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DSaaS – la ciencia de datos como servicio

La transformación digital afecta a todas las áreas de negocio, incluida la innovación de productos, las operaciones, la estrategia de comercialización, el servicio al cliente, el #marketing y las #finanzas.  

Sin embargo, la digitalización no se trata solo de acelerar los procesos comerciales y aprovechar nuevas oportunidades. También se trata de la necesidad de superar la disrupción digital y solidificar la posición de uno en un entorno empresarial en rápida evolución.  

Para identificar qué áreas necesitan ser transformadas y cómo, para eliminar los posibles riesgos y evitar el drenaje innecesario de recursos, las organizaciones modernas adoptan el enfoque basado en datos para la transformación digital. Usan ciencia de datos, #bigdata, #machinelearning, #BI para recopilar, procesar y analizar sus datos comerciales, que luego pueden convertir en información procesable. 

Las últimas encuestas indican que la conectividad e integración de datos se consideran componentes críticos para la transformación digital en la mayoría de las empresas.  

En este caso, #DSaaS (la ciencia de datos como servicio) puede desempeñar un papel crucial para ayudar a transformar digitalmente su negocio y aumentar el #ROI

¿CÓMO FUNCIONA DSaaS? 

DSaaS es principalmente un modelo de servicio basado en la nube, donde se proporcionan diferentes herramientas para el análisis de datos y el usuario puede configurarlas para procesar y analizar enormes cantidades de datos heterogéneos de manera eficiente.  

Los clientes disponibilizarán los datos de la empresa en la plataforma DSaaS y obtendrán información analítica de valor. Estos conocimientos analíticos son producidos por aplicaciones, que armonizan los flujos de datos creados a partir de la utilización de servicios que generan los algoritmos. Una vez que los clientes cargan los datos en la plataforma, el DSaaS se puede incorporar con ingenieros de datos que trabajarán en los datos cargados.  

En su mayoría, existen modelos basados ​​en suscripción. También se puede generar una entrega meticulosa de modelos predictivos listos para producción y análisis de datos utilizando otras metodologías.  

HABILITACIÓN DE LA TOMA DE DECISIONES BASADAS EN DATOS 

Dado que la transformación digital es un proceso complejo, los datos sobre sus clientes y las operaciones comerciales pueden ayudarlo a tomar decisiones informadas y, al mismo tiempo, evitar riesgos innecesarios.  

Con las capacidades de ciencia de datos, puede identificar cómo transformar digitalmente su negocio y qué áreas comerciales requieren transformación. Al mismo tiempo, la ciencia de datos como servicio permite a las empresas contratar a un proveedor profesional que tiene los recursos necesarios y puede ayudarlo a implementar esta transformación más rápido, manteniéndolo por delante de la competencia. 

No es de extrañar por qué cada vez más organizaciones están adoptando la ciencia de datos como un servicio para acceder a un enorme grupo de expertos en datos para mejorar su toma de decisiones. En consecuencia, las empresas, pueden generar un impacto en su estrategia y operaciones digitales, ya sea en forma de aumento de ingresos, reducción de costos o eficiencias mejoradas.  

Con DSaaS, la inteligencia del cliente ahora está tan optimizada y accesible en todos los niveles de la organización como sea posible. Por lo tanto, incorporar e inculcar la ciencia de datos como un servicio en los procesos de toma de decisiones es esencial para obtener los resultados y beneficios deseados de las tecnologías digitales. 

IDENTIFICAR AMENAZAS Y OPORTUNIDADES 

El volumen de información disponible está creciendo rápidamente junto con las oportunidades que abre. La ciencia de datos como servicio permite a las organizaciones hacer frente a la escasez de científicos de datos y aprovechar la ciencia de datos para obtener una vista más panorámica y detallada de su entorno empresarial.  

La ciencia de datos está habilitando la próxima generación de soluciones que pueden predecir lo que sucederá y cómo evitarlo. Por ejemplo, imagine tener una aplicación CRM con la capacidad de pronosticar qué clientes tienen más probabilidades de realizar la próxima compra, qué productos serán parte de esa compra y qué clientes están en riesgo de desgaste. 

Las soluciones habilitadas por la ciencia de datos permiten a las empresas de diversas industrias tener visibilidad en tiempo real de sus clientes, lo que ayuda a los tomadores de decisiones a optimizar las operaciones internas para una mayor agilidad, mayor flexibilidad y menores costos.  

¿CÓMO MONETIZAR LOS DATOS?  

Las empresas a menudo se sienten confundidas y escépticas cuando llega el momento de monetizar sus datos. Casi todo el tiempo, no saben cómo hacerlo. 

Sin embargo, la ciencia de datos como servicio puede ayudar a una empresa a monetizar sus datos mediante un análisis profundo en una revisión de producto, quién lo compraría y por qué razones. Por eso se realizan encuestas para recolectar una muestra de datos, que es una herramienta para fabricar sus estrategias de marketing. Después de tales encuestas, las herramientas de análisis de datos ilimitadas disponibles para crear ideas útiles. 

