Sergio Gutiérrez Bonnet es ing. industrial y CEO de la colombiana Infórmese quien conjuntamente con IBM del Perú llevó a cabo la 8va edición del Predictive Analytics Experience (PAE 2019) en un conocido hotel de San Isidro, donde mencionó que la carrera del análisis de datos la comenzó hace 26 años y lejos estaban de pensar que se iba a convertir en uno de los pilares del trabajo cotidiano, ahora todos estamos interesados en cómo vamos a utilizar el análisis de datos para optimizar y mantenernos competitivos. Concluyó diciendo “Transformemos nuestras organizaciones con soluciones basadas en la analítica”.
El poder de la transformación con el uso de la analítica
En los últimos años la analítica ha permitido a las organizaciones no solo descubrir los patrones en los datos, sino ser capaces de identificar aquellos que sean útiles para algún fin de interés y comunicar los hallazgos a las personas relevantes dentro de la organización. Asimismo, el descubrimiento y comunicación del conocimiento les ha permitido mejorar sus procesos de toma de decisión.
(americasistemas.com.pe. Lima, Perú – 27 de marzo 2019) Así se detalló en la charla “Perspectivas 2019: El siguiente paso para la Transformación de Organizaciones inteligentes”, que fue dictada por el CEO de Informese, Sergio Gutiérrez, como parte de la 8va edición del Predictive Analytics Experience (PAE 2019). Esta actividad congregó a los principales líderes de diversos sectores del país exponiendo los casos de éxito de sus organizaciones con Analytics, la misma que se desarrolló el pasado 21 de Marzo en un conocido hotel de San Isidro.
El ejecutivo dijo los datos dejaron de ser un fenómeno contable y de registro y ahora es el combustible de las organizaciones, ya que es el insumo que las ayudan a moverse. “En la medida que crecieron los entornos centralizados y distribuidos, pudo aparecer la virtualización, por lo que ahora todos trabajan con maquinas virtuales, que cuenta con un sistema operativo, administrador central y se replican en la medida que los usuarios lo necesitan”.
Recursos según la demanda del usuario
Dijo que en el data center están las maquinas virtuales que permitió el surgimiento de los modelos en el mundo del internet. “Ahora ya no solo se tiene que replicar la maquina, sino son las librerías y los contenedores. Una aplicación se abre en muchos componentes que se pueden activar o desactivar en la medida de la demanda, así no se requiere replicar en su totalidad del equipo. Se asigna los recursos según la capacidad de la arquitectura de la información que permite cambiar el componente analítico”.
Explicó que este proceso se realiza en la medida que va creciendo y con ello permitir ser capaces de administrar el gobierno de datos estando disponible para el usuario cuando lo necesite. “Se necesita que esos datos estén gobernados en la medida que se necesiten y ello da origen a un ecosistema en donde las aplicaciones interactúen entre ellas y deben ser controladas. La información dispersa es un dolor de cabeza, por lo que para acceder a ellas deben ser administrados de manera correcta”.
Cambio de arquitectura empresarial
Señaló que es necesario virtualizar los datos con un cambio de arquitectura empresarial, con la posibilidad de usar los elementos gráficos en un entorno de nube. Así, hay un gran cambio en la infraestructura analítica con la finalidad que los usuarios realicen las tareas que necesiten, sin importar donde están ubicados los equipos.
Asimismo, destacó que los datos están superando la capacidad humana y las computadoras ayudan a repetir esas tareas complejas de una forma óptima. Por ejemplo ahora los autos se manejan solos porque son tareas repetitivas y son automatizables. Es decir, las computadoras no piensan, sino solo repiten las tareas. “Los retos están referidos en cómo enriquecer los datos, porque cada vez están más complejos. Otro problema está referido en cómo gobernar los datos de los analistas, se necesita que escale y embeber ello en producción”.
Gutiérrez indicó que se necesita entornos robustos y que estén probadas en su integración, y que no sea un dolor de cabeza para sus usuarios. Con ello, urgen entornos probados, donde así pase a otro sistema pueda seguir ejecutándose y poder pasar a producción. “Se necesitan entornos amigables para los analistas y así no se preocupen por los problemas de los datos”.
Procesar los datos en tiempo real
Con estos avances, adelantó que ya se está en la capacidad de tomar la información de voz en el call center y aplicarlo en la analítica. Para ello se tiene que integrar las distintas fuentes y procesar los datos en tiempo real, porque ello es lo que permite pasar de la analítica descriptiva a la predictiva o prescriptiva. “Es necesario entender cómo los modelos nos están afectando y así la inteligencia artificial pueda aumentar la capacidad de trabajo de los usuarios”.
Para el especialista las maquinas tienen estabilidad y capacidad de trabajo. “Ello implica que se tiene que transformar las organizaciones, que tienen acciones basados en los datos. Esa es la esencia de todo lo que hacemos, ya que la analítica puede ayudar a tomar mejores decisiones en todo lo que hacemos”.
Enfatizó que los datos son un insumo, pero hay que saber analizarlos y el hombre es quien define cómo y para qué fin, y las máquinas ayudan a procesarlos. Dijo que la inteligencia aún es dictaminada por el hombre y los equipos solo responden a esos parámetros que les definan quienes los están diseñando y configurando.
Cabe anotar que el PAE 2019 es organizado por Infórmese e IBM, que será el foco de las principales tendencias en tecnología de datos para las organizaciones como Transformación digital, Inteligencia Artificial, Customer Experience y Business Analytics, temas que fueron desarrollados por expositores nacionales e internacionales. El evento congregó a más de 300 asistentes líderes de las principales organizaciones privadas y públicas del país.
