Aunque por estos días los conceptos anglosajones de “Big Data” y “Analytics” son ampliamente usados en el vocabulario de las gerencias comerciales, de TI e incluso de operaciones, lo cierto es que hay un desconocimiento generalizado respecto a lo que son estas herramientas, en qué ayudan y cómo se deberían utilizar.
Una forma de definir y diferenciar Big Data de Analítica es el ejemplo que expone Carlos González, Big Data Software Business Manager de HPE, para quien Big Data sería la materia prima y Analítica el equivalente a una fábrica. “Se tiende a confundir la herramienta con lo que se procesa y lo que se obtiene como resultado final”.
Por su parte, Manfred Loebel, Gerente de Analytics de IBM Chile, señala que Big Data es un concepto que describe un fenómeno que se ha acentuado exponencialmente en los últimos años y que dice relación con los volúmenes, la variedad de la información y la velocidad con la que esta se genera. Y aunque el término en sí se presta para pensar en volúmenes de información gigantescos, lo cierto es que así como es útil para grandes empresas, también lo es para una pequeña firma que maneje datos a una menor escala.
Carlos González, HPE. Manfred Loebel, IBM. Nelson Melo, ORACLE. Hernán Mandujano, GOTT & MAN. Oscar Muñoz, KÜDAW. Enrique López, SOLUCIONES BI CONSULTING. Luis Kreither, KR CONSULTING. Cristián Muenas, BESMART. Adriana Temprano, S&A CONSULTORES. Fernando Camacho, BIZART SOLUTIONS.
“En los últimos 5 años, la cantidad de información que maneja una empresa se duplicó, e incluso el formato ahora es distinto. Lo que busca el Big Data es convertir esos datos -un alto o bajo volumen- en información que ayude al negocio. Tiene que ver con cómo recopilar la mayor cantidad de datos y convertirlos en información para una visión multidimensional de lo que quiero conseguir”, afirma Nelson Melo, Sales Director CRM Services Enterprise Oracle.
Hernán Mandujano, Gerente General de Gott & Man, empresa enfocada en temas relacionados con Inteligencia de Negocios, concuerda en que el término también se presta a confusiones relacionadas con el volumen de los datos. “Hay empresas particulares que tienen volúmenes de datos bastante más pequeños pero un nivel tecnológico donde la inteligencia artificial predomina sobre la inteligencia de negocios, uniéndose ambos conceptos en beneficio del negocio”.
Y aunque algunos puedan argumentar que Big Data es un tema conocido y que desde ya hace mucho tiempo existen herramientas para elaborar reportes sobre el negocio, o un área de este, los asistentes concuerdan en que la transformación actual del concepto pasa por usar la información para tomar decisiones a futuro más que para conocer en detalle lo que ya ocurrió.
Por ejemplo, es distinto correr una herramienta de reportes durante la noche que explique el comportamiento del negocio del día o la semana anterior, frente a la posibilidad de procesar la información en tiempo real y encausar algunas estrategias de negocio en base a eso. Así es como lo explica Oscar Muñoz, Gerente de Cuentas Latam de Küdaw: “Hoy podemos procesar (datos) en tiempo real y eso puede mostrar tendencias y, a la vez, permitir ver un histórico para transformar esa información en un modelo. Cuando puedo ver mi organización en tiempo real, es como ver televisión HD”.
La importancia de educar desde las universidades
Enrique López, Jefe de Preventa de Soluciones BI Consulting, relata que en Argentina estudió una carrera similar a lo que es en Chile Ingeniería Comercial y que a contar del segundo año debía cursar un ramo de gestión de datos que abordaba desde SQL hasta Inteligencia de Negocios. “Entonces, cuando uno terminaba ese ramo estaba en condiciones de poder responder muchas consultas sobre un negocio. Acá en Chile veo que hay mallas de Ingeniería Comercial que no cuentan con ramos similares”.
Por su parte, Luis Kreither, CEO de KR Consulting y Académico de la Universidad Católica, presentó a la entidad educacional un proyecto para dictar una cátedra de Inteligencia de Negocios y otra de Enterprise Performance Management, y si bien hoy ya se están dictando, son solo ramos electivos. “Entonces vemos que hay receptividad por estos temas, pero no al nivel que uno quisiera. Son cursos que toman alumnos a quienes el término les es familiar o bien alguien les dijo que le sirvió, pero deberían ser básicos en la malla curricular de cualquier ingeniería”, comenta. Es esta carencia de visión respecto a la educación que se imparte frente a las necesidades de la industria la que hace que varios de los asistentes ya se hayan encontrado con ejecutivos de alto nivel quienes nunca han visto un dato, no saben cómo se estructura y quienes cuentan con Excel como su herramienta más poderosa. “Eso es impresentable para el mundo en que vivimos, donde todo es datos. Se requiere integrar esa visión a la empresa, de otra forma queda en desventaja”, enfatiza Cristián Muenas, Gerente de Servicios Profesionales de BeSmart.