Este proceso también ayuda a una empresa a comprender la necesidad de su producto y cuánto debe lanzarse al mercado en un momento dado (incluso antes de lanzar el producto). 

WRAP-UP  

DSaaS es una opción ideal para que las empresas administren sin un gran equipo de científicos y analistas de datos internos. Proporciona a las empresas acceso a recursos de análisis para demandas particulares de ciencia de datos sin mucho gasto en la creación de dichos equipos desde cero. 

Aprovechar todo el potencial de las tecnologías y los datos innovadores requiere desarrollar una estrategia eficaz de ciencia de datos. DSaaS presenta enormes oportunidades al permitir a las empresas aprovechar fácilmente los datos para tomar mejores decisiones, operar de manera más eficiente y rentable, ofrecer experiencias más personalizadas y mejorar la calidad general de los servicios.  

Por lo tanto, las empresas ya no tienen que depender de conjeturas, ya que la ciencia de datos puede ayudar a hacer predicciones más concretas cuando fallan tanto la intuición humana como la experiencia. La clave para aprovechar estas oportunidades radica en nuestra capacidad para introducir sin problemas la ciencia de datos en los procesos de transformación digital de su empresa. 

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INTELIGENCIA DE LOCALIZACIÓN

Algunas industrias necesitan trabajar con datos basados en análisis demográficos y espaciales, y eso significa no solo combinar datos para la visualización geoespacial, sino también enriquecerlos. Pero combinar estos datos no es tan simple como con otro tipo de informacion.

Que es la inteligencia en la localización?

Este tipo de informacion permite trabajar con ubicaciones de todo tipo para lograr objetivos de negocio. Afecta a distintas industrias, y requieren una manipulación particular según el caso. Vamos a poner algunos ejemplos:

#Telcos: requieren conocer sus instalaciones de cableado de fibra óptica y cobre, para ello utilizan herramientas GIS (geographic information system) que les permiten situar sus cableados en capas dentro del mapa. Este mapa permite tener un control de sus activos, y ademas esa informacion puede ser usada para detectar fallas en la red.

#Retail: la decisión acerca de la nueva ubicación de una nueva tienda puede ser determinada analizando el perfil demográfico para entender como las variables geográficas afectan las interacciones entre prospectos comerciales y negocios. Esta industria requiere de soluciones de #geomarketing.

#Energía: suelen visualizar los activos de petróleo y minería para realizar el seguimiento de la producción por área y por pozo, para lo cual requieren soluciones con mapas interactivos que sirvan la información requerida.

#Logística: buscan optimizar las rutas para lograr ahorros operativos y comerciales, a través de la ecuación de gastar menos combustible recorriendo menos kilómetros y mejorando la experiencia del cliente entregando en menores tiempos. Esta industria ademas de mapas en real time, suelen requerir soluciones de planificación inteligente con algoritmo de selección de rutas.

Como cumplir los requerimientos de estas industrias?

Existen 3 soluciones que #54cuatro puede proveer a través de la #analítica de soluciones basadas en ubicaciones.

ANALÍTICA ESPACIAL

La combinación y el mapeo de datos geoespaciales no es suficiente para una visión real. #54cuatro trabaja los grandes volúmenes de datos y los enriquece con análisis espaciales, agregando métricas como el tiempo de viaje, y otros datos que permiten optimizar el territorio.

ANÁLISIS DEMOGRÁFICO

54cuatro permite enriquecer sus datos combinando, asignando y agregando datos de fuentes externas, de líderes de la industria o de #OpenData, para nutrir los reportes con data demográfica, geográfica y social para el análisis de los clientes.

INTEGRACIÓN GIS

Su sistema de información geográfica o #GIS es tan bueno como los datos que usted maneje. 54cuatro con toda la gama completa de fuentes necesarias para el análisis espacial, desde archivos planos hasta #ESRI y #BigData, y mostrarlo directamente con la tecnología de #BI o visualización deseada.


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Las diferentes etapas de la gestión de datos

Actualmente mucho se habla de #BigData y #DataScience, y sus beneficios. Pero es importante destacar que la informacion es algo común en todas las empresas, que los Reportes y Dashboards existen hace mucho tiempo y que no es necesario realizar inversiones grandes para sacar valor de nuestros datos. Actualmente se menciona el uso de la informacion como el “petroleo” de las compañías a raíz del gran valor que se obtiene, pero mas allá de una cuestión tecnológica una estrategia de datos requiere coordinación de distintas áreas, desde los sectores de negocios, hasta los sectores técnicos. En #54cuatro tenemos una metodología propia de gestión, basada en #DataOps para realizar acciones conjuntas entre sectores para lograr los objetivos de negocios planteados.

