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Cuando seamos todos proveedores de servicio de análisis de datos

El año pasado, el Departamento de Protección Ambiental de Nueva York dejó de hacer inspecciones a muestras aleatorias de restaurantes para identificar a los restaurantes que desechan ilegalmente aceites en las alcantarillas


En cambio analizó los permisos otorgados a cada establecimiento y junto con el análisis de datos geoespaciales, establecieron una lista de posibles sospechosos que permitió aumentar la productividad y la eficacia de las acciones. Este ejemplo es una aplicación el denominado Big Data.


De la Analítica 1.0 a la Analítica 2.0 : el final de la era del data warehouse empresarial y la llegada del Big Data


Años atrás, el volumen de los datos y su carácter estático permitían segregarlos en almacenes para su análisis y describir lo que había sucedido en el pasado. Era vital entonces averiguar las pocas preguntas correctas porque suponía semanas y meses para llevar a cabo analísis lentos y laborios. Con la llegada de las redes sociales y la Internet de las cosas-es decir la comunicación máquina a máquina facilitada por sensores- se produce una explosión de  datos en un volumen nunca visto.


Con la cantidad de datos generados hasta la actualidad  podríamos entregar 320 veces el contenido de la biblioteca de Alejandría a cada habitantes del planeta, según Neil Cukier y Mayer-Schoenberger. Por su gran variedad (mensajes, actualizaciones, las imágenes publicadas en las redes sociales, las lecturas de los sensores , las señales de GPS) y por ser datos no estructurados ni organizados en una base de datos, son difíciles de manejar. Además se generan a una velocidad que no permite el análisis a través de los sistemas tradicionales.


El uso de grandes volúmenes de datos de forma inteligente mejora el rendimiento del negocio


Las empresas que destacan en su sector en el uso de la toma de decisiones basada en datos fueron, en promedio, un 5% más productivas y un 6% más rentables que sus competidores. Con esta perspectiva y aprovechando la disminución de los costos de la informática de (almacenamiento, memoria, procesamiento, ancho de banda)  las organizaciones que manejan enormes cantidades de datos invierten en proyectos de Big Data.

RightETA (aeroespacial PASSUR) en el sector de aerolíneas redujo la brecha entre entre la hora estimada de llegada y el tiempo de llegada real con la captación de enorme cantidades de datos provinientes de sensores, su procesamiento y  análisis. Alaska Airlines y General Electric se asociaron para conseguir algoritmos para optimizar mejor las trayectorias de vuelo y reducir costes, evitar el mal tiempo , y llegar a su destino a tiempo. UPS aplica el Big Data con su sistema ORION que capta y analiza datos de velocidad, dirección, frenado y rendimiento de sus vehículos para reconfigurar las rutas en tiempo real ahorando millones de kilómetros de rutas y su correspondiente combustible.

Las empresas proveedores de informaciones Google, LinkedIn , Facebook , Amazon o eBay han sido pioneras en el enfoque del Big Data pero este paradigma no es sólo para las empresas nacidas digitales. El grupo Bosch con una trayectoria de 127 años utiliza una gestión inteligente para sus flotas y la gestión de la energía. Con sensores en turbinas, locomotoras, motores de aviones, dispositivos de imágenes médicas General Electric puede determinar los intervalos de servicio más eficientes y eficaces para esas máquinas.

Desbordados por los datos y escepticos con el Big Data

Pero muchos gerentes quedan escépticos: no entienden completamente los datos que ya tienen y consideran que dedicaron mucho presupuesto ya  en programas de almacenamiento de datos. Además, muchos sistemas antiguos se construyeron para proporcionar datos en lotes y no pueden presentar los flujos continuos de información. Temen una experiencia similar a la del CRM de mediados de los 90 considerada por muchos como un fracaso : ven como los programas de análisis actuales son demasiado complicados y no producen ideas que puedan ser objeto de un uso. También apuntan al riesgo de confundir correlación y causalidad y de encontrar patrones erróneos en los datos.

De ¿Qué pensamos ?  a ¿qué sabemos ?

El primer paso hacia el Big Data podría ser un cambio a una cultura de la toma de decisión basada en los hechos. Desde siempre los responsables han ido tomando decisiones basadas en la intuición: cuando los datos son escasos, costosos de obtener, o no están disponibles en formato digital , se tiende a tomar decisiones sobre la base de la experiencia. Tomar decisiones basadas en las evidencias requiere preguntarse sistemáticamente : ¿Qué dicen los datos?  ¿Qué tipo de análisis se conducen ? ¿Qué tan seguro estamos de los resultados ?  y dejar de encontrar números que justifiquen una decisión ya tomada usando la intuición.

En el futuro estas herramientas serviran no solamente los expertos en modelizació sino también el personal de contacto, con interfaces visuales simples que subrayan las necesidades y las acciones a tomar. Pero más allá de  la mejora de las decisiones empresariales internas, la mayor oportunidad es que todas las empresas en todas las industrias puedan crear productos y servicios de análisis de datos.

Autor: Nathalie Gasnier

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