Hace algunos años, Jim Davis, presidente y director de mercadotecnia de SAS Institute, visitó México para presentar personalmente su libro titulado “Information Revolution: Using the Information Evolution Model to Grow Your Business”, en el que proponía un modelo estratégico para identificar, evaluar y mejorar los patrones de uso de la información. En ese mismo texto, explicaba lo que denominó el Information Evolution Model (IEM), que consistía en una ruta para lograr la optimización de la administración de la información a través de cuatro dimensiones: gente, procesos, cultura corporativa e infraestructura.
Recientemente, Davis volvió a visitar nuestro país; ocasión en la que se reunió en exclusiva con CIO México para hablar sobre cómo ha sido recibido el IEM, cuánto ha cambiado la forma en que las empresas administran su información, y cómo tecnologías como Business Analytics (BA) permiten el análisis de datos estructurados y no estructurados, particularmente en los medios sociales. A continuación, un extracto de la charla.
CIO: Hace algunos años presentó usted el Information Evolution Model (IEM), ¿cómo ha sido recibido?
Jim Davis: Ha sido bien recibido porque es un modelo que es neutral en cuanto a los proveedores; no promueve el uso de hardware o software en particular.
Las organizaciones pueden verse al espejo para determinar si están haciendo un buen trabajo en cuanto a la toma de decisiones y si hay espacio para mejorar. Es una excelente forma de reunir y alinear el espíritu de diferentes departamentos de la compañía alrededor de la mesa de consejo.
Todos los departamentos necesitan hablar de lo que la información significa para ellos, y el IEM ofrece un marco para capitalizar o reunir todas las discusiones. No va a hacer una gran diferencia en una organización, a menos que sea reunida y se comparta entre departamentos y divisiones.
CIO: ¿Han cambiado la perspectiva de las empresas en el momento de administrar su información?
JD: Hay un resurgimiento del interés en la administración de datos debido a los altos volúmenes de éstos y, hasta cierto punto, debido al crecimiento de los medios sociales.
Hace diez años se hablaba de data warehousing – construir grandes y mejores almacenes de datos. Lo que la gente está descubriendo es que si no tienen una buena estrategia de administración de datos en sus empresas, las aplicaciones van a ser mediocres; que los datos y la analítica pueden hacer una gran diferencia en las operaciones de su negocio. Así que deben tomar en serio los datos que hay dentro de sus organizaciones así como los que vienen de fuera.
Lo que probablemente está dando luz a la oscura economía del cloud es que las organizaciones se dan cuenta de que los datos y la analítica pueden hacer una gran diferencia en las operaciones de su negocio.
CIO: Pero no es suficiente tener los datos cuando no tienen claro lo que quieren saber.
JD: Obtener y organizar los datos le corresponde a TI, pero tiene que ser más una propuesta de negocio, que es dónde los problemas se están tratando de resolver. Y de acuerdo con éstos – ya sea clientes insatisfechos, una cadena de suministro ineficaz, la administración del capital humano – hay que encontrar las prioridades de la organización y después ver cuáles son los datos que pueda ayudar a optimizar esas actividades.
CIO: ¿En qué radica la diferencia entre Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA)?
JD: BI toma los datos de la organización y la lleva a los usuarios finales para que no dependan de TI; y reporta la actividad pasada. BA toma esa información para conocer aspectos futuros del negocio. BI le dirá lo que los clientes compraron el mes pasado así como qué clientes dejaron de comprar. BA le dirá qué comprarán en el futuro.
BI soporta la toma de decisiones reactiva; BA soporta decisiones proactivas. BI está comprendida principalmente de consultas y reportes, mientras que BA ofrece pronósticos, data mining y modelado predictivo, optimización y técnicas de investigación que ayudan a las compañías a averiguar cuál es el mejor precio para sus productos.
CIO: Cada vez se genera más información en las redes sociales, ¿cómo pueden las compañías aprovechar esta nueva fuente?
JD: Sólo 5% de la información en el mundo es estructurada y se encuentra en bases de datos tradicionales, y las empresas basan sus decisiones en ese pequeño porcentaje. No así en los datos no estructurados, que son el 95%.
Los medios sociales tienen una gran influencia actualmente para las compañías, y muchas están tratando de definir una estrategia de medios sociales, pero realmente no sabe cómo hacerlo.
Puede utilizarse software analítico como punta de lanza en los medios sociales, para saber qué están pensando los clientes, lo que les gusta o no de una compañía. Existen productos enfocados en la analítica de medios sociales que brindan visibilidad de blogs, tweets, actualizaciones en Facebook, servicios de RRS news feeds, todo lo que es texto por naturaleza. Y es que no es suficiente saber qué está sucediendo en las redes sociales, sino actuar.
Cosas como la automatización del marketing necesitan ser vinculadas para crear campañas para abordar algunas de las percepciones en el mercado. El análisis de las redes sociales necesita abarcar los anillos de influyentes. Esto es, si a alguien no le gustan mis productos y lo está transmitiendo a alguien más, ese alguien está en el centro del círculo. Entonces necesito hacer algo para que su opinión cambie, y eventualmente también la de su círculo.
Hay varias cosas que implementar, y los medios sociales representan sólo otra fuente de datos que debemos considerar junto a las fuentes tradicionales, y son una gran oportunidad actualmente.
CIO: ¿Qué hay en el futuro de la analítica?
JD: Todos hablan de analítica en tiempo real. Lo que veremos es la inclusión de la analítica como parte de TI para la toma de decisiones.
Por ejemplo, hemos estado trabajando en un área que llamamos cómputo de alto desempeño, en la que mediante el uso de blades de HP con cierto número de núcleos realizamos la evaluación de riesgos. Antes, por ejemplo, hacer una evaluación de riesgos para un banco solía tardar 20 horas, y hoy es posible hacerlo en 15 minutos.
La analítica no sólo permite hacer las cosas más rápido, también ofrece la posibilidad de cambiar la forma en que hace cierto aspecto del negocio; presenta una oportunidad para que los negocios reinventen sus procesos de almacenamiento porque les permitirá obtener resultados más rápido y más precisas.
-Norberto Gaona, CIO México
