Martes  25 de Octubre de 2011

Big data: la próxima frontera

La administración de la información analítica de un negocio se convirtió en una de las principales oportunidades para generar ventajas competitivas. Un estudio de McKinsey&Company, al que IT Business tuvo acceso exclusivo, indica cómo aprovecharla.

Siempre hay un punto de inflexión cuando un recurso se expande en el mercado. En el caso de la tecnología informática, en la segunda mitad de la década de los ‘90, dos componentes fundamentales para que las computadoras funcionen, tuvieron un cambio trascendente: las memorias y los discos rígidos bajaron su precio considerablemente. La demanda, combinada con cambios en la forma y lugares de producción, hicieron que los costos se acomodaran para acercar lo que hasta entonces era sólo patrimonio de empresas y particulares con recursos.
A partir de allí, la generación de datos almacenados digitalmente creció exponencialmente. “Entre el nacimiento del mundo y el año 2003, hubo cinco exabytes de información creada. Ahora creamos cinco exabytes cada dos días”, coemntó recientemente Eric Schmidt, chairman de Google.
Lo que permitió ese crecimiento con la baja del costo de almacenamiento, por sobre todo, no fue guardar datos estáticos, fijos e inconexos, sino que los programas informáticos comenzaron a procesar información y trabajar con grandes volúmenes de datos, para generar archivos de gran tamaño. Muchas empresas comenzaron a utilizar lo que se conoce como datamining, datawarehouse, es decir, business intelligence o inteligencia de negocios. La evolución de esos conceptos es conocida como “big data”. Las principales consultoras de negocios están señalando su importancia en el manejo corporativo como elemento de innovación para mejorar la competitividad y la productividad.
Un estudio de McKinsey Global Institute, al que IT Business tuvo acceso en exclusiva, destaca las cinco formas en que big data crea valor transformacional. En primer lugar, señala a la mayor transparencia que permite, gracias a la integración de bases de datos de Investigación y Desarrollo (I&D) de diseño, y para permitir ingeniería concurrente. Este punto es relevante sobre todo para las áreas de la administración pública. Una de las funcionalidades ya utilizadas al respecto es la de formularios prellenados actualmente y que ya está en uso en varios países europeos, como Suecia, Noruega, entre otros. El estudio estima que de esta forma, podrían ahorrase 225 millones de horas de ciudadanos y u$s 2.000 millones en honorarios además de lograr una reducción de la tasa de errores.
“Big data representa un hito en la era de la información y está destinado a jugar un rol fundamental tanto para el sector privado, el sector público y los individuos en general”, resume Alejandro Sandoval, Associate Principal de McKinsey Argentina, en diálogo con IT Business.

