Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Muñoz Martín)
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Este documento discute la importancia de los datos y la analítica en la transformación digital. Explica que 1) los datos han evolucionado de estructurados a no estructurados y la analítica ha evolucionado también; 2) los datos deben convertirse en valor mediante la toma de decisiones basadas en datos; y 3) la tecnología clave incluye arquitecturas de datos, calidad de datos, gobierno de datos y analítica e inteligencia artificial.
Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Muñoz Martín)
- 1. “Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital” 23 de julio 2020
- 3. 1. ¿Cómo hemos llegado hasta aquí?. 2. Mitos y realidad de la aplicación de la transformación digital en las empresas. 3. Claves de la tecnología para la transformación Digital. 4. Y, ¿qué podemos hacer?. Agenda
- 4. Evolución: datos, análisis, social, … De los datos al Valor, para la toma de decisiones. Data: arquitectura, calidad, gobierno … analítica, IA. 1. ¿Cómo hemos llegado hasta aquí?
- 5. Evolución de los datos
- 6. Evolución de los datos
- 7. • Datos estructurados: es información ya procesada, filtrada y con un formato estructurado. Es el tipo de datos que más se usan hoy en día, básicamente proveniente de Bases de Datos Relacionales. • Datos semi-estructurados: es información procesada y con un formato definido pero no estructurado. De esta manera se puede tener la información definida pero con una estructura variable. • Datos no estructurados: es información sin procesar y que puede tener cualquier estructura. Se puede encontrar cualquier formato: texto, imagen, vídeo, código, etc. Los directorios de logs de aplicaciones o la información colgada en las redes sociales son ejemplos. Evolución de los datos: Tipos
- 8. Evolución de los datos en la empresa
- 9. Evolución de los datos en la empresa
- 11. Evolución social
- 12. De los datos al Valor
- 13. De los datos al Valor
- 14. De los datos al Valor
- 15. El uso de los datos y su importancia El 58% de las empresas encuestadas* basan al menos la mitad de sus decisiones comerciales habituales en intuición o experiencia, en lugar de estar basadas en datos e información. En promedio las empresas utilizan sólo el 50% de la información disponible a la hora de tomar decisiones. - ¿Por qué los líderes empresariales no utilizan la toma de decisiones basada en datos? - ¿Qué debe tener en cuenta para asegurarse de que sus decisiones se basan en los números y no en los sentimientos? *BI Survey Report
- 16. Datos como el nuevo núcleo de la TD Ventaja competitiva Toma de decisiones estratégicas Dificultad: justificar el ROI
- 17. Arquitectura Todo lo que nos podamos imaginar … Almacenamiento / ETL / Lenguajes / Visualización On-premise / Cloud (IaaS/PaaS/SaaS/…) / MiltiCloud / Híbrida Define modo de trabajo que queramos establecer más que “estrategia” En gran medida, depende de: • Alineamiento con compañía y departamentos (no siempre imprescindible) Primero: ESCUCHAR, de ello depende gran parte del éxito • Uso que se le va dar (a corto y medio plazo) • Otros equipos técnicos • Costes (Capex & Opex) * El nuevo escenario digital será MultiCloud y se estima que en 2024 el 90% de las grandes empresas adoptará tecnologías y herramientas MultiCloud o híbridas
- 19. Carga de Datos (ERP / CRM / Otras fuentes) Extracciones e Interfaces (a otros Sistemas) Servicio integrado y transversal: o Corporativo & Divisiones Reports Planificados (interno / externo) Cuadros de Mando / KPIs / Análisis predictivos, Mobilidad, Auto-servicio Data Lake / DWH / Data Marts Optimización Nuevos Requerimientos Arquitectura de Datos Modelos de Datos Calidad de Datos ETL Herramienta: Peticiones / IncidenciasGestión de la Capacidad Modelos de Operación: Servicio a usuarios Gobierno del dato Ciclo de vida de los sistemas informacionales
- 20. Calidad del dato Clave para que los sistemas de información tengan Valor Definir y establecer los procedimientos para garantizarlo Crítico: Golden sources Cambio de los datos en el tiempo Disponibilidad Oportunidad Accesibilidad Usabilidad Consistencia Veracidad Integridad Legalidad Persistencia
- 21. Gobierno del dato. La función
- 22. Gobierno del dato. Justificación Activo estratégico
- 24. Inteligencia artificial ¿Cómo sabemos si debemos estar ahí? La inteligencia artificial es la serie de tecnologías que sirven para emular características o capacidades exclusivas del intelecto humano. ... El término se aplica cuando una máquina imita las funciones cognitivas que los humanos asocian con otras mentes humanas, como aprender o resolver problemas, etc La inteligencia artificial (IA) es una rama de la ciencia informática en la que las máquinas realizan tareas como una mente humana, tales como aprender o razonar. Los riesgos fundamentales son tres: accidentes, malos usos y carreras de armas. Los sistemas de inteligencia artificial en ocasiones funcionan mal. Por ahora, los daños que pueden causar son limitados, aunque ya ha habido accidentes fatales con coches autónomos.
