Categoría: Analítica Avanzada

27 Jun 2023
predicciones de datos y analítica

Predicciones de datos y analítica para 2025

Las predicciones de datos y analítica ayudan a planificar y establecer estrategias a largo plazo en materia de datos. Además, son una guía para evaluar la viabilidad y el potencial retorno de los proyectos relacionados.  

Te invitamos a conocer el informe de Gartner con datos interesantes a tener en cuenta.

Predicciones de datos y analítica: qué pasará de aquí a 2025 según Gartner

El informe de Gartner “Over 100 Data and Analytics Predictions Through 2025” recopila predicciones de datos y analítica que brindan las claves para el futuro cercano y le da la posibilidad a las empresas de sacar ventaja y potenciar sus estrategias de negocio.

La transformación digital que vivimos en la post pandemia ofrece a las organizaciones posibilidades casi ilimitadas para crear valor empresarial. Cada vez más, los datos y su análisis se convierten en el motor principal de la estrategia de las empresas.

La información de cada organización es basta y contínua, por ello, la aceleración digital y las plataformas de análisis de datos se han disparado.  

Sin embargo, pese a esta aceleración tecnológica, aún son muchas las compañías que no tienen la capacidad de pensar basándose en datos y analítica. 

Esta transición hacia el negocio impulsado por los datos requiere de líderes que puedan potenciar mejores estrategias de datos y empleen analítica avanzada.

Hacia una transformación empresarial basada en datos

A continuación, podrás conocer las hipótesis de planificación estratégica (SPA) más significativas relacionadas con predicciones de datos y analítica para el 2025.

Analytics, Business Intelligence y Data Science

El creciente consumo de la tecnología analítica y las nuevas necesidades de las empresas están modificando el panorama de la analítica, la inteligencia empresarial (BI) y la ciencia de datos.

Hoy y a futuro, los responsables de los datos y el análisis deben aprovechar la inteligencia colectiva de la organización para componer análisis eficaces y mejorados.

Las predicciones para este 2023 y que marcan el rumbo futuro en materia de BI, Data Science y Analytics son las siguientes:

  • El 30% de las organizaciones aprovechará la inteligencia colectiva de sus comunidades analíticas, superando a los competidores que confían únicamente en la analítica centralizada o en el autoservicio.
  • El 60% de las organizaciones empleará componentes de tres o más soluciones analíticas para crear aplicaciones empresariales que conecten información con acciones.
  • La adopción general de la analítica aumentará del 35% al 50%, impulsada por las soluciones de analítica aumentada verticales y específicas por sector.
  • Los arquitectos de la nube se convertirán en actores clave a la hora de adquirir herramientas de BI.

Planificación y operación de la cadena de suministro

Las tecnologías emergentes de gestión de la cadena de suministro están sobrevaloradas, ya que las organizaciones se enfrentan a tomas de decisiones cada vez más difíciles debido a una demanda ágil y con menos intervención humana. 

Los líderes tecnológicos de la cadena de suministro pueden utilizar las predicciones de datos y analítica del sector para conocer riesgos y oportunidades a futuro.

  • Durante el 2023, el 50% de las empresas mundiales centradas en productos habrá invertido en plataformas de visibilidad del transporte en tiempo real.
  • Durante el 2024, se espera que el 50% de las organizaciones de la cadena de suministro invierta en aplicaciones de inteligencia artificial y capacidades analíticas avanzadas.

Finanzas

La digitalización continua del área de Finanzas es fundamental para mantener el sector actualizado en base a las últimas tendencias y mejorar la gestión financiera, lo que potencia procesos tanto de front-office como back-office.

Estas son las predicciones de datos y analítica para el futuro.

  • Durante el 2024, el 30% de las iniciativas de planificación y análisis financieros (FP&A) se ampliarán para dar soporte a los procesos financieros operativos y el 50% requerirá un modelo de planificación y análisis ampliado (XP&A) del proveedor.
  • Durante el 2024, al menos el 65% de las grandes organizaciones invertirá estratégicamente en capacidades de integración.

Las predicciones de datos y analítica futura pueden ser muy valiosas para la innovación, la toma de decisiones en inversiones y la identificación de oportunidades y riesgos. 

En nuestro blog podrás profundizar sobre este y otros temas relevantes. ¡Ingresá ahora!

28 Nov 2022
tendencias tecnológicas estratégicas

Las 10 tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para 2023

Te invitamos a descubrir las tendencias tecnológicas estratégicas que gobernarán el 2023 y los años venideros de acuerdo con la consultora Gartner.

Tendencias tecnológicas estratégicas 2023

Un nuevo informe de Gartner nos trae las tendencias tecnológicas estratégicas que se posicionarán en el 2023 en las empresas.

La consultora recopila 10 tecnologías útiles que los líderes empresariales deben aprovechar. Conocer estas tendencias permite diagramar una hoja de ruta tecnológica para impulsar el impacto en las estrategias de negocio, que hoy son fundamentales para ser competitivos.

Se trata de tendencias que optimizan los sistemas de IT para una mayor confiabilidad, mejoran la toma de decisiones basada en datos y mantienen el valor y la integridad de los sistemas de inteligencia artificial.

Además, aceleran el ritmo de entrega de productos y permiten la conectividad entre todas las partes, lo que establece un cambio de modelo de negocios que potencia el compromiso de los colaboradores.

Conozcamos las 10 tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para 2023.

1. Sistema inmunológico digital

Un sistema inmunológico digital (DIS) combina prácticas y tecnologías para optimizar la resiliencia, porque ofrece un modelo de acción que prepara a las organizaciones con la finalidad de mitigar riesgos.

Con un DIS, las fallas se convierten en oportunidades de aprendizaje que, a futuro, permiten crear una experiencia superior.

Un DIS se puede llevar a cabo a través de un conjunto de prácticas para mejorar la calidad y la resiliencia de los sistemas críticos para el negocio.

2. Observabilidad aplicada

Consiste en el uso aplicado de datos observables de forma orquestada y con un enfoque integrado en todas las funciones comerciales, aplicaciones, infraestructura y operaciones de la empresa para favorecer la latencia más corta desde acción a la reacción y la planificación proactiva de las decisiones de negocio.

