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miércoles, 8 de enero de 2014

¿Qué retos tienen las empresas peruanas para aprovechar el big data?

Hoy las compañías buscan conocer mejor a sus clientes explorando varias fuentes de información para desarrollar modelos de predicción acertados. A esta tendencia de negocios se le denomina Big Data. El gerente general de Qlik View, Ricardo Arce, profundiza este concepto.

Cada correo electrónico, foto, video, tweet, comentario en Facebook ha propiciado una variedad dispersa de data estructurada y no estructurada con una velocidad de crecimiento nunca antes vista. Las cifras no mienten. Hace 13 años, el 25% de la información mundial era digital, hoy ese porcentaje equivale al 97%.

Ahora bien, para conocer más a sus clientes, las empresas han puesto la mira en distintas fuentes de información digital, que exploran para diseñar modelos de predictibilidad. La meta es ofrecer una oferta más atractiva. A esa tendencia de usar grandes volúmenes de información se le denomina Big Data.

Bajo ese nuevo esquema de negocios, precisa Ricardo Arce, gerente general de Qlik View, “pasaremos de usar información para analizar el pasado a usar información para predecir el futuro, porque esas grandes cantidades de información van a permitir desarrollar modelos de predicción acertados”.

Retos
En ese contexto, ¿qué pueden hacer las compañías para sacarle el máximo provecho a ese mar de información sin ‘ahogarse’ en el intento? Para Arce, el gran desafío está en la capacidad de discernimiento. La clave está en interpretar cierta información y crear un modelo alrededor de la misma.

“Digamos, muchas empresas tienen dificultad para definir qué cosa es un cliente para ellas. Puede ser alguien que adquiere un producto, alguien que potencialmente les puede comprar o alguien que solo está interesado en ese producto. Entonces, debe definirse eso”, para luego escoger la información que sea necesaria en función a esa interpretación.

Arce precisa ese aspecto: “El primer punto es tener un buen diccionario de datos. Segundo, generar una base de datos central por donde se filtre la información útil, o sea, de todas las fuentes de información, seleccionar qué es lo que va a servir para tomar ciertas decisiones”.

Liderazgo
Para el consultado, es necesario que los líderes de la empresa comprendan los beneficios que puede traer consigo la buena gestión de grandes cantidades de información. En segundo lugar, es indispensable “crear un modelo de gobierno alrededor del manejo de la información”.

Sobre ésto último, la compañía tiene que plantearse quiénes estarán encargados de gestionar esa información. Ricardo Arce señala que, generalmente, esa responsabilidad recae en manos del área de tecnología, de negocios o de ambas.

Al margen de eso, “tiene que haber claras reglas de juego alrededor de quién va a tomar la iniciativa o liderazgo para estructurar esa información y hacerla relevante para la empresa”, puntualiza el gerente general de Qlik View.

A TENER EN CUENTA 

US$ 480 millones es el monto aproximado que invierten las empresas de la región en materia de tecnología dentro del terreno del Big Data.

Un reto pendiente para estas compañías está en automatizar procesos que están relacionados a labores analíticas y que hoy en día lo efectúan personas que podrían dirigir sus esfuerzos en otro tipo de tareas.

En el Perú, los analistas de Big Data están ‘encubiertos’ en distintas áreas de negocios. Es decir, colaboran con analistas de finanzas, de marketing u otros.

El sector financiero tiene un volumen o manejo de información bastante amplio. Y es que no solo maneja información relativa a transacciones, sino también gestiona datos vinculados a las tarjetas de crédito de los clientes. Éstas hacen posible conocer los patrones de consumo de las personas.

Le sigue los pasos las empresas de consumo masivo y retail (que también cuentan con información sobre hábitos de consumo), el sector minero (que cuenta con información operativa y otra relacionada al mantenimiento de equipos) y el sector público (que maneja información sobre gasto de presupuestos).

Fuente: Gestión.



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