Transformación digital y la analítica avanzada fue el tema principal que organizó SAS Perú en un conocido hotel de la capital con la finalidad de dilucidar conceptos que muchos clientes lo tienen de manera confusa. Qué es la analítica avanzada y cómo se puede aplicar en los diferentes proyectos que se tiene en las empresas. Se explicaron los pasos claves que se tienen que dar en un proceso analítico y donde los datos son los elementos claves.
Es bueno señalar que SAS es una empresa americana, nacida en 1976 y solamente se focaliza en los análisis de datos. Es una organización con mucha experiencia en el tema con oficinas en muchas partes del mundo.
Gestión correcta de los datos de las empresas
Hace unos días la firma de analítica predictiva, SAS, realizó en la capital el encuentro “Big Data, Transformación Digital & Analítica Avanzada”. Teniendo en cuenta que el activo más poderoso de todas las organizaciones son sus datos, ahora ya no solo basta con tenerlos y almacenarlos, sino éstos deben ser analizados de manera correcta, rápida y con un plan estratégico para lograr transformar el negocio junto al apoyo tecnológico.
(americasistemas.com.pe. Lima, Perú – 06 de diciembre 2017) Los especialistas Cristian Figueroa, Advanced Analytical Manager de SAS y Marcelo Sukni, gerente general de SAS Perú y Chile, a través de un ágil y ameno diálogo, expusieron a su audiencia sobre diversos temas como inteligencia de negocios, visualización, reportería y el impacto que tiene en las empresas, sobre Business Analytics, BigData, IoT, Machine Learning, Gestión en tiempo real, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Redes Neuronales, entre otros.
Figueroa indica que cuando se trata de contextualizar y afinar el concepto sobre la analítica predictiva se tiene que entender un tema clave en este proceso y se debe preguntar: para qué quiero ejecutarlo en una empresa, y qué problemas de negocio existen. “En general las compañías de distintas industrias poseen diferentes inconvenientes que van cambiando en el tiempo, con preguntas dinámicas que van sucediendo y son los usuarios de los negocios quienes necesitan generar esa capacidad analítica para responder en forma rápida ante una necesidad”.
Así es importante saber para qué quiero aplicar por ejemplo las rede neuronales en una empresa y ello debería ser un ejercicio que no es fácil de generar. “La organización tiene que acostumbrarse a liberar las preguntas que pueden ser sencillas o complejas. Luego pasa al siguiente nivel que es construir un dataMarket analítico, que son los datos, la parte fundamental de una plataforma”.
Identificar los problemas
Dijo que los procesos BTL están referidos a construir tablas que podrían estar representados por filas de objetos que pueden ser clientes o transacciones, y las columnas que serían atributos de ellos como edades, ingresos de las personas, comportamientos de compra, riesgos, etc y a partir de ello se busca una plataforma analítica que sea capaz de tener todos los ingredientes y herramientas que permitan enfrentar la capacidad de predecir en función a las muestras que se configura. “En mi experiencia de 15 años no me ha tocado un proyecto de redes neuronales ni arboles de decisión sino son herramientas que las he usado, pero antes se define la necesidad de negocio que se quiere resolver”.
Pilares de la analítica
Los ejecutivos resaltaron la necesidad y convicción de empoderar a los usuarios de negocios en el uso de la analítica y así sea masivo en las organizaciones. “Nuestra propuesta de valor se compone de tres pilares, la capacidad automatizada para manipular los datos, porque cuando hablamos de generar una solución a un problema de negocio, se necesita optimizar una campaña o predecir de manera temprana un fraude, por ello es crucial porque estamos hablando de alimentar un BTL. Al tener los datos las soluciones de SAS se conectan a ellos para armar de manera automática un Outlook analítico”.
El segundo tema que es fundamental es descubrir nuevos conocimientos a partir del uso de la analítica. “Se debe mostrar cosas nuevas, esa es su gracia, entonces el descubrimiento es una de las partes importantes, con ello tenemos la posibilidad de anticiparnos a los hechos y con ello una organización podrá sacar ventaja. El tercer pilar es el Deployment, que es la capacidad que propone SAS al mercado cuando se tenga la información lista”.
Marcando la pauta
Si bien SAS propone la configuración de distintos algoritmos, se debe tener en cuenta que las redes neuronales se crean en 1955 y desde entonces lo que ha cambiado en la actualidad es la potencia del hardware, que es la principal diferencia. Así la compañía ofrece al mercado diferentes módulos para usarlos en función de los negocios que se quieren resolver. “No seguimos a las tendencias, sino nuestros productos marcan la pauta de la analítica avanzada. Nuestra fortaleza está en la inteligencia de predecir los riesgos, fraude y data management, entre otros”.