Innovación en negocios
En el mundo corporativo, una de las principales utilidades de esta alternativa radica en lograr feedback “puro" de clientes y tomar decisiones en base a sus sentimientos.
Otro beneficio permite la experimentación para detectar necesidades que ayudan a poner al descubierto variaciones y mejorar el desempeño. Por ejemplo, el estudio de benchmarking de McKinsey revela importantes variaciones en desempeño en los cuatro tipos de actividades clave de las agencias de impuestos: Cobranzas, Servicio al Contribuyente, Presentaciones y Exámenes. Según datos del estudio realizado en 13 países, con big data es posible exponer la variabilidad de las agencias de impuestos. Con ese análisis es posible “determinar la productividad relativa de cada persona y utilizar regresiones de múltiples variables para ajustar diferencias legítimas”.
En tercer orden, big data facilita la segmentación de poblaciones para ajustar acciones. En cuarto lugar, el reemplazo y soporte de decisiones por medio de algoritmos automatizados, con motores de riesgo automatizados, para detectar candidatos a examen, detallado en agencias de impuestos y ajuste automático de inventarios y precios en respuesta a ventas en tiendas y online en tiempo real. Aquí, por ejemplo, es posible para las aseguradora de vida detectar reclamos fraudulentos.
Quinto, los modelos de negocios, productos y servicios innovadores. Según las características de cada empresa o departamento, la utilización de servicios de localización, desde aplicaciones de navegación a seguimiento de personas y el uso de datos de sensores de productos para crear ofertas innovadoras post-venta son una tendencia cada vez más notoria entre las empresas que buscan tomar el liderazgo en su segmento.
“Con el apalancamiento de big data, las empresas ‘tradicionales’ pueden micro-segmentar de forma mucho más precisa a sus clientes y desarrollar productos y servicios mucho más adaptados a sus necesidades, además de lograr mayor efectividad en sus acciones comerciales y en la gestión de sus operaciones. Adicionalmente, sienta las bases para el surgimiento de nuevas oportunidades y modelos de negocio”, aclara Sandoval.
Un ejemplo que cita el estudio realizado por su empresa es cómo MasterCard está hallando formas de capitalizar la información sobre transacciones de sus clientes. “Mediante la combinación de datos y habilidades analíticas, MasterCard Advisors, subsidiaria de MasterCard, brinda diversos servicios de información y análisis a comercios”, comenta la consultora.
Otro caso de estudio es el de Sermo, una comunidad cerrada de médicos, fundada en setiembre de 2006. Sus miembros colaboran para responder los problemas de otros miembros que no tienen respuesta en los libros de texto. Por su parte, los no-médicos pagan por acceder a los contenidos y hacer preguntas. Interactúan en ese ámbito los más de 115.000 médicos, empresas farmacéuticas e inversores, prestadores de salud y agencias gubernamentales.
General Electric (GE) y la automotriz BMW son otros ejemplos de servicios de post-venta para automóviles controlados por sensores internos, que no sería posible sin el manejo de big data. “Gracias a la combinación de datos de sensores y registros de mantenimiento mantenidos por GE, los clientes pueden reducir el tiempo de respuesta de mantenimiento, mejorar la seguridad y reducir la necesidad de reparaciones costosas, al tiempo que prolongan el buen estado de los activos”, asegura GE, según cita el estudio de McKinsey & Company.
En el caso de la marca alemana, “los vehículos BMW podrán comunicar datos recopilados por sistemas tales como sensores de lluvia, ABS y medidores de temperatura. Estos datos pueden brindar información valiosa sobre el estado actual de los caminos y el clima, para ser luego transmitidos a los demás vehículos”.
Siempre según el estudio, las empresas que utilizan big data logran destacarse en sus respectivos mercados y generar ventajas competitivas. Fue también el caso de Tesco, el retailer británico. Su programa de fidelidad online genera una enorme cantidad de datos de clientes que la compañía analiza para informar decisiones, desde promociones a segmentación estratégica de clientes.
Por su parte, Amazon, la empresa de comercio electrónico fundada por Jeff Bezos, utiliza datos de clientes para alimentar su motor de recomendaciones “quizá le interese...”, en base a filtrado colaborativo, una técnica de modelado predictivo.
Otro es el ejemplo de Wal-Mart. Gracias a la gran visibilidad de señales de oferta y demanda entre tiendas y proveedores, la compañía es precursora en sistemas de inventario gestionados por proveedores para optimizar la cadena de abastecimiento.
Datos del McKinsey Institute indican que las palancas de big data pueden mejorar los márgenes operativos de los retailers en más del 60%. También por ese interés, Sandoval aniticpa: “Big data generará un importante incremento en la demanda de talento analítico”.

El caso argentino
A partir de las experiencias globales, McKinsey elaboró cuáles pueden ser las principales implicaciones de big data para la Argentina. El trabajo quedó organizado por áreas para las cuales la investigación recopmienda:

Políticas de Gobierno: alinear incentivos para promover el intercambio de información para el bien común, y desarrollar políticas que equilibren los intereses de las empresas con los de los ciudadanos que desean proteger su seguridad y privacidad, entre las más destacadas.

Sector privado en general: identificar potenciales oportunidades de creación de valor y amenazas de big data, y desarrollar estrategia sobre información empresarial para implementar tecnología.

Sector privado de software y tecnología: comprender el abanico de nuevas oportunidades que se generan a partir de tecnologías y técnicas para almacenar, integrar, analizar, visualizar y construir big data.

Individuos: capacitarse en temas relacionados a gestión del conocimiento.

Información: y prever el cambio que en un plazo no muy largo generará big data en las largas labores diarias, independientemente del rol o sector, para aprovecharlo en su favor.
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