De esto y de aquello. Sentencias y Proverbios

Tengamos la diligencia de la abeja, que no se detiene a libar de la flor caída.

Por Marco Aurelio Denegri.

Éxito

"Nada fracasa tanto como el éxito."

(Me atribuyo la creación de esta sentencia, aunque tal vez equivocadamente, porque es un oxímoron de fácil concepción y presumo que hace ya muchos años lo había concebido alguien más inteligente y perspicaz que yo.)

"Éxito: el único pecado que no nos perdonan nuestros semejantes." (Ambrose Bierce)

"Para tener éxito hay que ser cómplice de algo." (Simone de Beauvoir)

(Según Rafael León, Simone de Beauvoir, en Memorias de una Joven Formal, hablando de su juventud universitaria, dice: "El éxito estaba fuera de nuestros planes, porque tener éxito era ser cómplice de algo.") (Entrevista a Rafael León, por Abelardo Sánchez León, "Viajes al ombligo del mundo", Quehacer, Lima, noviembre-diciembre 2005, Nº 157, 67a.)

El colmo de la dejadez

Refiere Haillot, en su libro sobre Marruecos, que el marroquí desconoce la prisa e ignora el apuro; es naturalmente pacienzudo e irremediablemente flemático. Por su lentitud, calma y sosiego, por su gran cachaza, por su indudable pachorra, el marroquí desde luego prefiere, entre todos los proverbios, el que a continuación transcribo: "Más vale andar que correr; mejor que de pie, sentado; mejor que sentado, echado; y mejor que echado, muerto."

Conclusión y acabamiento

Y a propósito de la muerte:

"Cuando la casa está concluida, entra la muerte."

Théophile Gautier, que cita este proverbio turco en sus recuerdos de Balzac, dice que por eso los sultanes tienen siempre un palacio en construcción. Por eso también, en las auténticas alfombras persas, falta la puntada final; son alfombras inconclusas; si los alfombreros las concluyesen, entonces "se acabaría el mundo", según dicen ellos, puesto que el mundo no es una conclusión, sino un devenir; el mundo es proceso o cambio.

Lo más temible

"En la vida parece no haber nada completo –observa Gautier–, salvo la desdicha. No hay nada más temible que un deseo realizado." Lo mismo dice Martín Adán, en La Casa de Cartón: "Yo no te raptaré por nada del mundo. Te necesito para ir a tu lado deseando raptarte. ¡Ay del que realiza su deseo!"

Vivir de esperanzas

En Poor Richard’s Almanach, de Benjamín Franklin, consta el proverbio siguiente: "El que vive de esperanzas, muere en ayunas." Excelente proverbio que Manuel González Prada seguramente conocía, ya que en Cantos de Otro Siglo, dice: "¿Te alimentas de esperanza? / Pues yo no envidio tu panza." Y en El Arquero Divino, de Amado Nervo, veo a propósito de la esperanza una recomendación que transcribo inmediatamente y que me parece de veras inatendible: "Para vivir en paz y dignamente, hay que apuñalar, en el fondo del alma, a la esperanza."

La abeja diligente

De los mil proverbios chinos que ha reunido Guillermo Dañino en su proverbiario titulado La Abeja Diligente, mencionaré el proverbio inicial, que dice así: "La abeja diligente no se detiene a libar de la flor caída." Este proverbio nos enseña que no debemos relacionarnos con personas psíquicamente carenciales y espiritualmente indigentes; personas sin contenido, sin entidad, sin substancia. Perderemos lastimosamente el tiempo si nos relacionamos con los que son pobres de solemnidad en materia de espíritu y valores. Evitemos a toda esa gente, que es gente caída, como la flor del proverbio. Tengamos, pues, la diligencia de la abeja, que no se detiene a libar de la flor caída.

Fuente: La República

http://www.larepublica.pe/05-02-2006/de-esto-y-de-aquello-sentencias-y-proverbios

Las cinco etapas de la evolución del data warehouse para el apoyo en la toma de decisiones

El almacenamiento de datos es una travesía. La implementación exitosa de un data warehouse entrega valor empresarial en un proceso iterativo y de forma continua; cada iteración de los datos aumenta el valor del negocio por la información entregada. En los últimos años, la evolución en el almacenamiento de datos ha llegado a una nueva cumbre, con el despliegue de la capacidad de soporte de decisiones en toda la organización e, incluso, más allá de sus límites convencionales, a socios y clientes.