- 25. Inteligencia artificial Tipos de Inteligencia Artificial: • Big data. • Realidad virtual. ... • Robótica e impresión 3D. ... • Chatbots. ... • Máquinas reactivas. ... Sin capacidad de formar recuerdos. • Memoria limitada. ... La información del pasado (experiencia) es transitoria. • Teoría de la mente. ... (conocer cómo piensan los demás, empatía). • Autoconciencia. ... (decisiones basadas en experiencias pasadas). https://www.apd.es/tipos-de-inteligencia-artificial/
- 26. Transformación digital: ¿Qué es y qué No es?: “Valor a la empresa y a sus clientes” Orientado a la estrategia empresarial más que a la tecnología ¿Cómo estimar el ROI?. 2. Mitos y realidad de la aplicación de la TD
- 27. ¿Qué es la Transformación Digital? La transformación digital son las nuevas oportunidades de estrategia de negocios que surgen gracias a la aparición de las tecnologías. Lleva consigo nuevas aptitudes tanto en las personas físicas así como en la reinvención de organizaciones que afectan al mercado global tradicional, e irá ligada con los objetivos y estrategias empresariales. la transformación digital es pieza clave en el plan de negocios o así lo estiman el 66% de los CEOs según datos publicados por la consultora IDC. La transformación tiene que ver con el valor de los servicios, la mejora del modelo de negocio, la innovación , la diferenciación, las fortalezas, entender y escuchar a los clientes, y adaptarse a ellos (a sus demandas y necesidades).
- 28. ¿Qué es la Transformación Digital? • Genera experiencias nuevas al cliente. • Mejora la eficiencia operativa. Digitalización cultural. • Generar nuevas fuentes de ingresos. • Capacidad de respuesta rápida ante los cambios en el mercado. • Crear una ventaja competitiva para la organización. • Impulsa la cultura de la innovación dentro de la organización. • Mejora la colaboración interna. • Profundiza el análisis de datos (Big Data). • Disposición al cambio, saliendo de la zona de confort. Áreas clave: • Promueve una estrategia centrada en los clientes. • Desarrolla y promueve un lenguaje tecnológico común entre directivos y tecnólogos. • Crea y fomenta una cultura basada en la innovación. • Ofrece una visión y un liderazgo que estimulen el progreso.
- 29. ¿Qué NO es la Transformación Digital? • No es únicamente una cuestión de actualizar la tecnología. • No es instalar un CRM, un ERP o un BPM, por ejemplo. Eso lo puede hacer cualquiera. • No es informatizar los procesos de la empresa. • No es saturar a los clientes con banners. • No es una tienda on-line. • No es marketing digital y adquirir nuevas herramientas.
- 30. Incrementos de ingresos. Cuantificación de esas nuevas ventajas competitivas generadas gracias a la mejora en la toma de decisiones. Estos son algunos de los ejemplos: • Incremento de la cifra de negocio. • Identificación nuevas oportunidades de negocio. • Identificación de clientes rentables y no rentables. • Mejorar la satisfacción y el servicio a los clientes. • Controlar la no rotura de stocks. • Optimización de los precios. • Mejorar el tiempo respuesta al mercado. • Acelerar el desarrollo de nuevos productos. • Alargar la duración y vida de los clientes. • Monetización de los datos. • Rapidez en la toma de decisiones. ¿Cómo estimar el ROI de proyectos de TD?
- 31. Ahorro de Costes. Podemos comparar los costes del sistema/procesos actuales con los que obtendremos con esta nueva solución. Estos son algunos de los ejemplos: • Reducción de costes operativos. • Automatización de procesos manuales. • Mejora de los procesos operativos. • Reducción de cuellos de botella y demoras. • Reducción de errores. • Reducción de penalizaciones. • Reducción de quejas, indemnizaciones. • Mejora en las conciliaciones. • Reducción del coste de atención al cliente. • Mejora el análisis y toma de decisiones. Soluciones predictivas. • Maximizar la productividad del equipo de BI y más tiempo para el análisis. ¿Cómo estimar el ROI de proyectos de TD?