Para Adriana Temprano, Jefe de Marketing y Comunicaciones de S&A Consultores, cada uno de los participantes de este desayuno es responsable de educar en primera instancia al mercado. “La necesidad se crea en el mercado, después llega la tecnología a resolver esa necesidad. Creo que somos nosotros los que debemos sentarnos con las gerencias comerciales de todo tipo de sectores y explicarles este concepto. La magia del Big Data es que podemos abstraernos de las tecnologías y nuestra contraparte no necesita saber de tecnología para asimilarlo”.
Beneficios poco explotados
De acuerdo a Fernando Camacho, Gerente de Proyectos de Bizart Solutions, los beneficios y el retorno que puede significar una solución de Big Data y Analítica no están siendo aprovechados en su máxima extensión. “Hay muchas empresas donde su solución en esta área es una réplica de los reportes que ya tienen, por lo que hacen más de lo mismo pero en una herramienta más rápida. Siguen haciendo ‘copy paste’, pero esto no es una mejora real”, explica.
El ejecutivo de BeSmart concuerda con esta visión y añade que “el Big Data nos da herramientas que nos dicen: “Entrégame tus datos, yo te muestro las cosas que resaltan y tú me dices si te sirven o no. Pero esa visión no la tienen las empresas”. A su juicio, hay algunas pocas que sí están aprovechando estas herramientas, principalmente en las verticales de telecomunicaciones y banca, las cuales han invertido tiempo y dinero para dejar de usar a sus analistas para armar reportes y ponerlos a buscar soluciones e iniciativas innovadoras para abordar el mercado.
Con esta estrategia en mente, el rol del Chief Data Officer (CDO), surge como un estratega “dueño de los datos”, quien es capaz de movilizar a su empresa y elaborar o modificar estrategias de acuerdo a esa información. Y viendo esta necesidad en el mundo corporativo actual, también surge a nivel de la academia el Cientista de Datos, encargado del análisis de la información no estructurada que llega desde distintos puntos de contacto.
David Soto, SCHNEIDER ELECTRIC. Cristian Eyheramendy, INTELLEGO. Andrés Segovia, GRUPO TEYSA.
¿Es simple ver el ROI en Big Data?
Respecto a si las empresas logran ver el retorno sobre la inversión en un proyecto de Big Data, David Soto, District Manager Enterprise de la unidad de IT Business de Schneider Electric, indica que hay un desafío entre las empresas del sector de presentar un proyecto de este tipo no centrando el foco en el Big Data propiamente tal, sino en los resultados que se pueden obtener.
“Para el cliente es más valioso saber de qué forma puede usar la información y los beneficios que obtendrá con ello más que conocer qué es Big Data o cómo funciona. Y nosotros, las empresas de tecnología que estamos en el rubro lo entendemos, pero no siempre lo traspasamos bien al cliente”, enfatiza el ejecutivo de Schneider Electric.
Esta misma visión la comparte Cristian Eyheramendy, Líder del área Information Management de Intellego, quien afirma que la receptividad de las empresas surge en la medida en que la tecnología resuelva algún problema de negocios. “Si se plantea optimización para un retail, por ejemplo, donde los volúmenes son gigantes, ahí está apalancada la tecnología de Big Dta. Pero solo se verá una buena recepción en la medida que el ROI sea comprobable”, comenta.
Por su parte, Andrés Segovia, Gerente de Negocios del Grupo Teysa, expone como ejemplo una consultoría solicitada por la Organización Mundial de la Salud al Gobierno de Chile para definir un sistema de prevención de suicidios. “Una persona que logra concretar un suicidio tiene entre 10 a 20 intentos previos, pero nadie pensaba que esto se podía detectar. Cuando al gobierno no le hablas de Big Data para manejar estos datos, sino de resolver un problema que afecta al país, termina entendiendo la importancia de temas como interoperabilidad, trazabilidad, registro estructurado, y uso de la herramienta, pero hablando desde el problema”, explica.
En la misma línea, el ejecutivo de Bizart Solutions, afirma que el Big Data debe tener un fin en la empresa y estar asociado a su estrategia. “Por ejemplo, si se dedican a electrodomésticos, debe servir para tener una historia de uso del producto y en base a ello lanzar productos o servicios nuevos. Hay un mundo impresionante a futuro pensando en toda la información que estará disponible en distintos medios”, concluye.
