Inteligencia predictiva + Estrategias de Negocio

Por Ituriel Liebes, CEO de Neixar, empresa especializada en desarrollo de software empresarial

Las cartas están sobre la mesa, la Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de la Información (AMITI) prevé crecimientos del 7% para la industria durante el año en curso, parte de los cuales serían generados desde los servicios relacionados con la gestión de data a nivel corporativo.

Itudiel Libes

El uso de herramientas de última generación para el control de datos se ha vuelto cada vez más común; sin embargo, son pocas las que concretan este manejo integral de los mismos, pues pensar en una estrategia completa implica dar seguimiento desde el Descubrimiento de los datos, medición de los mismos, agilidad, análisis y seguridad.

 En este panorama, “DAMAAS” se convierte en una de las soluciones más avanzadas y requeridas en sectores tan variados como el financiero, manufacturero, salud, sector público y comunicaciones, por mencionar algunos. Sobre todo al considerar que consiguen optimizar hasta en 70% los tiempos de ejecución y 32% los costos, además de reducir hasta en 90% errores manuales.

Estas son las etapas con las que funciona con el objetivo de habilitar los datos empresariales de las organizaciones:

1.- Análisis de datos:

Una vez que las empresas se han adherido al manejo de datos vía digital, es de suma importancia indagar la forma en que los datos han sido utilizados para generar estrategias que impactan directamente en el valor del negocio. 

La criticidad de soporte a procesos de negocio determina si las fuentes son de auténtica misión crítica, qué datos se deben almacenar y de qué manera.

Las herramientas de análisis de datos nos proveen de los elementos para poder determinar la prioridad de los datos en relación a la generación de resultados que impactan directamente el resultado global del negocio. Contar con técnicas y herramientas para una estadística descriptiva y predictiva nos permite determinar la situación actual y el rumbo de la organización.

2.- Medición de los datos:

Esta etapa es un complemento natural del análisis de datos, ya que nos indica la prioridad de cada proceso, la naturaleza de la información y tecnología que fue obtenida. Nos brinda indicadores de calidad, así como los elementos de riesgo de integridad que puedan existir.

Con este conocimiento se procede al diseño de planes específicos de control y mitigación de alertas rojas. Ya que la correcta medición aporta a los negocios la posibilidad de dirigir correctamente los esfuerzos e inversiones a realizar.

3.- Agilidad:

En este momento de la estrategia es necesario asegurar que los datos estén disponibles en tiempo y forma, es por ello que es necesario valerse de elementos tecnológicos para garantizar que estén al alcance de quienes lo requieran. Por lo que en esta etapa se convierte primordial contar con herramientas de confianza para automatizar, integrar, consolidar y transformar los datos en beneficio de su consumo en los negocios.

4.- Analítica:

Se debe entender que en este proceso es necesario implementar un conjunto de técnicas de consumo de la información, comenzando por tableros de alto impacto que nos permitan la lectura de información crítica para el negocio.

Para lo cual, se incorporan una serie de tecnologías de fuentes propias y de terceros, así como modelos de matemática avanzada para tener en nuestras manos capacidades predictivas y con ellas evolucionar junto con las capacidades en sitio, nube, o multi-nube.

5.- Seguridad

Se trata de obtener certezas sobre la permanencia de los datos empresariales mediante el blindaje de los sistemas internos y de conexión remota. Esto implica utilizar los BPC y DRP, pero además incorporar automatización e incluso inteligencia artificial para tener garantía de protección de datos empresariales.

Sin lugar a dudas, la evolución de la tecnología nos lleva al punto donde los datos son uno de los factores determinantes del éxito empresarial. Cada componente antes mencionado se ensambla para dar forma a una estrategia integral de manejo de la data que asegura el ciclo de vida de los datos en su totalidad.

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