Analítica de datos

Cuando la eficiencia empresarial reside en el dato operacional en tiempo real

En un entorno cambiante como el actual es indispensable tener datos operacionales en tiempo real que permitan a las organizaciones tomar mejores decisiones y reaccionar de forma óptima ante las oportunidades que se les presentan, como se puso de manifiesto en un debate organizado por Cognizant y Qlik.

debate cognizant qlik

La COVID-19 puso sobre la mesa esta premisa que hoy se está convirtiendo en el modus operandi de las empresas de cualquier sector. Mostrar cómo han abordado este desafío algunas compañías y orientar a aquellas que se inician en esta ‘aventura’, ha sido el objetivo de una mesa redonda organizada por Cognizant y Qlik, y moderada por Ana Belén González, directora y client partner en Cognizant Sur de Europa, bajo el título “Cómo integrar el mundo operacional y el analítico en tiempo real”.

La digitalización que ha acelerado la pandemia de covid coloca a las empresas en un nuevo escenario, en el que los datos y la reacción en tiempo real son esenciales. Sin datos, las decisiones no son más que opiniones en un contexto de gran incertidumbre que demanda de las organizaciones certezas. Esto significa, en palabras de Borja Terrel, CTOO Office de Openbank, "disponer de información en tiempo real que permita tomar decisiones lo más acertadas posible y actuar en tiempo real sobre lo que ocurre en el mercado, en la empresa y en nuestros clientes". Pero lograrlo es complicado y exige abordar antes lo que Álvaro Galán, data integration specialist en Qlik, calificó de "desafío apasionante: llevar el dato desde donde reside hasta donde se toma la decisión y hacerlo en tiempo real".

Para ello, es necesario, como explicó Sergio Perelló, CTO de Caser, “normalizar esa información que viene de diferentes fuentes, propias y externas, y prepararla en el modelo analítico para que se pueda explotar”. En este punto, Álvaro Ontañón, CIO de Merlín Properties, destacó la dificultad que, en su caso con más de 14 centros comerciales con miles de dispositivos de IoT, supone “extraer el dato, llevarlo a un punto para analizarlo de forma centralizada y segura y hacerlo sin comprometer la propia operativa del centro”.

La convivencia en tiempo real de sistemas analíticos y operacionales es una tarea no exenta de obstáculos, que demanda, según Julia Díaz, data science senior manager de Repsol, “una nueva infraestructura de comunicaciones, que permita este movimiento de información, nuevos procedimientos de almacenamiento, un enfoque mayor en la seguridad y adaptación al reglamento”.

 

Sin datos, las decisiones no son más que opiniones en un contexto de gran incertidumbre que demanda certezas de las organizaciones 

 

La importancia de las personas en la cultura del dato

Retos tecnológicos aparte, a los que, tal y como declaró Gerardo Ordás, responsable de IA&A para el Sur de Europa de Cognizant, “se llega más tarde o más temprano, está el desafío de inculcar una cultura de compañía donde los que tengan acceso a la información la utilicen, así como las herramientas para extraer conocimiento de los datos”. Álvaro Galán secunda la necesidad de involucrar a las personas en el proceso, pues, sostuvo: “La calidad del análisis depende no sólo de la tecnología, sino también de la inteligencia que apliquemos a la hora de desarrollar algoritmos”.  

Implicar a todo el negocio en esta transformación es una de las principales lecciones aprendidas, pero los asistentes a la mesa destacaron otras igual de importantes. Julia Díaz habló de “mediar y evaluar desde muy temprano el coste y el impacto de la iniciativa para dejar aquella cuyo impacto no justifique el coste”. Sergio Perelló puso encima de la mesa “tener claros los objetivos y defender desde el principio el KPI”. Y Borja Terrel ahondó en “la importancia no tanto del qué como del cómo, es decir, en pensar de forma diferente para hacer cosas diferentes”. Por su parte, Álvaro Galán resaltó "la diversidad de casos de uso”.

 

Agilidad, eficiencia, más autonomía… Los beneficios son numerosos

Hacer del dato el activo más valioso de la organización y utilizarlo para tomar decisiones en tiempo real reporta a las empresas numerosos beneficios. El principal, como afirmó Borja Terrel, “dotar a la entidad de una infraestructura que le permite actuar de la forma más eficaz”. Es ilustrativo el caso de los centros comerciales que expuso Álvaro Ontañón, de Merlín Properties: “Con unas infraestructuras pensadas para trabajar al 100% y unas reglas de juego en continuo cambio derivadas de la covid, tuvimos que pasar de una analítica reactiva a una gestión acorde a las circunstancias del momento que, además, nos han permitido mejorar la experiencia del visitante al crear un mayor nivel de interacción con promociones ad hoc creadas en el momento en que se puedan utilizar”.

En el caso de Caser, Sergio Perelló habló de “decisiones más ágiles y eficientes” mientras que Díaz, de Repsol, manifiestó, entre otros aspectos, “una mayor autonomía y seguridad en la refinerías y plantas de todo el mundo, así como ofertas personalizadas a nuestros clientes". 

Aunque el momento de la “revolución del dato”, como se atrevió a calificarla el propio Ordás, es ‘ahora’, lo cierto es que es importante que los beneficios mencionados no deslumbren a las organizaciones y sean conscientes de su nivel de madurez del dato. “Si no hay un buen tratamiento y gobierno del dato, es decir, si el dato no es de calidad, es muy probable que las iniciativas se paren”, puntualizó el responsable de AI&A para el Sur de Europa de Cognizant.

 
 
Artículo publicado en colaboración con Cognizant
 
 


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