De esta manera, las empresas son más propensas a tomar decisiones de forma ágil y eficaz, utilizando datos valiosos.

Los datos observables están catalogados, diseñados y en capas con comprensión semántica para el contexto comercial.

3. Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRISM)

La Inteligencia Artificial (IA) requiere formas de gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad que los controles convencionales no proporcionan. Esta nueva IA TRiSM (por sus siglas en inglés, AI Trust, Risk and Security Management) cuenta con capacidades que aseguran la confiabilidad del modelo, su seguridad y privacidad.

Esta tendencia proporciona mejores resultados en términos de adopción de IA, objetivos comerciales alcanzados y aceptación del usuario.

4. Industry Cloud Platforms

Crean valor para las organizaciones incorporando servicios en la nube —que tradicionalmente se adquirían por separado— como soluciones pre integradas pero personalizables y relevantes para una determinada industria. Estas pueden aumentar la agilidad de la organización, acelerar la innovación y el tiempo de obtención de valor.

Combinan capacidades de software, plataforma en la nube e infraestructura como servicio (IaaS) para proporcionar soluciones específicas para diferentes industrias verticales. Se basan principalmente en servicios de nube pública, pero ofrecen a los actores de una industria particular una forma más ágil de administrar las cargas de trabajo y acelerar el cambio frente a las necesidades particulares del negocio, datos, cumplimiento u otras de su segmento.

5. Plataforma de Ingeniería

Para ayudar a los desarrolladores, científicos de datos y usuarios finales, las empresas con visión de futuro han sabido construir plataformas operativas que se sitúan entre el usuario y los servicios de respaldo.

Estas plataformas proporcionan un conjunto de herramientas, capacidades y procesos seleccionados por expertos para facilitar el consumo por parte de los usuarios finales.

El objetivo es una experiencia de autoservicio sin fricciones que ofrece capacidades a los usuarios para trabajar con la menor sobrecarga posible y aumentar su productividad, a la vez que hace escalable el delivery.

6. Wireless-Value Realization

La integración de múltiples tecnologías inalámbricas proporcionará una base técnica más rentable, fiable y escalable con reducción de gastos de capital.

Las redes irán mucho más allá de la conectividad pura para convertirse en una fuente de valor para cualquier negocio, se convertirán en una plataforma de innovación digital más amplia.

7. Superapps

Una superapp es una aplicación que proporciona a los usuarios finales un conjunto de funciones principales, junto al acceso a miniapps creadas de forma independiente. La superapp se constituye como una plataforma para ofrecer experiencias de aplicación consistentes y personalizadas.

Es mucho más que una aplicación compuesta o un portal de agregación de servicios, ya que los usuarios pueden activar su propio conjunto de aplicaciones, alcanzando una altamente personalizada y contextualizada experiencia digital en una sola aplicación.

8. IA adaptativa

El valor de la IA operacionalizada radica en la capacidad para desarrollar, desplegar, adaptar y mantener la IA en diferentes entornos en la empresa.

Dada la complejidad de la ingeniería y la demanda de un tiempo de comercialización más rápido, es fundamental desarrollar una ingeniería de IA menos rígida o construir modelos de IA que puedan auto adaptarse.

Así, la IA adaptativa acelera el valor y mantiene la IA alineada con los objetivos empresariales en tiempo real.

Esta tecnología permite realizar cambios y modificar estrategias, modelos o acciones a través del aprendizaje de patrones de comportamiento de experiencias pasadas y alcanzar estas modificaciones en tiempo real.

9. Metaverso

Esta innovación combina múltiples temas y tendencias tecnológicas capaces de proporcionar nuevas oportunidades y desafíos a un amplio espectro de industrias y casos de uso.

Actualmente vemos el metaverso en el intento de las empresas por proporcionar espacios de trabajo virtuales que impulsan mayor compromiso, colaboración y conexión.

10. Tecnología sostenible

Esta tendencia tecnológica estratégica constituye un marco de soluciones que aumentan la eficiencia energética y material de los servicios de IT.

Fomenta la sostenibilidad empresarial a través de soluciones de trazabilidad, analítica, energías renovables y otros; y ayuda a los clientes a ser más sustentables mediante el uso de aplicaciones, software, marketplaces, etc.

¿Listo para comenzar a implementar estas 10 tendencias tecnológicas estratégicas?

En KMG podemos ayudarte.

Somos una empresa innovadora que, desde hace más de 20 años, ayuda a sus clientes a implementar soluciones de Analytics que permiten tomar decisiones inteligentes con impacto relevante para el negocio.

¡Hablemos!

25 Jul 2022

La nueva ola de gestión y análisis de datos

La gestión y análisis de datos es uno de los objetivos primordiales para las empresas modernas que buscan alcanzar la máxima inteligencia en la toma de decisiones. En esta nota, te contamos los cuatro usos más importantes de la nueva ola de gestión y análisis de datos.

El panorama actual de la gestión y análisis de datos

Estamos frente a un conglomerado de eventos que impactan y movilizan el panorama actual de la gestión y análisis de datos que incide en cualquier tipo de empresa, más allá de su tamaño, ubicación geográfica y rubro.

Podemos nombrar múltiples eventos relevantes que aumentan los debates de la gestión y análisis actual de la información: 

  • La expansión acelerada y continua de los datos 
  • La necesidad global de crear nuevas normativas en materia de privacidad.
  • La exigencia por parte de los consumidores en cuanto a una mayor y mejor atención en diversos canales de comunicación.
  • La aceleración del uso de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) que facilitan la automatización del análisis de datos. 

Si bien algunas soluciones específicas han podido abordar algunas de estas preocupaciones, hoy se requiere de una solución más sólida capaz de abordar las necesidades más apremiantes de los datos y del uso de la inteligencia artificial de una empresa.

Para los expertos, la solución radica en la conformación de un tejido de datos o data fabric: una estructura de datos con un enfoque arquitectónico que simplifique el acceso a la información impulsando el autoservicio e integrando la gestión de extremo a extremo. 

De esta manera, las organizaciones pueden maximizar el valor de sus datos al proporcionar la información adecuada, en el momento correcto y en cualquier localización geográfica. 

