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Actualidades y análisis

De los datos a la acción: Rol del análisis predictivo en las organizaciones modernas


, el 6 Junio 2016 | Leído 841 veces

Debido a la súper tecnificación de la sociedad en los últimos años, es bien sabido que se vive en un mundo rodeado de datos que se convierten en materia prima para las organizaciones. En cuanto estos datos crecen, son más los proyectos de Inteligencia de Negocios o de Big Data a desarrollar en diversos sectores de actividad, y es aquí donde el análisis predictivo es más importante que nunca para el apoyo de toma de decisiones que conduzcan a los mejores resultados de negocio.



Eric Torkia
Eric Torkia
En el Foro Internacional en Inteligencia de Negocios organizado por la institución universitaria Politécnico Grancolombiano, el pasado mes de mayo en Bogotá, el ponente Eric Torkia, especialista en el mundo del análisis de riesgos y la gestión del cambio organizacional, socio ejecutivo y director de analítica de la firma canadiense Technology Partnerz, presentó a los asistentes por qué el análisis predictivo se convierte en una práctica clave y una ventaja competitiva para las empresas modernas.

Torkia comenzó mencionando que es el momento de pasar de la teoría a la acción y continúo cuestionando acerca de los retos, las oportunidades de la analítica basada en riesgo, para tomar mejores decisiones. Además, incidió en la idea que más del 50% de los proyectos no cumplen con los presupuestos ni con el cronograma inicial. Con técnicas adecuadas de simulación y de optimización se puede asegurar que el proyecto sea entregado a tiempo y dentro del presupuesto previsto, estableciendo las estimaciones correctas desde el arranque del proyecto.

¿Cómo el análisis encaja dentro de una organización?
Torkia explica que la analítica predictiva no se realiza en función de un proceso piramidal sino más bien de manera cíclica, la cual comienza con los datos generados en el día a día desde las diferentes unidades de negocio de toda la organización. Estos datos pasan a ser analizados por los analistas de negocios, resultados que se convierten en estrategias para resolver las preguntas de negocio que tiene la alta gerencia (¿qué quieren los clientes? ¿estoy perdiendo clientes? ¿puedo prevenir la pérdida de mis clientes?, ¿me comunico eficazmente con ellos? ¿qué puedo anticipar para prevenir o mejorar?) El diseño e implementación de dichas estrategias vuelve a ser tomado por los analistas para hacer que sucedan a lo largo de la organización y así conseguir los mejores resultados.

La curva de adopción de la analítica
Según lo explicado por Torkia existen dos grandes fases en el proceso de adopción y evolución de la analítica dentro de la organización. Cada una de estas dos fases se subdividen en otras que definen la curva:

En la fase 1, encontramos :
• Información, en esta etapa la atención se centra en "He oído acerca de esto"
• Comunicación, en esta etapa la atención está en "Deseo conocer más"
• Educación, es la etapa que se centra en el desarrollo del conocimiento y en el estudio de las posibles ventajas de la analítica para comprender cómo puede ayudar a abordar importantes oportunidades de negocio.

En la fase 2, encontramos :
• Prueba piloto, se comienza la realización de pruebas de concepto para validar los requisitos asociados a la implementación de las estrategias de negocio, para articular los resultados esperados.
• Capacitación, esta etapa se centra en la difusión del proceso con el objetivo de conseguir compromiso e incrementar la participación de colaboradores
• Soporte, es la etapa que se centra en la adopción acelerada a nivel de la organización o a nivel de las unidades de negocios objetivo.
• Refuerzo, el proceso tiene respaldo total para ser desplegado o replicado a otras unidades de negocios.

Planificando el análisis basado en riesgos
Seguido, se dieron a conocer las cuatro acciones que hacen parte fundamental del proceso de planificación del análisis de riesgos: identificar, cuantificar, predecir y determinar. Identificar las limitaciones de los recursos y las variables de entradas críticas que pueden afectar considerablemente el curso normal del proyecto. Cuantificar dichas variaciones en posibles escenarios. Predecir la probabilidad de éxito de los escenarios. Determinar la óptima y robusta solución bajo el nuevo escenario.

Para finalizar la conferencia, el objetivo de Torkia fue mostrar algunas de las herramientas del análisis predictivo, mediante demos, para explicar cómo éstas influyen en el aumento de resultados en diversas empresas del sector gobierno, manufacturero, construcción, farmacéuticas, logística, educación y otras industrias.

Los asistentes a esta charla exploraron la influencia de la simulación analítica, el análisis de series temporales y de forecasting, para utilizar en los negocios donde se quiere entender mejor las implicaciones y ramificaciones de un determinado curso de acción o decisión; se vio una introducción, una demostración y ejemplos aplicando el método Monte-Carlo. Se concluyó con un demo de estimación de costos utilizando SIPmath - Stochastic Information Packet-, herramienta que se integra a Microsfot Excel para realizar simulaciones, que parece lo suficientemente robusta para realizar operaciones aritméticas sobre las incertidumbres lo que conduce a la estandarización e interoperabilidad, la simplificación de modelos complejos, a realizar modelos interactivos que se pueden distribuir entre los usuarios para fomentar la discusión.

Esta charla fue un espacio para que los asistentes del foro comprendieran una manera de integrar y alinear la analítica, con las personas y con los procesos de la organización.

A continuación puede consultar el material de la presentación expuesta en la conferencia (disponible en inglés).

decideo_bogota_v0r2.pdf Decideo_Bogota_v0r2.pdf  (1.73 Mb)





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