En su comienzo, el data warehouse se centró casi exclusivamente en la entrega de capacidades para la toma de decisiones estratégicas (en áreas como marketing, finanzas o planificación estratégica). El acceso a la información aumentó drásticamente la calidad en la toma de estas decisiones. Sin embargo, el desarrollo de una estrategia superior empresarial es sólo una parte de lo que se necesita para tener éxito en el actual ambiente industrial, altamente competitivo. Una gran estrategia no es nada sin una gran ejecución.

La nueva generación de implementaciones de data warehouse mejora la ejecución de una estrategia de negocios, además de su desarrollo.

Presentación de informes

La etapa inicial de implementación del data warehouse, por lo general, se centra en la presentación de informes provenientes de una sola fuente de autenticidad dentro de la organización. El data warehouse aporta un enorme valor, simplemente, mediante la integración de diversas fuentes de información dentro de una empresa en un único repositorio para impulsar la toma de decisiones, a través de fronteras funcionales y /o de producto.

El mayor desafío en esta etapa es la integración de datos. El reto está en que la construcción de un depósito, con datos íntegros y consistentes, no puede ser exagerada. El duro trabajo de entrar en una nueva fase para proveer de información bien integrada, para quienes toman las decisiones, se convierte en el fundamento de todas las fases posteriores de la implementación del data warehouse.

Análisis

En esta etapa de implementación, la toma de decisiones se centra menos en lo que ha sucedido y más en por qué esto sucedió. Las actividades de análisis tienen que ver con la profundización de los números en un informe, para examinar minuciosamente los datos a un nivel detallado. El análisis Ad hoc juega un papel importante en la etapa, en la puesta en marcha del data warehouse. La gestión del rendimiento se basa mucho más en la capacidad avanzada de optimización en el RDBMS (Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales) porque las estructuras de consulta no son tan predecibles como lo son en un entorno de información pura.

El rendimiento es mucho más importante en esta etapa, debido a que el repositorio de información es usado mucho más interactivamente. Mientras que los informes suelen ser programados para ejecutarse en forma regular con el calendario de la empresa, como un motor de coordinación, el análisis ad hoc es fundamentalmente una actividad que involucra participación activa con refinamiento iterativo de preguntas en un ambiente participativo.

Predecir

Cuando una organización se fortalece en términos cuantitativos de toma de decisiones técnicas y experiencias, por el valor proporcionado en la comprensión del "qué" y "por qué" en la dinámica de negocio, el siguiente paso será aprovechar la información con fines predictivos. La comprensión de lo que va a pasar en el negocio tiene enormes implicaciones para la gestión proactiva estratégica de una organización. Esta etapa requiere de herramientas de minería de datos para la construcción de modelos predictivos con detalles históricos.

Puesta en funcionamiento

La evolución de la puesta en marcha en esta etapa comienza a ponernos en el ámbito activo del almacenamiento de datos. Mientras que las fases anteriores se centran en las decisiones estratégicas de una organización, la puesta en funcionamiento se centra en el apoyo a las decisiones tácticas. Piense en el apoyo a la decisión estratégica en la manera de proporcionar la información necesaria para tomar decisiones de negocio a largo plazo. Las aplicaciones de apoyo a las decisiones estratégicas incluyen segmentación del mercado, la gestión estratégica de producto (categoría), análisis de rentabilidad, previsión y muchos otros. El apoyo a las decisiones tácticas no se centra en el desarrollo de la estrategia corporativa, sino en el apoyo a las personas en los campos que las ejecutan.

La puesta en marcha normalmente significa el acceso a la información para la inmediata toma de decisiones en terreno.

Almacenamiento activo

El amplio papel que juega un activo data warehouse en los aspectos operativos de apoyo a las decisiones, el incentivo más que el negocio, ha de automatizar los procesos de decisión. Como la tecnología evoluciona, cada vez más decisiones son ejecutadas a raíz de un suceso que desencadena el inicio de procesos de decisión totalmente automatizados.