El especialista señaló que un ejemplo de minería de datos es lo que se desarrolla de manera automática el software y lo va documentando para que cuando esa persona que lo codifica al dejar la empresa, su sucesor no debería tener problemas para entenderla. “Eso se diferencia al contratar una consultoría que ofrece una caja negra, porque el cliente no sabe cómo se construyó. Los clientes aún no entienden su uso, algunos de ellos quieren adquirir estas soluciones para resolver un simple problema. Las redes neuronales están pensadas para resolver grandes problemas de cómputo. Por ejemplo para procesar audios, videos y textos, pero si la necesidad de negocio no está a ese nivel, no tiene sentido usarla”.
Un ejemplo del uso de Learning se viene realizando en muchos aeropuertos que hacen reconocimiento facial de las personas que van por los pasillos y sus ambientes. Al detectar una anomalía se genera una alerta en tiempo real. También se emplean para los casos de detección temprana de fraude, que es difícil de resolver, entre otros. Es interesante lo que se hace con la analítica en la medicina en la calidad de procesos y en el reconocimiento de imagen.
Con arquitectura abierta
Estas soluciones ofrecen una arquitectura abierta y gracias a su plataforma de cómputo unificada ofrecen respuestas a todas las preguntas analíticas. Un cliente de SAS podrá usar cualquier versión o herramienta que tenga, debido que sobre la plataforma analítica se podrá montar aplicaciones para hacer una campaña de marketing, temas de riesgos ya sea operacional o financiero, detección de fraude o de fraude, y otros. A ello se podrá agregar la metodología y los procesos para hacer un proyecto completo”.
Desde el punto de vista analítico- señala Figueroa- no basta con saber programar, hacer minería o aplicar técnicas sobre una plataforma sino se tiene que aprender a usar una metodología y empezar a aprovechar todo ello. Este proceso circular tiene que partir de las interrogantes: para qué quiero hacer, la parte inicial de cómo formulo el problema. “El activo más poderoso de todas las organizaciones son sus datos, pero no basta con tenerlos y almacenarlos, sino éstos deben ser analizados de manera correcta, rápida y con un plan estratégico para lograr transformar el negocio junto al apoyo tecnológico”.
Los expertos señalan que un problema frecuente se refiere cuando los clientes pretender ser expertos al programar sus datos. Aquí confunden la analítica con automatizar un proceso de negocio. “No queremos construir expertos de forma automatizada, sino se tiene que crear los datos, de lo contrario no va funcionar. Una vez que se tenga todo armado con toda la materia prima que se necesita, recién se podrá aplicar la metodología analítica y llegar a resolver un pedido del negocio. Ahí viene el tercer concepto que es la capacidad de explorar los datos y empezar a cruzar información. Recién ahí se podrá encontrar hallazgos y a descubrir cosas nuevas con el aporte de la nanotecnología.
Dificultades a enfrentar
Señalan que en la región este tipo de proyecto de análisis de riesgo y otros no son relevantes en las organizaciones, debido a la falta de interés, escaso presupuesto, sin servidores, y otros contratiempos. “Al final son iniciativas que se esfuman y no tienen la consistencia y la sinergia que una comunicación debería tener. Este es un proceso creciente de madurez. Si hago mi primer proyecto analítico probablemente tendré dificultad para avanzar, pero lo importante es cerrar el primer ciclo y seguir avanzando. Eso nos da experiencia en una organización”.
Los ejecutivos recomendaron a las empresas trabajar con SAS e ir aprendiendo de a pocos sino quieren contar con un área de científico de datos. “Hay componentes que son importantes como las personas, los procesos, la data y la tecnología, que deben estar presentes en una plataforma. Se tiene que ayudar a transformar la cultura analítica, por ejemplo las personas se pueden sentir amenazados al saber que esta tarea lo hará un software automático. También se podrá tener escasos datos, todo ello se necesita enfrentar. Estos cuatro pilares son importantes porque de ellos se sustentan en el tiempo las organizaciones”.
Además junto a ello, es necesario tener los procesos por delante de las tecnologías y preocuparse en los datos. En una encuesta que se hizo a nivel mundial en el 2015, señala que uno de los desafíos de las naciones es cómo integrar los datos para la analítica y el segundo era el talento analítico escaso es las organizaciones. “En la región hay ausencia de profesionales entrenados en el mundo analítico, no solo que usen el lenguaje de programación sino que tengan la capacidad analítica y sean formados en una cultura analítica, desde el punto de vista tecnológico del negocio. Hace falta personas que conozca el negocio y tengan la capacidad tecnológica para procesar la información”.
Asimismo, hicieron hincapié en que la analítica trabaja con números y son la base de cualquier análisis que se ha hecho en la historia de la humanidad, debido que se analizan los patrones de comportamientos. “Los cursos en las universidades de la región están enfocados en las técnicas, pero no hay capacitaciones para que los futuros profesionales puedan entender un problema del negocio, por tanto se tiene que mejorar en el uso de la analítica”.
Cabe anotar que la firma de analítica SAS viene operando desde hace 41 años en la región y en el Perú está apostando en los sectores de salud, banca y administración pública. La firma cerró el 2016 con un crecimiento del 13% en nuestro país y los sectores más dinámicos para la compañía son telecomunicaciones, marketing digital, marketing contextual, o cómo hacer ofertas más personalizadas a sus clientes.