4 casos de uso para alcanzar una estructura de gestión y análisis de datos eficaz

Existen cuatro casos de uso esenciales para alcanzar una estructura de datos que automatice el descubrimiento, la gobernanza y el consumo de información permitiendo a las empresas utilizar los datos para maximizar su cadena de valor.

1. Integración de datos multi nube

El gran problema de los datos ya no reside solamente en la información ubicada en silos, sino en la gran cantidad de repositorios diferentes en numerosas nubes.

Claramente, más datos brindan mayor oportunidad de proporcionar información precisa y valiosa para la toma de decisiones, mientras que el uso de múltiples nubes permite que los datos se almacenen donde mejor se adapten brindando agilidad. 

Frente a ello, el desafío reside en el uso real de esos datos para el análisis y la gestión.

En la conformación de un tejido de datos, la integración en múltiples nubes tiene como objetivo garantizar que los datos puedan entregarse a la persona adecuada en el momento adecuado. 

2. Gobierno de datos y privacidad

Las leyes de privacidad de datos en muchos países se han promulgado al mismo tiempo que las organizaciones se esforzaban para establecer la calidad de estos, en lugar de focalizarse en el volúmen.

Los componentes de gobernanza y privacidad de la estructura de datos se unen para generar automáticamente una gestión de datos eficiente y sin errores, como podría suceder en el manejo manual. 

De esta forma, se alcanza una gestión más controlada y regulada en base a las políticas de privacidad. De hecho, la gobernanza automatizada del acceso a los datos y la auditoría también contribuyen a una cultura empresarial que comprende el panorama regulatorio y se adhiere a él.

3. Cliente 360

Los consumidores han cambiado como consecuencia de la pandemia, exigiendo más  beneficios e interacciones más cercanas y rápidas que antes.

Las organizaciones que han comprendido esto afirman que la mejora de la experiencia del cliente es su principal prioridad para los próximos años. 

El tejido de datos aborda esta necesidad con una serie de capacidades diseñadas para brindar una visión 360° de cada cliente, permitiendo a las empresas mejorar el análisis, lograr modelos predictivos y tomar decisiones en tiempo real. 

4. ML e IA confiable

La confianza es uno de los activos más importantes que buscan las empresas en materia de gestión y análisis de datos. A medida que la tecnología avanza y el empleo de IA se vuelve cotidiano, las compañías buscan confiar aún más en sus implementaciones digitales.

Un enfoque de arquitectura de datos ayuda a habilitar ML e AI de manera confiable, tanto en lo que respecta al uso de la información -brindando datos de alta calidad que están listos para el consumo de autoservicio-, la generación de modelos y los procesos implementados.  

Te invitamos a explorar a fondo todos los temas de nuestro blog y obtener información valiosa sobre las tendencias en gestión y análisis de datos que optimizan la toma de decisiones impactando en los resultados de negocios. ¡Ingresá ahora!

23 Jun 2022
forecasting e inteligencia artificial

Forecasting en tiempos de incertidumbre: cómo puede ayudar la inteligencia artificial

La pandemia sigue resonando en las empresas, ya que sus consecuencias aún prevalecen: volatilidad económica y del mercado, inflación y aumento de diversos costos, desequilibrios en la cadena de suministro de muchas empresas, entre otras inestabilidades.

A ello se suma la guerra entre Rusia y Ucrania, que impacta negativamente en la economía mundial aumentando el valor de los precios internacionales, principalmente en energía y combustible, lo que tiene un efecto directo en las industrias y empresas del mundo. ¿Cómo combatir estos tiempos de incertidumbre? A través de una combinación muy potente: forecasting e inteligencia artificial.

El forecasting impulsado por la inteligencia artificial se posiciona como la alternativa para hacer frente a un contexto repleto de desafíos, donde la incertidumbre y la inestabilidad son factores preponderantes de la actualidad económica de muchas organizaciones.

¿Cómo ayuda la IA a las empresas? Brindando datos de valor que las acercan a métodos de previsión capaces de prepararlas para el futuro que se viene. Al incorporar nuevas clases de inteligencia, algoritmos e IA de avanzada, pueden realizar planes y pronósticos más acertados. 

Mediante un enfoque de forecasting más inteligente y el impulso de la inteligencia artificial, los líderes empresariales pueden usar datos internos y externos para desarrollar pronósticos precisos y navegar mejor en los peores escenarios.

Forecasting e inteligencia artificial: las ventajas de la analítica predictiva

En solo dos años, el mundo se vio sumergido en un panorama repleto de incertidumbres y en una economía volátil e incierta que ha cambiado la mentalidad de los líderes empresariales.

Cada vez más organizaciones optan por llevar adelante procesos de planificación que las mantengan vigentes en relación con posibles anomalías que pudieran ocurrir en el contexto actual.

Utilizando forecasting e inteligencia artificial, es posible contar con conjuntos de datos que permiten realizar un análisis predictivo sobre las tendencias del mercado y su dinamismo, el comportamiento de los consumidores y la previsión futura de la demanda.

Para entender cómo alcanzar un pronóstico certero basado en estas tecnologías, debemos profundizar en el Machine Learning y la IA, dos activos clave que permiten crear, simular y refinar a gran escala miles de modelos de negocios basados ​​en cambios en los indicadores. 

A través del Machine Learning, las organizaciones pueden hallar el modelo de negocio a implementar con una gran precisión predictiva, lo cual funcionará como guía para realizar pronósticos validados por el mercado a corto, mediano y largo plazo.

Respecto a la IA, el uso más importante en la planificación comercial de las empresas se relaciona con el monitoreo continuo de los cambios del mercado: si las tasas de inflación o las políticas de alivio de un Gobierno cambian, la puntuación de precisión del modelo también cambiará.

De esta manera, la IA y el Machine Learning permiten monitorear de manera constante un modelo de negocios, actualizarlo y refinar su planificación en función de los datos más recientes y en tiempo real.

Una previsión confiable en tiempos de inestabilidad

Forecasting e inteligencia artificial son un combo que brinda una previsión confiable, que permite a las organizaciones impulsar un modelo de negocios que se adapte a los tiempos de inestabilidad, poniendo foco en la mejora del pronóstico de las ventas.