Un activo data warehouse proporciona información y permite el apoyo a decisiones en toda la organización, en lugar de limitarse a los procesos de toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, el apoyo a las decisiones tácticas no reemplaza el apoyo a las decisiones estratégicas. Por el contrario, un activo almacén de datos soporta la coexistencia de ambos tipos de cargas de trabajo.

El éxito de la implementación de un activo data warehouse está en constante evolución. Una implementación de manejo del riesgo se basa en la integración, única fuente de autenticidad en un almacén de datos tradicional. El uso del data warehouse para apoyar la toma de decisiones estratégicas crea la demanda de apoyo a las decisiones tácticas para ejecutar el plan de negocio.

Por Matías Gil

Director General Teradata para Chile y Perú

Fuente: http://www.diarioti.com/noticia/Las_cinco_etapas_de_la_evolucion/30465

Inteligencia para el consumidor, el futuro de los analíticos

IDC estima que para 2013, aproximadamente, 2.2 mil millones de personas en el mundo usarán la Internet y mil millones de dispositivos móviles serán usados para acceder a la web.

Usando smartphones y otros dispositivos móviles, los consumidores tienen acceso simultáneamente a cualquier persona o cualquier cosa en la red y sin importar donde estén. Los dispositivos móviles se están convirtiendo en la nueva norma.

El acceso para los consumidores es el futuro.

La proliferación de los dispositivos móviles y los nuevos tipos de consumidores están conduciendo a una revolución en requerimientos de acceso generalizado al contenido del data warehouse. Históricamente, los almacenes de datos han sido construidos para proporcionar inteligencia a los trabajadores sobre información de negocio dentro de las grandes empresas. Una nueva generación de consumidores está emergiendo con una mentalidad de "hazlo tú mismo", relacionados con la tecnología y una sofisticación sin precedentes en el uso de los datos para tomar decisiones personales. Este cambio en el comportamiento de los usuarios está creando una demanda sobre la capacidad de Inteligencia para el Consumidor en la cual el acceso directo a los datos es necesario para la toma de decisiones personales.

Este cambio hacia la inteligencia para el consumidor es el siguiente paso en la evolución de la penetrante Inteligencia Empresarial o de Negocios (BI). Al principio, los almacenes de datos se construyeron para la toma de decisiones estratégicas en la torre de marfil corporativa de las empresas. Como los almacenes de datos se volvieron "activos" para apoyar operaciones de BI, grandes cantidades de usuarios se han añadido a las áreas de soporte de primera línea del negocio.

Facilitar el acceso de los consumidores al almacén de datos es el siguiente paso lógico en esta evolución de la predominante BI. Los consumidores de la generación Y y Z han crecido con la tecnología a su alcance y acceso instantáneo a la información; por eso, no es de extrañar que –llegado el momento- exijan los servicios de inteligencia de las empresas y agencias gubernamentales con las que interactúan. La proliferación de los dispositivos móviles encendió aún más estas demandas.

Aplicaciones para diversas industrias

Ofrecer a los consumidores acceso a datos a través de la empresa y datos de iniciativas de gobierno creará oportunidades para numerosos servicios de valor agregado, a través de una amplia gama de industrias:

Servicios financieros: No es sorpresa que las compañías de servicios financieros han empezado a crecer gradualmente en el área del consumidor inteligente. Grandes bancos a nivel mundial han proporcionado capacidades en sus sitios de banca por Internet para que los clientes de banca minorista analicen sus propios datos personales, con la finalidad de apoyar la toma de decisiones. Estos sitios proporcionan un acceso seguro y detallado a los datos históricos, junto con aplicaciones analíticas, para hacer la planificación financiera personal, la cual está disponible las veinticuatro horas y los siete días de la semana. Esto es muy diferente de la banca tradicional, en la que a un cliente de retail se le proporcionan dichos servicios a través de un asesor financiero personal en una sucursal bancaria durante el horario de atención determinado.

Salud: La tecnología de sensores permitirá a los consumidores tener visibilidad de múltiples y diversos datos sobre muchos aspectos de sus vidas. Por ejemplo, los sensores para el cuidado de la salud destinados a recoger los signos vitales del cuerpo humano, junto con la próxima generación las aplicaciones móviles de salud, o mHealth, ofrecerán a los consumidores un mejor seguimiento de su estado de salud y las acciones necesarias para evitar situaciones críticas.

