Inteligencia de negocios en la era del Big Data

Hacer inteligencia de negocios en la era del Big Data es una preocupación constante de los directivos que buscan que el análisis de los colosales volúmenes de datos sirva para tomar decisiones sobre la marcha.   Hoy he invitado a Juan Carlos Puentes, gerente general para Colombia de SAS Institute, una firma de software que gestiona los datos utilizando modelos predictivos y descriptivos para simular el comportamiento del negocio, para hablar sobre los desafíos que enfrentan las empresas al implementar analítica de datos.

Dicen que por encima de la infraestructura, los inventarios y las edificaciones, los datos son el activo más importante de las empresas. ¿Es esto cierto?

Si. En la actualidad, vemos empresas que, sin tener una gran cantidad de activos físicos, tienen ingresos muy importantes; un ejemplo cercano es Uber que, sin tener un solo taxi, basa su modelo exclusivamente en la información, la cual representa su activo principal. Nuestra meta es ayudar a las empresas para que la data se convierta en conocimientos que permitan predecir el negocio y las preferencias de los clientes. Esa información, en la medida que un empresario pueda utilizarla, va a generar réditos en ingresos.

Aunque los directivos dicen que los datos tienen gran valor para sus empresas, los accionistas se preguntan por qué ese ‘valor’ no se ve reflejado en los libros contables…

Precisamente la queja de muchos directivos es esa: ven muchas inversiones en tecnología sin encontrar monetización ni retorno de esas inversiones. Lo que sucede es que muchas se veces se comete el error de iniciar proyectos partiendo desde la tecnología, es decir, comprando servidores, almacenamiento, banda ancha y data center; una vez se tiene toda la información capturada incluyendo bases de datos, sistemas transaccionales y lógica del negocio, los directores de tecnología se preguntan ¿ahora, qué hacemos?. Resulta que los proyectos de tecnología deben tener muy en claro cuál es la visión real del negocio para abarcar interrogantes como: ¿Cómo generar más ingresos?, ¿Cómo abrir más sucursales?, ¿Cómo ganar más mercado? o ¿Cuáles serán mis clientes más rentables el próximo año?. Si tengo claras las preguntas, puedo responderlas con análisis de Big Data. Pero si arranco el proyecto desde una posición meramente tecnológica, tenga la seguridad que no va a ocurrir ningún cambio y sucederá la frustración que Usted menciona.

En medio de esa frustración, surge el problema de la confianza en los datos; si están bien recolectados, procesados, asegurados y si van a ser entregados de forma ética…

Estoy totalmente de acuerdo con esa preocupación. Independientemente de la industria (finanzas, retail, comunicaciones, sector público), si uno analiza la información, encuentra que solo el 50 porciento es ‘potable’ y por ello debemos tener estrategias para mejorar la calidad de la data restante. Aquí vale la pena traer a colación un ejemplo: cuando uno asiste a reuniones de junta directiva y pregunta: ¿Quién es el dueño de la información en esta compañía?, la respuesta general es ‘tecnología’, y resulta que la información es un activo corporativo cuyo gobierno se define mediante reglas y políticas muy claras; resulta que esas reglas son prácticamente inexistentes en la mayoría de empresas.

Ahora bien, hay empresas dedicadas al análisis de datos que comercian inescrupulosamente información sensible a terceros, afectando la privacidad de los consumidores. ¿Cómo enfrentar esta situación?

Es un tema difícil. Al final, todos quisiéramos sacar el mejor provecho de la información para beneficio de los usuarios y no en su contra. Aunque se ha avanzado en el tema del habeas data, aún queda mucho camino por recorrer en privacidad. Las personas no quieren tener ese ‘Gran Hermano’ que conoce tus movimientos, tus gustos y hasta tus sentimientos; entonces hay que reforzar la legislación. Desde nuestro lado y como proveedores de soluciones de analítica, promulgamos por el tratamiento ético de los datos con previa autorización de los clientes.

¿Cuál es la necesidad de tener ‘científicos de datos’ en las empresas?

Queremos reforzarle a los directivos lo que significa el perfil del ‘Científico de Datos’, una profesión que saca provecho del Big Data apoyada en matemáticas y estadística para predecir la información y producir toma de decisiones sobre la marcha.

¿En Colombia, donde puede estudiarse esta profesión?

Ya la Universidad Javeriana tomó cartas en el asunto y acaba de graduar a la primera promoción del Programa de Científico de Datos, en colaboración con SAS Institute. La profesión que Harvard bautizó como la ‘carrera más sexy’ del siglo veintiuno tiene por fin sus pares locales. Sin embargo, es importante mencionar que algunas empresas locales como Grupo Bancolombia ya poseen un CDO (Chief Data Officer).

¿En analítica de datos, qué cosas falta por hacer en Colombia?

En Colombia hace falta llegar al ‘tiempo real’; me explico: cuando un cliente va al banco a solicitar un crédito, el sistema debe ser capaz de aprobarlo en tiempo real mientras visita la sucursal. De forma paralela, la analítica de datos debe proveer  la suficiente inteligencia de negocios para predecir si ese cliente será rentable. Hay bancos internacionales que ya otorgan créditos con solo datos básicos e información sobre si el cliente tiene cuenta en Twitter, Facebook, LinkedIn, o si usa Whatsapp; esto le da a la entidad un cierto nivel de certeza sobre si el cliente es ubicable, y como el 40% de los nuevos clientes son de la generación millenial, pues no cabe la menor duda de que la analítica de datos es el camino idóneo para atraparlos y retenerlos.