Soluciones de analítica: Cómo invertir en lo que realmente sirve

HACE dos semanas, la filial rusa de la compañía analítica The Nielsen Holding anunció que había lanzado un megaproyecto para estudiar el consumo de productos de uso cotidiano en las ciudades que serán sedes del Mundial de Fútbol de 2018.

Esto es sólo un ejemplo de cómo las soluciones de analítica (analytics) se esparcen en todo el mundo, principalmente en las empresas, siendo uno de los signos más patentes de la nueva era de inteligencia artificial.

Por ejemplo, un informe de Ventana Research, desarrollado para la alemana SAP, indicó que casi el 75% de las empresas en el mundo recurre a herramientas de análisis integradas en la nube para tener un alcance más amplio de sus datos y que más empleados desarrollen sus habilidades analíticas.

Pero justamente, las empresas y sus ejecutivos reciben una enorme cantidad de ofertas relativas a nuevas soluciones relacionadas con herramientas analíticas, machine learning, inteligencia artificial, internet de las cosas (IoT) o big data. Justamente, según SAP, frente al aluvión de propuestas, los decisores de las empresas deben considerar que las analíticas de datos no son una "bola de cristal" que les dará la interpretación de la información correcta en el momento oportuno. "Es importante encontrar interpretaciones valiosas de información que mejoren la forma en que la empresa hace negocios y, adicionalmente, pongan a la empresa en una mejor posición frente a la competencia", señala Michel Steiert, vicepresidente de Analíticas y Leonardo para SAP Región Sur.

Juan Pablo Martínez, gerente de Soluciones, de Cognitiva, estima implementar este tipo de soluciones. "Las empresas deben lograr una sinergia entre la estrategia de negocio, la implementación de tecnologías y la estructura organizacional. Y luego determinar cuáles son los procesos más factibles para utilizar la analítica de datos. En definitiva, se debe crear una visión común que guíe las acciones de la empresa y genere valor para ellos", comenta Martínez, y agrega: "De esta forma, los datos pasan a ser un activo importante dentro de las compañías, lo que es aprovechado con la Analítica para generar valor a sus productos y servicios.

Por su parte, Ruben Belluomo, gerente comercial de Infor Cono Sur indica que si los usuarios tienen acceso a múltiples fuentes de datos, a menudo tienen problemas para localizar la información o se sienten abrumados por el exceso de éstos. "Para evitar que esto ocurra, se deben usar herramientas de Business Intelligence (BI) para la elaboración de informes y análisis que aporten información actualizada en un formato apropiado que apoye el proceso de toma de decisiones", indica Belluomo.

Pero a pesar de disponer de sofisticadas infraestructuras informáticas, muchas empresas no localizan la información cuando la necesitan, "porque carecen de una solución que ofrezca acceso a los datos, en cualquier momento y en cualquier lugar y que, a la vez, permita filtrarlos, analizarlos y publicarlos. Una solución de estas características debe permitir fusionar en un único informe datos de múltiples fuentes y transformarlos en información valiosa de manera rápida", concluye el ejecutivo de Infor.

En general, en todos los rincones del planeta las compañías se entusisaman cada vez más en invertir en analítica. De hecho, Huawei acaba de publicar la quinta edición de su Índice de Conectividad Global que analiza a través de 40 indicadores de cinco tecnologías clave (banda ancha, centros de datos, servicios cloud, big data e internet de las cosas), cómo los países progresan en materia de transformación digital. Una de las conclusiones es que la inversión en inteligencia artificial podría casi duplicar el valor de la economía digital pasando de US$12,9 billones en 2017 a US$23 billones en 2025, lo que representaría el 17,1% del PIB mundial.