En ello, los datos económicos son sumamente importantes. Incluso, muchas organizaciones recurren a economistas experimentados a la hora de generar información para el modelo de negocios. También lo son los datos respecto de la competencia o sobre los cambios en las preferencias de los usuarios, así como la estacionalidad. 

Lograr un modelo de analítica confiable para la toma de decisiones es posible gracias a la inteligencia artificial. Las plataformas que impulsan la Analítica Predictiva permiten consolidar datos de diferentes fuentes y sistemas, fomentando un análisis robusto y confiable.

De esta forma se logra alcanzar información confiable respecto de indicadores clave, como la optimización de los inventarios de una empresa, las compras a realizar y la alineación de los objetivos

En KMG agregamos inteligencia a tu negocio con analítica avanzada. Podemos entender y demostrar qué impacto concreto se genera en el resultado del negocio con la implementación de nuestras soluciones. ¡Conocelas!

 

27 Apr 2022

Gartner Predicts 2022: las estrategias de datos y análisis generan confianza y aceleran la toma de decisiones

Te invitamos a conocer los datos más relevantes de las últimas predicciones de Gartner sobre estrategias de datos y análisis.

Estrategias de datos y análisis según Gartner

En la serie de publicaciones Gartner Predicts 2022 se mencionan los desafíos actuales del análisis de los datos, los obstáculos existentes en materia de uso compartido de la información y la necesidad urgente de definir adecuadamente el valor de negocio de los datos en las empresas.

Además, se brindan las bases para generar una planificación estratégica, demostrando cómo el mercado y el análisis de los datos influyen en los resultados empresariales del futuro.

¿Comenzamos?

El análisis de datos como impulsor de la confianza y la toma de decisiones inteligentes

La incertidumbre y la falta de iniciativas integradas en materia de datos y análisis pueden generar desconfianza en estas soluciones y conducir a fracasos en la toma de decisiones difíciles de superar. Gartner demuestra que la manera de evitarlos se halla en una buena estrategia de análisis de datos.

En este sentido, resalta lo siguiente:

  1. En muchas organizaciones sigue prevaleciendo un enfoque centrado en la tecnología para Data y Analytics, y una incapacidad para definir el valor empresarial de estas iniciativas.
  2. El volumen y la velocidad de los datos, sumados a una mayor complejidad en la toma de decisiones, se han vuelto demasiado complejos para recaer exclusivamente en los humanos. 
  3. Los enfoques aislados y la falta de colaboración para las iniciativas de Data y Analytics en la empresa siguen siendo los principales obstáculos para el éxito de estas propuestas.
  4. Siguen existiendo obstáculos para el intercambio de datos tanto dentro de la empresa como con fuentes externas, a pesar de que es una necesidad empresarial para acelerar el negocio.
  5. De acuerdo a la Sexta Encuesta Anual de Directores de Datos de Gartner, el 72% de los líderes de Data y Analytics impulsan iniciativas comerciales digitales, pero no están seguros de cómo pueden construir una base de datos confiable para acelerarlas.

Para sortear estas complejidades actuales, Gartner propone una serie de recomendaciones a seguir:

  • Centrarse en el valor del negocio, vinculando todas las iniciativas de Data y Analytics con la estrategia global de la empresa y sus objetivos.
  • Mejorar el impacto de la toma de decisiones explorando dónde puede ayudar la automatización en este proceso.
  • Crear confianza en la toma de decisiones basada en datos estableciendo un gobierno conectado de todos los activos de datos de la empresa.
  • Superar los obstáculos para el intercambio de datos fomentando la colaboración y utilizando métricas de confianza automatizadas en todo el ecosistema de datos.
  • Crear una base de datos confiable mediante la creación gradual de prototipos de casos de uso prioritarios que apoyen las iniciativas críticas.

Proyecciones sobre estrategias de datos y análisis 

Al analizar diversas organizaciones y su desempeño en el manejo y análisis de datos, Gartner proyecta algunos supuestos que pueden alcanzarse a futuro partiendo de una estrategia integrada de Data y Analytics:

  • Para el año 2025, el 70% de las empresas públicas que superen a la competencia en métricas financieras clave también declararán estar centradas en los datos y la analítica.
  • Para el año 2025, el 95% de las decisiones que actualmente utilizan datos estarán, al menos parcialmente, automatizadas.
  • Para el año 2026, el 20% de las organizaciones de alto rendimiento utilizarán la gobernanza conectada para escalar y ejecutar sus ambiciones digitales. 
  • Para el año 2026, la aplicación de métricas de confianza automatizadas en ecosistemas de datos internos y externos reemplazará a la mayoría de los intermediarios externos, reduciendo el riesgo de compartir datos en un 50%.
  • Para el año 2025, el 80% de las organizaciones habrán implementado múltiples centros de datos como parte de su estructura de datos para impulsar el intercambio y la gobernanza de datos críticos.

Resultados hallados en las empresas analizadas

Algunos de los resultados más significativos hallados a partir del análisis de las estrategias tomadas por los líderes de las empresas estudiadas por Gartner son los siguientes:

  • Las organizaciones que invierten en datos y análisis como una capacidad empresarial central, que ponen en práctica sus beneficios y que miden e informan de esos beneficios a los inversores, estarán mejor preparadas para competir con las organizaciones que no lo hagan.
  • Los avances en análisis, IA y otras tecnologías digitales han permitido la automatización no sólo de decisiones relativamente simples, como ordenar inventarios, sino también de decisiones más complejas.
  • Una capacidad de gobernanza estratégica entre empresas puede respaldar la gobernanza conectada que mejora la rentabilidad del negocio con decisiones oportunas e inteligentes.
  • Las organizaciones que comparten datos externamente con sus socios generan tres veces más beneficios económicos medibles que sus competidores.
  • Toda empresa debe contar con un entorno automatizado de confianza para alcanzar datos en tiempo real y eficaces.
  • La inteligencia artificial puede ayudar a mitigar el riesgo del uso de datos y los impactos no deseados.
  • Las decisiones que tienen en cuenta el contexto son cada vez más interesantes para las empresas que desean capitalizar los momentos de negocio en un entorno empresarial dinámico y cada vez más complejo.