Energía: Se ha puesto en marcha el uso de medidores inteligentes en hogares residenciales en diferentes regiones del mundo. Estos dispositivos de sensores harán un seguimiento del consumo de energía a un nivel detallado para cada hogar. Por otra parte, los modelos analíticos se han construido de tal forma que pueden reconocer “los signos" del consumo de energía asociado con los electrodomésticos más importantes. Las posibilidades analíticas de estas aplicaciones implican escenarios hipotéticos para explorar el potencial de ahorro de costos asociados con las opciones para cambiar los patrones de consumo.

Transporte: Casi todos los vehículos comerciales son configurados con sensores, y es probable que los vehículos de uso común tengan aparatos de este tipo en un futuro próximo. Los datos recogidos por los sensores permitirán el seguimiento y el análisis de los hábitos de conducción, por lo que será capaz de mejorar la eficiencia del combustible, la seguridad e incluso reducir los costos de seguros como una recompensa por los buenos hábitos de conducción.

Requisitos del sistema

Inicialmente, muchas de estas capacidades de inteligencia para consumidores se desplegarán con un navegador basado en la web e implementaciones móviles. Para una mayor facilidad de uso, estas implementaciones serán desarrolladas para apps móviles también. La Inteligencia para el Consumidor, que se utiliza con poca frecuencia, será probablemente mejor implementada utilizando la tecnología web móvil. En tanto, la inteligencia para el consumidor se convierta en parte de la vida cotidiana, el paradigma de las aplicaciones móviles será superior.

El despliegue de aplicaciones de inteligencia de consumo cambiará la manera en la que la información se suministra y se utiliza desde los almacenes de datos. El valor proporcionado, tanto para las empresas y los consumidores, a través de una amplia gama de industrias, ha demostrado ser muy alto. La Inteligencia para el Consumidor facilitará las decisiones informadas para los usuarios y la retención de clientes para las empresas que proporcionan estas aplicaciones. La puesta en práctica de la inteligencia para el consumidor demandará niveles de escalabilidad nunca antes vistos de la infraestructura de almacenamiento de datos; decenas de millones de consultas por día y menos de un segundo como expectativa de tiempo de respuesta.

Por Stephen Brobst, Director de Tecnología de Teradata

Fuente: http://www.diarioti.com/noticia/Inteligencia_para_el_consumidor_el_futuro_de_los_analiticos/31749

Big Data: ¿la nueva llave para el desarrollo?

Un fantasma recorre el mundo: el fantasma del Big Data.

Esta adaptación personal de la famosa y potente frase del filósofo e intelectual alemán, Carlos Marx, sirve para expresar la magnitud e importancia global de uno de los fenómenos tecnológico-económico más trascendentales de los últimos años: el Big Data, término que define a la enorme, creciente, y no menos atemorizante cantidad de datos que el mundo hiperconectado de hoy está generando y de la cual algunos están extrayendo exquisita inteligencia analítica para una toma de decisiones más acertadas… y en tiempo real.

Mientras usted lee este artículo, una cantidad brutal de terabytes se almacenan, recorren y traspasan todas las capas del espectro productivo global, desde transacciones bancarias, envío de fotos y videos a través de smartphones, reservas online de vuelos o comentarios en Facebook, hasta sofisticados sistemas biométricos de seguridad en recintos deportivos, sensores de humedad en una planta agroindustrial, horas y horas de video de una compañía de TV o los intrincados y hasta metafísicos datos obtenidos por el Gran Colisionador de Hadrones del CERN. Lo relevante de esta monumental danza planetaria de información digital es que desde hace algún tiempo líderes y cerebros tecnológicos y económicos del mundo están considerando al Big Data, y más precisamente, a la obtención de beneficiosa información, como uno de los nuevos factores de desarrollo internacional. Dicho con otras palabras, quienes hagan un efectivo, racional e inteligente aprovechamiento del Big Data, podrán elevar sus estándares de productividad y competitividad, mejorando la calidad de vida de los ciudadanos.

Tanto es así, que especialistas del World Economic Forum (WEF) redactaron un informe este año en Davos, Suiza, denominado, ‘Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development’, que señala al Big Data como uno de los desafíos y problemas más inflexivos del futuro cercano. Incluso, para los economistas del WEF el fenómeno ‘big data’ es ya un tópico más de mercado, considerándolo como un nuevo bien económico, tal como la moneda o el oro.