- 33. • El marketing por correo electrónico personalizado genera un ROI medio de 122%. • En general, se estima que los esfuerzos de automatización de chatbots reducen los costos de servicio al cliente en un 30%. • En 2021, al menos el 40% del PIB europeo estará digitalizado, según IDC. • … ROI: algunos datos O, quizás, no se pueda predecir el ROI de forma específica, simplemente se trata de sobrevivir o desaparecer….
- 34. Big data / Smart data. Analytics. AI: Machine Learning & Deep Learning. Reto de la ética. 3. Claves de la tecnología para la TD
- 35. Big Data es el sector emergente dentro del área de las tecnologías de la información y la comunicación que se preocupa de cómo almacenar y tratar grandes cantidades de información o conjuntos de datos. Big Data permite innovar La importancia de Big Data radica que en que impacta tanto en la industria, como en el negocio e incluso en nuestra sociedad y además ofrece una ventaja competitiva considerable. ¿Qué es Big Data y por qué es tan importante?
- 36. Aportando valor al negocio
- 37. • Volumen: un sistema Big Data es capaz de almacenar una gran cantidad de datos mediante infraestructuras escalables y distribuidas. • Velocidad: una de las características más importantes es el tiempo de procesado y respuesta sobre estos grandes volúmenes de datos, obteniendo resultados en tiempo real y procesándolos en tiempos muy reducidos. • Variedad: las nuevas fuentes de datos proporcionan nuevos y distintos tipos y formatos de información. • Variabilidad: las tecnologías que componen una arquitectura Big Data deben ser flexibles a la hora de adaptarse a nuevos cambios en el formato de los datos y su procesado. • Valor: el objetivo final es generar valor de toda la información almacenada a través de distintos procesos de manera eficiente y con el coste más bajo posible. Necesidad Big data
- 38. ¿Vale la pena invertir en grandes cantidades de datos y análisis?: • Identificación oportunidades de innovación. • Previsión de los resultados financieros. • Aumenta las ventas. Analytics La encuesta CIO de Gartner 2019 reveló que el 37% de las organizaciones han implementado alguna forma de inteligencia artificial o aprendizaje automático.
- 39. Entre las características que debe poseer tu Arquitectura: • Escalabilidad. • Tolerancia a fallos. • Distribución de los datos. • Procesamiento distribuido. • Localidad del dato. A la hora de elegir Tecnologías se deben seguir las siguientes decisiones: • En la ingesta de información: evaluar los tipos de fuentes. • En el procesamiento: evaluar si el sistema tiene que ser streaming o batch. • En la monitorización: multitud de herramientas y que su monitorización. Aspectos a considerar en la Arquitectura / Tecnología
- 40. Cloud. Mobilidad y multicanal (Onmichannel). RRSS. Seguridad y control: Data Governance y ética. Gemelos digitales. Más claves de la tecnología para la TD
- 41. 4. ¿Qué podemos hacer?. Propongo: Cambio continuo, lidera TD con TIC e Innovación. Enfoque de negocio. Casos de uso. Tendencias.
- 42. ¿Qué podemos hacer para transformarnos? • Estrategia digital: definir la estrategia digital de la empresa implica que todos los departamentos se sumen al cambio y colaboren en conjunto. Acciones de estrategia como el diseño de un mapa de ciclo de vida del cliente, la incorporación de retroalimentación de los clientes o la alineación de la tecnología con los procesos. La cultura interna de la organización tiene que ser plenamente digital. • Evolucionar como organización y en Recursos Humanos para abrir las puertas a los trabajadores a un nuevo panorama digital en el que puedan potenciar su ingenio, innovar y formarse digitalmente y adoptar actitudes emprendedoras. • Implementar proyectos una vez se ha definido la estrategia teniendo en cuenta el entorno digital y al cliente. • Por último, optimizar y analizar la transformación digital desarrollando mediciones de mejora, planificación y proyecciones futuras.