 

La falta de iniciativas de datos planificadas e integradas generan incertidumbre y suelen  generar resultados distintos a los esperados, afectando la confianza de las organizaciones en estas soluciones. 

Saber dónde y cómo comenzar a implementar una buena estrategia de datos y análisis que realmente incida y acelere la toma de decisiones es clave. 

En KMG llevamos más de 20 años implementando estrategias de datos y análisis confiables que permiten a nuestros clientes obtener insights de negocios relevantes para una acertada toma de decisiones. Contáctanos

27 Sep 2021
cultura organizacional

¿Cómo construir una cultura organizacional consciente de los datos?

El contexto post pandémico ha desencadenado cambios que ya venían produciéndose lentamente. Se trata de la necesidad de incluir tecnologías basadas en el uso y análisis de datos. Descubrí cómo lograr una cultura organizacional inteligente mediante el manejo de datos.

¿Por qué las organizaciones deben hacer uso de los datos?

La pandemia ha generado una crisis económica y sanitaria como nunca antes hemos visto. Pero además de haber golpeado de la peor manera a todos los países del mundo, ha permitido a las empresas vislumbrar nuevas necesidades que significan progresos a nivel organizacional: el manejo de datos debe estar presente en todas las áreas.

Sin embargo, no todas las organizaciones son conscientes de los beneficios de los datos y aún se mantienen reticentes a emplear nuevas y mejores tecnologías para potenciar el manejo y análisis de la información que utilizan.

En un contexto cambiante y repleto de grandes cantidades de datos, las herramientas tradicionales han quedado obsoletas para cubrir las nuevas demandas en optimización y eficiencia, por ello es inminente el cambio hacia plataformas inteligentes que incluyan Inteligencia Artificial, Big Data y tecnología de vanguardia.

Los datos contribuyen enormemente en las organizaciones

  • Permiten una mejor toma de decisiones.
  • Promueven la adquisición de nuevas habilidades para aplicar en una generación de herramientas que llegaron para quedarse.
  • Aceleran el camino hacia la innovación
  • Potencian el negocio generando acciones rentables para la organización.
  • Establecen una visión unificada en toda la empresa, permitiendo que todos los colaboradores conozcan los objetivos y usen la información para mejorar los procesos.

El desempeño futuro de las organizaciones y el rol que los datos asuman depende de los roles directivos. 

En ellos se encuentra el poder de gestión de los datos y el entrenamiento en su uso para lograr una democratización de la información en toda la empresa y así alcanzar resultados rentables en todas las áreas.

Si los directivos hacen uso adecuado de los datos y comprenden su poder, serán capaces de aumentar la intuición y tomar decisiones inteligentes.

¿Qué significa una cultura organizacional consciente de los datos?

Una cultura organizacional que es consciente de los datos y los emplea a su favor, posee ciertos atributos que trabajan conjuntamente para crear un enfoque unificado en toda la empresa. A continuación los detallamos:

  1. Todos los miembros de la compañía comprenden profundamente el valor de los datos.
  2. La integridad, seguridad y confidencialidad de los datos son contemplados por todos los miembros que se vinculan a la organización.
  3. Los estándares de datos y los procesos de gobierno están integrados en los procedimientos operativos de la organización.
  4. La veracidad de los datos se confirma y comprueba en cada caso.
  5. Se comprende la capacidad de disponer datos para tomar decisiones puntuales y en tiempo real.
  6. Se emplean herramientas de automatización para recopilar, estructurar, almacenar, validar y democratizar los datos.
  7. Se persigue el objetivo de acelerar la disponibilidad de los datos.
  8. Se comprende la relevancia de diferentes conjuntos de datos para diferentes decisiones.

Además de aplicar estos atributos, las empresas modernas que promueven una cultura basada en datos, son conscientes de las limitaciones de los mismos y que muchas veces no es posible predecir el futuro con certeza.

Por ello, las proyecciones a largo plazo son más complejas y menos precisas. En este sentido, el uso de datos para tomar decisiones proporciona indicadores capaces de alertar a una organización sobre cuándo un curso de acción o decisión planificada ya no tiene sentido. 

La cultura organizacional consciente de los datos, comprende que la capacidad de los datos es señalar una decisión incorrecta más que guiar hacia una decisión correcta.

7 principios para lograr una cultura organizacional consciente de los datos

Indudablemente, una cultura organizacional consciente de los datos se está volviendo cada vez más importante en el mundo. Para construirla, las empresas deben aplicar 7 principios centrales:

  1. La cultura de datos es una cultura de decisiones. No se trata de los datos en sí mismos, no debemos focalizar las energías sólo en el análisis sino en buscar el éxito todas las mañanas, en todas las áreas de la empresa. Se debe crear una cultura donde todas las decisiones se tomen diariamente y el pilar sean los datos.
  2. La cultura de datos incluye a todos los miembros. Una junta directiva, un CEO, empleados  y colaboradores deben ser conscientes del uso de datos y de la toma de decisiones inteligentes que profesan. El valor de los tomadores de decisiones se encuentra en la comunicación, en democratizar la comunicación.
  3. La democratización de los datos. Todos en la organización deben adoptar una mentalidad de cultura de datos porque la creación de un conjunto de datos transversales en toda la empresa es clave para el éxito.
  4. Cultura de datos y riesgos. Una cultura organizacional consciente de los datos ubica a la seguridad de la información en el pedestal de la empresa y usa políticas claras de confidencialidad y buen manejo que se transmiten a todos los miembros para evitar riesgos.
  5. Cultura de datos impulsada por trabajadores. Los miembros de la junta son importantes, también lo es el CEO de la compañía, pero muchas empresas que han triunfado en el uso de datos comprendieron que son los que trabajan a diario quienes tienen el mayor poder de impulsar una cultura basada en datos porque respiran el negocio todos los días, lo conocen y comprenden perfectamente.
  6. Datos al interior de la empresa. Hace tiempo existía una tendencia a utilizar empresas externas para almacenar datos como informes de exploración o estadísticas. Hoy, la cultura basada en datos promueve el uso de tecnología de almacenamiento interno para un mejor uso y seguridad de la información.
  7. Cultura y talento: una unión poderosa. Las personas que tienen éxito y logran impulsar la cultura organizacional consciente de los datos, son inteligentes y poseen habilidades que van más allá de sus estudios. Tienen talento para vincularse, para resolver problemas de los clientes y la empresa, para tomar decisiones eficientes y precisas. La cultura de datos se vincula a talentos de este tipo. 