Similares conclusiones aportó el estudio ‘Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity’, elaborado por el McKinsey Global Institute hace casi un año, que vislumbra, entre otros aspectos, una gran revolución en el recurso humano que deberá procesar el Big Data, señalando como ejemplo que los EE.UU. necesitan entre 140.000 a 190.000 más empleados con "profunda experiencia analítica", y 1,5 millones más de gerentes alfabetizados en la 'analítica'. Todo parece indicar, entonces, que los grandes centros de Investigación y Desarrollo de las compañías, gobiernos e instituciones del primer mundo, ya se están ocupando del problema-desafío del Big Data. Por eso es que muchas de las empresas líderes de la industria tecnológica están realizando suculentas adquisiciones en esta línea, reforzando sus tecnologías de Business Intelligence y procesamiento de datos.

Por su parte, los Estados y organizaciones están informando y generando plataformas públicas para comenzar a entender este paradigma y para empezar a obtener provecho de éste. Tal es el caso de la iniciativa del gobierno de EE.UU., data.gov, y de las Naciones Unidas, unglobalpulse.org, creada para ‘el aprovechamiento de la innovación para proteger a los vulnerables’.

Pero ¿qué sucede en Latinoamérica? Tal como ocurre en el resto del mundo, la región también está experimentando un enorme crecimiento del Big Data, no así con su aprovechamiento para generar desarrollo. La masificación de internet y la banda ancha en casi todos países del continente, la rápida y mundialmente conocida afición de la región por las redes sociales, especialmente Facebook y el grosero y, en ocasiones, incomprensible deseo por estar constantemente ‘conectados’ con costosos smartphones, están creando un flujo y generación importante de Big Data.

La consultora global Frost & Sullivan's, pronostica para este año en la región un aumento exponencial de Big Data que demandará avanzadas soluciones tecnológicas (hardware y software) para aprovechar plenamente la información generada por la enorme cantidad de datos. Sin embargo, aún son pocas las compañías de la región que están gestionando el Big Data. ¿El motivo? Falta de visión, inversión, recursos humanos o una mezcla de todos estos, o simplemente porque la mayoría de las pymes aún se encuentran en estadios tecnológicos menos sofisticados, por lo que manejan soluciones más básicas o definitivamente no las necesitan (por ahora).

En el caso de las grandes empresas, las Multilatinas, sí parece existir una tendencia y creciente preocupación por la gestión del Big Data, donde algunas ya han adquirido las tecnologías necesarias, mientras que otras se encuentran en etapas de implementación y/o análisis. Compañías mineras, de petróleo/gas, retail, aerolíneas y de telecomunicaciones, se asoman como las más interesadas en el Big Data.

¿Y los gobiernos? Se encuentran más preocupados en aumentar la cobertura y conectividad de banda ancha, telefonía móvil e internet móvil, además de planes de portabilidad numérica en varios países, arribo de operadores móviles virtuales y apertura de licitaciones de 4G y TV digital. Políticas o proyectos concretos para el aprovechamiento del Big Data latino, nada aún. A pesar de que tal como señala el informe del WEF, el papel que puede jugar una correcta gestión del Big Data para generar condiciones que faciliten y aceleren el desarrollo en Latinoamérica, reviste una importancia tremenda. Debemos aprovechar estas tecnologías para que el conocimiento generado por nuestras universidades y centros de investigación se cruce, complemente y sinergie con las necesidades de la industria. La academia, nuestros científicos y sus investigaciones no pueden continuar desperdiciándose y conformarse sólo con aparecer indexados en la revista Science o Nature, sin llegar nunca al sector productivo, generando riqueza y soluciones que impacten en la vida de las personas.

Con una gestión seria y planificada del Big Data en cada uno de nuestros países, podrían generarse plataformas informáticas en tiempo real que, por ejemplo, crucen los datos de fallas sufridas en una planta automotriz de Brasil o México y conectarlo con las investigaciones y proyectos relacionados que desarrollan ingenieros mecánicos de universidades de todo el continente, los que a su vez, podrían cruzarse con datos de proveedores de materias primas con las que se desarrollaría la nueva pieza de esa fábrica automotriz.