- 43. En cambio continuo: “te mueves o caducas” • Las empresas con cada vez más líquidas: más ágiles y más flexibles. Aprovechan las nuevas tecnologías digitales y técnicas de gestión para agilizar sus procesos y reforzar la relación con sus clientes. • Se debe basar en un proceso de cambio continuo, sin perder el horizonte (la misión). Cambio cultural y estratégico desde el interior de la empresa. • Evitar la resistencia al cambio: Utilizar metodología y técnicas de motivación: comunicarla, ejecutarla y fomentarla. Trabajo conjunto (departamentos de negocio y tecnología). • Orientación a procesos Proactivos más que Reactivos. • Planteamiento de nuevos modelos de negocio y formas de hacer las cosas. • Compartir información con otras empresas o sectores. Desde el Open-Data hasta buscar sinergias. Se recomienda: evaluar las capacidades necesarias antes de empezar, y reforzarlas.
- 44. ¿Qué quieren las empresas? • Llegar a más clientes. • Fidelizar clientes. • Mejorar sus canales, procesos, productos, servicios y sistemas. ¿Qué necesitan las empresas? • Una mejora tecnológica competitiva. ¿Cómo lo planteamos? • DATA LAKE: Gestión masiva y gobernada de la información. BIG DATA: INNOVACIÓN DE DATOS ACCESO SIMPLIFICADO, GOBERNABILIDAD Y SEGURIDAD DE DATOS, RÁPIDO DESCUBRIMIENTO Y PREDICCIÓN. Enfoque de Negocio: Innovación Data Management
- 45. REDUCIR COSTES DE INFORMACIÓN • Reducción tiempo de procesos. • Reducción de almacenamiento. • Centralizar procesos de similares características. • Tratamiento de nuevas fuentes de información. REDUCCIÓN TIME TO MARKET DE LA EXPLOTACION DE LA INFORMACIÓN • Información gobernada y/o centralizada. • Data Management. Estrategia y Valor añadido
- 46. ¿Cómo lo vendo? Identificar los Sponsor y Stakeholder Diseño y elaboración de métricas Construcción de un Business Case Cuenta una historia (Story Telling) Hablar en términos de negocio Mostrar, no hablar
- 47. • Análisis personalizado de perfil según cliente mediante un historial de interacciones o actividades. • Capacidad de análisis en tiempo real. • Análisis social masivo, demográfico o de mercado. • Descubrir nuevas oportunidades de mercado mediante análisis de tendencias y comportamiento. Los ‘clicks’ que haces importan. • Resolver las limitaciones del Business Intelligence tradicional. Casos de uso: Análisis de negocio
- 48. • Este análisis se basa en la opinión general de la población sobre un elemento además del resto de información que se puede obtener de diversos canales. Permitiendo responder a todo tipo de preguntas del tipo: ¿Cuál es el perfil de la población contenta/descontenta con un producto en concreto? ¿A qué suceso es debida la variación de la opinión en un espacio temporal concreto? Casos de uso: Análisis de sentimiento
- 49. • Un análisis completo de seguridad puede llegar a involucrar muchas fuentes de información como logs (de servidores o web, por ejemplo), transacciones con los clientes o distintos sensores. Las tecnologías Big Data permiten almacenar todo el contenido (no estructurado) ofrecido por estas fuentes (por ejemplo: SIEM) sin tener que hacer una preselección o cualquier tipo de proceso. Un ejemplo más específicos es la detección de ataques cibernéticos (como malware en el sistema o phishing) para detectar intentos de fraude. Casos de uso: Seguridad * SIEM: Security Information and Event Management.
- 50. Almacenamiento y Procesamiento de Históricos Análisis de Información de Diversas Fuentes en Real-time y/o Batch Análisis en Tiempo Real de Logs e Información No Estructurada Análisis de Patrones de Movilidad y Clientes Análisis de Redes Sociales On-line Marketing Viral y Prevención de Churn Viral Perfilado Web Análisis de Datos de Navegación Casos de uso
- 51. Motor de Recomendación y previsión de ventas / demanda Optimización de Marketing y Servicios a Terceros (B2C y B2B) Smart Cities y reconocimiento de imágenes Análisis de Seguridad y fraude Casos de uso
- 52. Internet de las cosas + Internet de las personas
- 53. Hoja de ruta hacia la generación de Valor * Establecer la estrategia de Priorización de proyectos
- 54. Tendencia: Valor
- 55. Source: Future of Jobs Survey 2018, World Economic Forum. Tecnologías por proporción de empresas que probablemente las adoptarán para 2022 (proyectado) Tendencia: La apuesta por las tecnologías Y, la innovación!!
- 56. ¿Preguntas? … ¿Qué pensáis? … Gracias!