer foro BI

El tercer foro de Business Intelligence, efectuado en las dependencias del departamento de Ingeniería industrial de la Universidad de Chile, convocó a 22 profesionales expertos en el área de inteligencia de negocios, provenientes de diversas empresas y organizaciones tales como Movistar, Claro, Entel, LAN, Banco Santander, Viña Concha y Toro, PentaAnalytics y docentes del departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile.

El foro de Business Intelligence tiene por objetivo formar una comunidad de expertos en esta área, que exponga sus problemáticas y mejores prácticas, generando, por un lado, un entorno de discusión de temas relevantes tanto para la Industria como para la Academia; y por otro lado, impulsar el acercamiento entre ambas partes.

En esta tercera versión se presentó uno de los temas que marcan tendencia a la hora de hablar del futuro del BI, El Big Data. La presentación titulada “Big Data – Derribando Mitos” realizada por Lautaro Cuadra, Jefe de Operaciones del CEINE, tuvo por objetivo aclarar los aspectos básicos respecto a esta definición, presentar las oportunidades con esta herramienta, las nuevas variables que aportan información al negocio y recomendar como iniciar un proyecto dentro de las empresas en torno al Big Data.

Principales Resultados de la Presentación

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La oportunidades con Big Data están en cómo se pueden aprovechar las nuevas fuentes de información para generar valor al negocio. Lo ideal es comenzar aprovechando los datos estructurados propios, aprendiendo con problemáticas pequeñas, para luego avanzar a las fuentes de datos externas y aprender de la integración. Las fuentes no estructuradas internas son el próximo paso. Una vez desarrolladas las competencias necesarias se debe avanzar hacia el estudio de fuentes de datos externas no estructuradas. Dos de las fuentes de datos con las cuales las empresas pueden aprender y en donde se visualizan oportunidades son datos de georeferenciación (LBS) y de redes sociales.

 Un segundo punto es el referido a cómo iniciar el desafío del uso de Big Data. En particular para nuestro país se recomienda partir de una problemática, un caso de uso que apalanque la adquisición de las tecnologías Big data. Se debe hacer una lista con el fin de levantar las necesidades y preguntas que se desean responder para luego estudiar los casos y evaluar si requieren de las capacidades de Big Data. Con una necesidad real, que justifique su adquisición, se pueden empezar a probar nuevos posibles usos en otras áreas de la compañía.

El último punto considerado clave a la hora de aventurarse en la adquisición de esta nueva tecnología tiene relación con el cambio de paradigma de los datos tradicionales. En Big data el volumen de datos es tal que las técnicas que funcionaban con pequeños set de datos no siempre son capaces de encontrar resultados de valor, “Algunos algoritmos encuentran tantas cosas que al final no encuentran nada”. Este nuevo paradigma requiere personas preparadas que sean capaces de innovar, de probar nuevas herramientas y comunicar  adecuadamente los resultados. Dichos profesionales no son solo analistas, son expertos capaces de adaptar la data disponible a las problemáticas específicas de negocio, los llamados Data Scientist.

La presentación Big Data – Derribando Mitos puede ser descargada en el siguiente  link.

Mesa Redonda

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Al finalizar la presentación se realizó una mesa redonda en la cual los participantes discutieron y entregaron su visión respecto a los temas tratados. A continuación se resumen los principales puntos:

1) El Big data ha llegado para quedarse, sin embargo requiere que las organizaciones tengan una cierta madurez en el manejo de datos y un volumen considerable que implique su uso. No todas las organizaciones necesitan de este tipo de herramientas.

2) Se debe entender la dinámica de los datos, quiénes son beneficiados, cómo se cuantifican estos beneficios y qué áreas son más aptas para capturar este valor. El objetivo es evangelizar, por medio de resultados concretos, de la importancia de la toma de decisiones con buenos resultados de manera de generar un círculo virtuoso hasta que toda la organización participe de la dinámica de los datos.

3) La madurez del negocio implica que exista una “cultura de los datos”. Se debe dejar sólo de apagar incendios y resolver momentos críticos. Hay que anticiparse a los problemas y estudiar nuevas maneras de obtener valor dela información con que cuentan las empresas. Eso implica ir avanzando resolviendo pequeños problemas con resultados tangibles que permitan que la organización requiera utilizar el BI en el día a día.

4) Se deben enfrentar el problema de linkear la información por medio de metodologías y técnicas que permitan conectar la información proveniente de diversas fuentes de datos, por ejemplo, linkear fuentes de datos en redes sociales con los perfiles de clientes disponibles en los CRM’s. Este es uno de los grandes desafíos para utilizar las fuentes externas y las no estructuradas.

5) La veracidad de los datos debe ser constantemente estudiada y seguir su evolución, hay que estar constantemente preguntándose acerca de la naturaleza de los datos, en particular cuando se resuelven problemas a tiempo real.

6) Finalmente hay una necesidad comprender cuales son la competencias de un data scientist, A grandes rasgos los tópicos entregados por las universidades cubren las temáticas necesarias, marketing, modelos estadísticos, gestión de operaciones, modelamiento, también una data scientist debe poseer conocimientos de programación, hardware y deben tener capacidad de comunicar sus ideas. Si bien muchas de estas habilidades son entrenables  un Data Scientist debe tener pasión por los datos, y capacidad de hacer interactuar las variables a fin de generar valor a la organización, es por esta razón que se señala que hacer BI es en gran parte un «arte».

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