En KMG ayudamos a las empresas a generar una cultura organizacional consciente de los datos mediante herramientas tecnológicas de última generación. Ingresá a nuestra web y conocé el futuro de los datos.

29 Jul 2021

El impacto positivo de la IA en las organizaciones pos 2020

Durante un 2020 muy inusual, se pudo ver cómo la Inteligencia Artificial (IA) se convirtió en una herramienta de gran valor para las organizaciones, ya que además de reducir costos operativos permitió también aumentar ingresos. El 66% de las empresas que adoptaron IA muestran un incremento en sus ganancias, lo que confirma su importancia a la hora de impulsar la transformación digital. 

Con resultados tan positivos en la implementación de IA durante un año tan complejo e incierto como fue el 2020, las empresas planean continuar su inversión en IA en respuesta a la pandemia COVID-19 y la aceleración digital que generó. Sin embargo aún son muchas las que tienen dificultades para integrar la IA en sus organizaciones a escala: los entornos de datos complejos limitan la agilidad, mientras que los silos de datos y conjuntos de datos inconsistentes dificultan su implementación. 

En esta nota repasamos cuál es el impacto positivo que está generando la IA en las organizaciones y cómo ha contribuido esta tecnología durante los momentos álgidos de la pandemia. 

 

El impacto positivo de la IA en las organizaciones

Un detallado informe realizado por McKinsey & Company a finales del año pasado -a partir de encuestas a 2395 miembros de empresas de distintos rubros, en diferentes partes del mundo- indica que la mitad de los encuestados informó la adopción de IA en al menos una función de sus organizaciones. Los sectores más propensos a esta incorporación fueron los de alta tecnología y telecomunicaciones, junto al sector automotriz y de ensamblaje. 

Dentro de estos rubros se registra un mayor uso de IA en funciones como la optimización de inventarios y piezas, precios y promociones, análisis del servicio al cliente y previsión de ventas y demanda. Estas implementaciones significaron un aumento en los ingresos empresariales ya que se redujo el costo en, por ejemplo, la optimización de la gestión del talento, la automatización de los call center y de los espacios de almacenamiento. Lo que demuestra que las empresas que utilizan IA están viendo que el valor de esta tecnología se acumula a nivel empresarial: el 22% de los encuestados de McKinsey & Company afirma que más del 5% del EBIT de la empresa se puede atribuir al uso de IA. Esto indica que cualquier empresa puede obtener valor de la IA si se aplica de manera eficaz y repetible. 

Las organizaciones siguen avanzando en el uso de IA pero lograr un impacto a gran escala continúa siendo un desafío para muchas empresas no solo por aspectos técnicos, sino por los cambios estructurales a nivel organizativo. 

Las empresas de alto rendimiento en IA invierten más de sus presupuestos digitales en esta tecnología e incorporan talentos en IA como ingenieros y arquitectos de datos. Por otra parte, ya cuentan con una plataforma estandarizada para uso exclusivo de la ciencia de datos, ingeniería de datos y desarrollo de aplicaciones relacionadas a IA. 

Pero este análisis de empresas de alto rendimiento no debe hacer decaer los ánimos de otro tipo de organizaciones con respecto a la implementación de la IA. Con este análisis buscamos mostrar el alto alcance de esta tecnología, que puede comenzar con implementaciones más sencillas: el uso de metodologías de prueba y aprendizaje para ejecutar iteraciones rápidas en iniciativas de IA, la implementación de procesos para capturar la retroalimentación empresarial y la definición de grupos de casos de uso de IA en unidades de negocio prioritarias, funciones u otras áreas de actividad empresarial.

 

El aporte de la IA en tiempos de pandemia

La pandemia COVID-19 volcó a toda velocidad a consumidores y empresas a los canales digitales. En este proceso hemos visto cómo gran cantidad de organizaciones adoptaron y escalaron la IA y la analítica mucho más rápido de lo que creían. Con la incorporación de esta tecnología pudieron trabajar junto a sus equipos de análisis para actualizar los patrones de demanda, reconsiderar las cadenas de suministros, crear escenarios en torno a las necesidades de recursos y habilitar la automatización de fábricas y otros entornos de industria donde los trabajadores debían mantener distancia por el riesgo epidemiológico. 

Aquellas organizaciones que pudieron probar los aportes de la IA durante la pandemia, están duplicando la incorporación de esta tecnología pese a que la situación económica en general no sea la más estable y prometedora. Las empresas de alto rendimiento han comprendido que un aumento en la inversión de IA para cada función empresarial ofrece una respuesta positiva a un problema generado por la pandemia y pueden visualizar los inconvenientes con más claridad que aquellas organizaciones que no ven el valor de la IA. Asimismo han podido actuar más rápido frente a problemas de marketing y ventas, desarrollo de productos y operaciones gracias a que la IA informa con mayor frecuencia las situaciones. 

Hoy se puede contar con una plataforma de datos e IA que simplifique y automatice la forma de recopilar, organizar y analizar datos como es IBM Cloud Pak® for Data que hace posible además ejecutar cargas de trabajo en cualquier nube, utilizando y pagando sólo por lo que se necesita en forma segura. 

En KMG podemos contribuir a la implementación de IA en tu camino hacia una transformación digital eficiente.

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25 Jun 2021

Los desafíos que afrontan los líderes de Transformación Digital

Cada vez son más las empresas que comprenden la importancia de llevar adelante un proceso de digitalización para adaptar los negocios al mundo online. La realidad es que esto es mucho más que una tendencia, es una evolución inevitable para adecuarse a los tiempos que corren que hoy son y serán cada vez más digitales. No sólo las organizaciones están mutando sus procesos y estrategias, sino que también los hábitos y comportamientos de los clientes han cambiado y también van hacia la digitalización total. 