La mutua ignorancia entre los diferentes actores involucrados en la cadena científico-productiva de un país, puede acarrear años de despilfarro de recursos financieros, académicos, científicos y naturales. Latinoamérica necesita todo lo contrario, no más ‘décadas perdidas’. Los sistemas nacionales de investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) pueden y deben actualizar sus sistemas de gestión del conocimiento, donde una efectiva utilización del Big Data puede significar el salto definitivo al desarrollo de una región. Para ello es necesario un cambio notable de paradigma en las políticas nacionales de innovación, que convierta en realidad la promesa de la Economía del Conocimiento. Al respecto, otra de las virtudes que aporta una correcta gestión del Big Data es comentada en un artículo del New York Times, por el profesor Erik Brynjolfsson, economista del Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology (MIT), quien dice que los datos valiosos de medición que aporta el Big Data son el equivalente moderno a lo que fue el microscopio. Y mucho más importante, continúa Brynjolfsson, para el mundo de los negocios, la economía y otros sectores clave, es que los datos útiles que puede aportar el Big Data alejan las decisiones de la intuición y la experiencia, y las acercan al análisis, configurando toma de decisiones más científicas.

Esperemos que el Big Data regional no sólo sirva para extraer más cobre o petróleo, sembrar más soja, enviar más publicidad dirigida en tu Facebook o entregarte más películas por streaming. Nuestros científicos no estudiaron años para ver cómo sus países basan su economía en actividades casi primitivas y nosotros, los ciudadanos ‘educados’, ya no confiamos en la promesa del desarrollo emergente del continente.

Autor: Pablo Albarracín

Fuente: http://www.americaeconomia.com/analisis-opinion/big-data-la-nueva-llave-para-el-desarrollo

El incipiente arribo de la analítica a las pymes de la región

El incipiente arribo de la analítica a las pymes de la región

Tarde o temprano las pymes deberán adoptar las soluciones de análisis de datos y subirse al carro de la inteligencia de negocios, más presente en las multilatinas que ya están viendo sus beneficios. Por su parte las pymes, que muchas veces adaptan tecnologías que no necesitan, deben identificar los problemas del negocio, planificar las acciones y generar valor. La tecnología sin valor no sirve de mucho.

Para Gartner e IDC una de las tendencias tecnológicas que más demandarán las compañías de la región para este 2012 y los años por venir, son las soluciones relacionadas con la analítica, Business Intelligence (BI), y el cada vez más nombrado Big Data. La necesidad por contar con información que genere valor de negocio se está configurando como un factor de crecimiento para las empresas, que están viendo como la información emanada desde su propio entorno puede significar el salto cualitativo que esa compañía anda buscando.

Tanto es así, que el mercado de soluciones de (BI) y analítica apalancaron US$12.200 millones durante el 2011, un incremento del 6,4% con respecto al 2010, según señala Gartner. Esta demanda por los 'valiosos datos', ya es un tema trascendental para las grandes compañías. Pero, ¿qué sucede con las pymes y su lento arribo a las bondades de la alta tecnología? Con un retraso histórico en materias de soluciones avanzadas de gestión y análisis, las pymes pueden caer en la tentación de adoptar una tecnología que luego no sabrán manejar, generando pérdidas económicas que pudieran resultar catastróficas.

La fiebre por consumir tecnología no sólo afecta a las personas, sino que también a las empresas, las que deben tener claro primero qué problema se busca solucionar, para luego dedicarse a encontrar la mejor opción.

“Cualquier cosa que hagamos tiene que tener un respaldo de negocio. Tiene que haber un área del negocio que esté lista para reaccionar en base a lo que se encuentre, entonces lo primero que tenemos que ver es qué área del negocio está liderando esta tarea, quiénes son las personas que están tomando decisiones. Ahora que ya tenemos el qué y el cómo del negocio, vamos al tema de la tecnología”, dice Francisco Bernal, Director de Consultoría para el Caribe y América Latina de Teradata.

Para el ejecutivo de Teradata uno de los factores más relevantes para que una pyme pueda iniciar sus procesos de análisis de datos es poder contar con data estructurada (transacciones por ejemplo) de la cual poder extraer información. En las pymes normalmente no siempre cuentan con este depositario de información histórica. No se necesita ser una gran compañía para poder hacerlo, el tema es que se cuente con fuentes estructuradas.