Cuando nos referimos a Transformación Digital, no hablamos solamente de incorporar tecnología y digitalizar procesos, sino de un cambio mucho más importante: de una estrategia que atraviesa todos los ejes y áreas de las organizaciones. Que cambia la forma de operar internamente y busca adaptar el modelo de negocio para el aprovechamiento máximo de las capacidades digitales y analíticas que brinda la tecnología. Esta transformación implica combinar las capacidades analíticas con las posibilidades que ofrecen las redes sociales, la automatización y la Inteligencia Artificial en busca de lograr una buena experiencia del usuario que garantice más y mejores ventas. 

Y como en la Transformación Digital confluyen gran cantidad de estrategias, acciones y áreas que las llevan adelante, es fundamental contar con un líder de transformación digital o Chief Digital Officer (CDO), que pueda llevar adelante esta evolución de empresa clásica a empresa digital. Su objetivo es lograr una migración a un contexto laboral inteligente, eficiente e interconectado digitalmente para garantizar la capacidad competitiva y alinear la empresa a los estándares de calidad del futuro.
Conozcamos más sobre este importante rol y los desafíos que tiene por delante en este proceso. 

 

Impulsar la Transformación Digital

Tal como decíamos al comienzo, la Transformación Digital de las empresas requiere importantes cambios en la infraestructura y desarrollo organizacional. Es por ello que es necesario definir un responsable del proceso con fuerte liderazgo que garantice la definición, implementación y seguimiento de la estrategia. 

El líder digital o CDO es una figura clave para garantizar los cambios continuos que requiere dicha evolución. Es quien deberá evaluar cada una de las incorporaciones relacionadas a lo digital, como el uso de las redes sociales, software y tecnologías inteligentes. Por lo tanto será crucial que sepa analizar las tecnologías disponibles para incorporar y que las mismas se enfoquen en la generación de datos, ya que un negocio digital hoy en día no puede existir sin datos ni el análisis de los mismos. 

Gartner predice que para el 2023, el 50% de los CDO que no cuenten con un colega a cargo de los datos, deberán tomar ese rol también para garantizar el éxito de la empresa en su transformación digital. 

A su vez, el contexto de la pandemia COVID-19 ha acelerado los procesos de digitalización de gran cantidad de empresas. En base a una encuesta a miembros de Juntas Directivas de este año, Gartner señala que el 69% de las empresas han incrementado sus transformaciones digitales en respuesta a las nuevas costumbres generadas por la pandemia. El 68% de los encuestados además indica que la analítica emergerá como la principal tecnología revolucionaria de la crisis de COVID-19.

De allí la importancia de contar con ambos roles, el del Director de Datos y el CDO que trabajen en conjunto en busca de la aceleración del negocio digital y la construcción de una organización basada en datos o bien que el rol del CDO contemple un enfoque analítico para garantizar el uso correcto de los datos y su análisis. 

 

Principales tareas y desafíos del líder de transformación digital 

En un proyecto de Transformación Digital el CDO tiene múltiples tareas y desafíos, tanto a nivel interno como externo de la empresa.
Comenzando por los desafíos dentro de la organización, este perfil debe: 

  • Revisar y definir las políticas de trabajo y sus procesos. A su vez buscará habilitar nuevos canales y medios para compartir la información entre los equipos que se adapten a múltiples dinámicas, como puede ser trabajo en la oficina o remoto.
  • Automatizar los procesos críticos y operativos, en especial aquellos que involucren grandes volúmenes de información que cuentan con importancia estratégica para la empresa. Esta información será prioritaria en los planes de digitalización y automatización. 
  • Identificar la necesidad de nuevos perfiles con ciertas aptitudes tecnológicas que se requieran en diferentes áreas y alineará los procesos de selección de los mismos a los nuevos procesos digitalizados. 
  • Conocer todas las nuevas metodologías de negocios para garantizar la innovación y agilidad. A su vez deberá tener la capacidad de distinguir entre las opciones de calidad que generarán un impacto positivo en la organización. 
  • Priorizar y valorar las nuevas tecnologías como IoT (Internet de las cosas), Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning.
  • Garantizar la seguridad de los datos y su óptimo manejo. En un entorno cada vez más digital, este perfil deberá asumir la responsabilidad de generar la confidencialidad de los datos internos de la empresa, de sus clientes, proveedores y partners, además de su utilidad para el progreso de la organización. 
  • Implementar soluciones digitales que disminuyan el esfuerzo de los miembros del equipo y que los encaucen en el camino analítico. De esta manera reducirá tareas operativas repetitivas generando un valor agregado a través del análisis de la información y ofreciendo herramientas innovadoras. 

A nivel externo tiene como tareas y desafíos: 

  • Colaborar en la redefinición de productos y ofertas adaptándolas a un nuevo modelo de negocio digital. 
  • Conocer a fondo a los clientes para saber si todos comprenden las nuevas modalidades digitales. 
  • Brindar nuevas soluciones digitales en relación con el proceso de compra para hacerlo más intuitivo y sencillo. 
  • Implementar junto al equipo de marketing estrategias de atracción por medio del marketing online y las redes sociales. 
  • Redefinir los servicios de atención al cliente para optimizar su funcionamiento y que se aprovechen al máximo las capacidades digitales y analíticas en busca de una experiencia de usuario satisfactoria. 

Mientras las organizaciones adopten un camino digital y tomen este rumbo como una premisa fundamental, estos desafíos pasarán gradualmente a convertirse en simples tareas del día a día. Este será el objetivo principal del CDO, quien debe caracterizarse por su capacidad de proporcionar valor medible a todas las partes interesadas en el negocio y acompañar el progreso de las personas del equipo con nuevas herramientas y acceso a los datos. 

KMG con sus soluciones de analítica avanzada puede ser tu aliado para lograr el máximo aprovechamiento de los datos, acceder a reportes autogestionables para tomar mejores decisiones en cada área del negocio y mejorar las proyecciones con IA y Machine Learning para predecir comportamientos y futuros escenarios.

21 May 2021

Los importantes aportes de la analítica predictiva en la elaboración del Forecast del sector retail

En el segmento retail siempre están presentes las siguientes preguntas: ¿Cuánto se venderá este mes? ¿Cómo podemos optimizar el stock? ¿Qué productos debemos promocionar más? ¿Qué producto se venderá más?

Todas las respuestas pueden encontrarse en la información de la empresa, solo hay que saber buscarla y así anticiparse a lo que sucederá, planificar futuras acciones y obtener los mejores resultados. 

Una de las claves para elaborar con éxito el Forecast de Ventas, es que los datos dispuestos sean relevantes, confiables, exactos, válidos y que estén actualizados. Por lo tanto, las empresas deben sumar a sus procesos de negocios herramientas analíticas que les permitan crear un Forecast de Ventas y así tener mejores discusiones internas sobre estimación de demanda, con datos certeros y exactos. De esta manera podrán minimizar errores en la adquisición de stock, integrar inputs de distintas áreas y trabajar con organización en una plataforma única y de manera colaborativa. 

En ocasiones anteriores, hemos hablado de la elaboración de un Forecast de Ventas sobre una base analítica confiable y comprensible de entender para tomar mejores decisiones. Sin embargo el proceso varía según el rubro en el que se lo aplica ya que, una vez recolectados los datos, el método para la predicción de demanda no es el mismo para todos los productos. Por lo tanto una solución de Analytics suele ofrecer una variedad de modelos estadísticos que permiten proyectar a futuro, específicamente para un rubro con mínimas posibilidades de error. 

Es por eso que hoy nos enfocaremos en hablar sobre las utilidades que tiene para el sector minorista. 

Problemas del Forecast de Ventas que se resuelven con analítica predictiva

Las soluciones de analítica predictiva se han convertido en la herramienta perfecta para ayudar a las empresas a resolver los interrogantes sobre sus predicciones porque utilizan datos de ventas pasadas, variables del contexto que determinan la demanda y comportamientos del shopper (que con anterioridad fueron recolectados) para analizar lo que ocurrirá a futuro e incidir directa y positivamente en su planificación.

Estas soluciones  permiten resolver la incertidumbre asociada a la previsión de ventas y el escenario que se repite una y otra vez en muchas empresas: llegan datos nuevos, se analizan los resultados de los pronósticos, se toman decisiones y al comenzar las acciones, se empieza a notar que los resultados están lejos de lo esperado. Allí es cuando el equipo de trabajo se pregunta: ¿En dónde estamos fallando? 

Este escenario se da por una combinación de diversos factores que suelen ser: 

  • Errores humanos en la introducción de los datos. 
  • Falta de calidad en la información.
  • Dificultades de acceso al conocimiento en la organización por parte de los usuarios del negocio.
  • Se aplican juicios o intuiciones en un porcentaje demasiado elevado, en vez de sólo referirse al objetivo de los datos. 
  • Se utilizan modelos obsoletos o que no son lo suficientemente sofisticados para conservar y transmitir información como son las hojas de cálculo. 
  • No hay visibilidad sobre algunos de los factores posibles que podrían impulsar las ventas. 

Llevar adelante un errado Forecast de Ventas puede desencadenar graves consecuencias para el negocio al poner en peligro el flujo de efectivo, o incrementar los costos de inventario.

Incorporar analítica al Forecast de Ventas impulsa los beneficios del negocio, dejando atrás las limitaciones humanas en la previsión de ventas que hemos visto en el punto anterior. Además ayuda a conocer más y mejor a los clientes, sus preferencias y predecir su comportamiento, motivaciones y actitudes de compra para anticiparnos a sus necesidades.

En general en el panorama del retail suelen influir cientos de factores que afectan potencialmente la demanda, haciendo que la generación de pronósticos sea algo muy complejo. Frente a esta complejidad, los sistemas que hacen uso del aprendizaje automático han demostrado ser potentes activos en la estrategia de cualquier retail. 

Los algoritmos de machine learning automatizan la capacidad del sistema para combinar, analizar flujos de datos inmensos, identificar patrones complejos y producir las previsiones de demanda altamente precisas que necesitan los retailers. 

La analítica de predicciones, a través del machine learning, permite combinar los datos con cientos de variables dinámicas (tendencias de temporada, pronósticos meteorológicos locales, decisiones de precios, promociones y más) aprendiendo de esa información y actualizando los cálculos de pronóstico a medida que van variando los datos. También puede ser una herramienta muy potente para analizar puntos de datos que influencian a la demanda como patrones de consumo, decisiones de negocio y otros factores externos. Así se puede generar un pronóstico de demanda fiable. 

El aprendizaje automático ofrece un mayor nivel de visibilidad, ayuda a que la planificación del retail sea un proceso más colaborativo y logra que los planificadores puedan tomar mejores decisiones.

Suele pasar que en las organizaciones cada área elabora sus propios perfiles sobre los clientes, y que cada una de ellas ve al mismo cliente de una manera diferente. Al poder contar con una fuente centralizada de información y conocer mejor a los clientes, se desencadenan una serie de consecuencias positivas como la eficiencia en costos, la optimización de la comunicación interna, una mejor atención al cliente, una tasa de conversión más elevada o mayor efectividad a la hora de retener clientes.

En resumen, el análisis predictivo mejora las previsiones de venta ya que es capaz de: 

  • Combinar registros históricos, como los datos internos de los clientes con información de sus perfiles por ejemplo de las redes sociales.
  • Integrar en el análisis variables como los ratios de ganancias y pérdidas, factores de demora o tasas de cierre.
  • Cotejar toda esa información, así como datos relativos a la integridad del proceso de ventas, con datos externos que revelen la inclinación de un cliente a comprar.
  • Facilitar el trabajo entre distintas áreas, ofreciendo datos precisos, certeros e uniformes a cada equipo que los precise, de manera que todos manejen la misma información. 

¿Quieres conocer más sobre estas soluciones? Contáctanos.

 

25 Mar 2021

Newsletter Febrero: «¡Conocé nuestro más reciente caso de éxito!»

 

Desde KMG, ayudamos a Exeltis a unificar la información de las oficinas de Chile, Ecuador y Perú y obtuvimos un modelo confiable para el procesamiento y análisis de la información así como un eficiente modelo de supply que les brinda automáticamente el sugerido de compras por producto con el respaldo de un cálculo basado en la ciencia de los datos.

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