Aproximadamente un 40 a 50% de las pymes no se preocupan de la data histórica, mientras ésta sea la realidad es difícil que puedan abordar al tema de análisis de información.

El tan anhelado Big Data, más específicamente su procesamiento, no tiene que ver tanto con grandes volúmenes de datos, tiene que ver más con datos estructurados, porque el Big Data por sí mismo no otorga la capacidad de tomar las decisiones. Mientras no se tenga información para cruzar sólo estoy obteniendo datos.

 “Nosotros recomendamos empezar pequeño, es decir, no comprar la mayor plataforma y no bajar todas las fuentes de información que se puedan ocurrir”, dice Bernal. “Quizás la fuente más fácil para comenzar serían mis mail o los chats en un Call Center. Entonces lo empiezo a procesar y parto con el análisis de texto. Una persona puede ser suficiente para esta primera etapa. Una vez que logramos que esto funcione, entonces después podemos ir por el Twitter, o con sensores, etcétera”.

El panorama que deben comenzar a analizar las pymes, radica en la importancia que está teniendo la posibilidad de anticiparse a las crisis generando estrategias más planificadas y científicas y menos reactivas. Poder manejar los datos estructurados y no estructurados, históricos y nuevos, representan una gran oportunidad, que puede llegar a configurar información vital para el desarrollo de cualquier compañía.

"Yo te diría que las soluciones más innovadoras respecto de las tendencias actuales del mercado son las aplicaciones para realizar análisis de datos en tiempo real, porque resulta que hoy en día se está produciendo que la data estructurada (rut, teléfono, dirección, cuenta corriente, transacciones, etcétera), se está cruzando con los datos no estructurados provenientes de las redes sociales, con lo que se puede llegar a inferir cuánto compra una persona, qué días compra y hasta qué gustos tiene", dice Axel Heilenkötter, gerente de Márketing de HP ESSN. “Actualmente es necesario tener en las empresas una herramienta que haga análisis de datos para poder sacarle partido a esa información, porque tienes muchos datos, pero no información".

La compañía global de análisis de mercado Frost & Sullivan's, pronostica que para el 2012 en Latinoamérica el aumento exponencial del 'big data' y de la inteligencia de negocios demandará avanzadas soluciones de software con el fin de aprovechar plenamente la información generada por la enorme cantidad de datos.

El gran desafío de esto es cómo las pymes se pueden subir a este carro.

“La idea es ir con pasos pequeños para avanzar, aprender, generar valor y acciones. Luego voy por la siguiente etapa y la siguiente etapa, que es como en Teradata se maneja todo lo que es inteligencia corporativa. El objetivo es que esto se vuelva un programa y no un sólo proyecto”, dice Francisco Bernal.

Para evitar acciones apresuradas, más cercanas a la emoción que a un raciocinio mesurado, hay que empezar por un análisis del negocio. Tiene que haber un problema identificado que es el que se desea resolver. Si tengo esta parte definida entonces estoy listo para definir la tecnología. Entonces, explica Bernal, se disponibiliza la información, que esté accesible para todos, pero si nadie va por ella, no sirve para nada. Esta es la razón de muchos fracasos en tecnología afirma el ejecutivo

“Una vez que las áreas de negocio ven los beneficios de contar con información empiezan a pedir más”, dice Bernal. “Se dan cuenta que si se equivocan pueden reaccionar más rápido y empiezan a ser más sofisticados y ya no le basta un reporte. Esa es la evolución que vamos dándole a los usuarios”.

Las mejores organizaciones son las que conocen mejor a su mercado, a sus proveedores e identifican más fácilmente a sus competidores y eso solamente es información. Por lo que podemos decir que las empresas más exitosas son las que mayor información obtienen de todo su entorno.

Si bien, aún las soluciones analíticas están más presentes en grandes compañías, las pymes deben entender que tarde o temprano deberán adaptar sus viejos sistemas, más cercanos a la intuición, e ir incorporando las soluciones de análisis de datos, siempre teniendo claro el problema que se busca solucionar y la estrategia a implementar. La tecnología por sí sola no entrega soluciones y puede ocasionar grandes pérdidas monetarias, de tiempo y lo que es peor, frenar el desarrollo de la compañía.

Autor: Pablo Albarracín