Infografía

Analisis de Datos
Las diferentes etapas en la Gestión de Datos. Clic para ver la imagen completa

Marco metodológico

Cuando iniciamos una consultoría basada en datos, es preciso identificar el tipo de proyecto, basado en el resultado esperado. No es el mismo abordaje el que se realiza en un proyecto basado en la búsqueda de ahorros operativos que un proyecto que busque monetizar los datos. Tampoco es igual un cliente de la industria manufacturera que un cliente de retail electrónico. Es por tal motivo que en #54cuatro trabajamos las necesidades de negocio ante una metodología propia de análisis.

Antes de abordar un proyecto de datos, debemos recordar que no es lo mismo definir Estrategia, Táctica y Técnica, y que el resultado exitoso dependerá en gran parte del planeamiento Estratégico, que contenga la Táctica y la Técnica para dar con el resultado propuesto.

1) En la Estrategia debemos definir aquellos elementos que seran necesarios para alcanzar un objetivo propuesto.

2) En la Táctica definimos propiamente el método utilizado a fin de dar con objetivo.

3) Y la Técnica es la forma de utilizar los recursos de manera eficiente para cumplir con lo propuesto.

A partir de esto es que nuestra metodología busca:

  • Entender los requisitos de negocios, ya que son el paso fundamental de todo proyecto, y para esta fase, un analista de negocios asignado debe ser especialista en la Industria/Rubro del cliente.
  • A partir de conocer que se busca, se plantean los objetivos, y como se alinearan las estrategias de negocios con las tácticas y técnicas para lograr los resultados.
  • Finalmente se desarrollaran tecnológicamente todas las soluciones que nos acerquen al objetivo.
  • Y finalmente serán presentados resultados con el fin de determinar el nivel de cumplimiento con lo buscado originalmente.

La presentación de resultados

Esta etapa es tan importante que podría hacerse una nota completa para esto. Saber comunicar los resultados es vital en todo proyectos de datos. Es necesario poder identificar la forma en que se mostraran resultados operativos, KPI, reportes, métricas, alarmas, etc. También es una condición fundamental lograr interpretar el publico al que dirigimos nuestra información, y poder saber cuando corresponde enviar un archivo, cuando podemos crear un tablero de #BI, o cuando necesitamos comunicar de otras maneras, ya sea haciendo #StoryTelling de la info o mandando un mail con un resumen.

Por ejemplo, si un gerente comercial quiere conocer un agrupamiento de ventas, que creen que querría ver:

En el gráfico 1 tenemos la salida de un agrupamiento realizado en #Python. En el gráfico 2, un Dashboard con informacion consolidada. No quedan dudas que un Dashboard es útil como Cuadro de Mando, no solo por la informacion, sino porque visualmente permite explorar datos complejos y conocer métricas claves de manera simple.

Un gran equipo técnico sin dudas logra buenos resultados explorando datos. Un gran equipo comercial lograr buenos resultados de negocios. Ambos equipos trabajando juntos, logran comunicar efectivamente, inspirar a los lideres a tomar mejores decisiones y generar excelentes resultados.

Ezequiel Bianucci – Growth 54cuatro

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Caso de Uso: Business Intelligence para PyMES

Resumen ejecutivo

Nuestra solución de #BI #BusinessAnalytics para pequeñas y medianas empresas permite disponer de una visión de todas las áreas funcionales de la empresa, desde la contabilidad, al almacén o la producción. Datos e informes que se pueden compartir con facilidad dentro de la empresa, adaptados a las necesidades de los diferentes departamentos de la empresa.

Esta herramienta están pensada para que el tratamiento de los datos se realice en tiempo real con la agilidad necesaria.

Beneficios

1- El acceso a la información proporciona un rápido retorno de la inversión (ROI).
2- Permite a la alta gerencia obtener un resumen del negocio en el tiempo justo desde cualquier dispositivo y en cualquier momento. Esto otorga rapidez y flexibilidad de acción.
3- Ayuda a cada área a ganar autonomía. Proporciona indicadores claves para ajustar todos los engranajes internos y obtener mejor rentabilidad del negocio.
4- Permite estandarizar reportes y evaluar las distintas áreas con los mismos criterios.
5- Elimina tareas repetidas que no aportan VALOR y unifica los datos para que cada área pueda analizar sus números y que los mismos coincidan con los de otra área.

NPS (Net Promote Score)

En una escala de 1 a 10, en que medida estaría dispuesto a recomendar la empresa a sus familiares o conocidos?

Fase 1Fase 2
Preguntar predisposición de recomendación
Segmentar la cartera de clientes
Calcular NPS
Indagar sobre los motivos de la recomendación

Tipos de Indicadores del NPS:

Indicadores Descriptivos
Lo que sucede cuando hay una interacción del cliente con cualquier punto de contacto de la empresa. Se incluye en esta categoría el tiempo de espera al teléfono, o la amabilidad de los empleados: actividades y procesos que son valorados por los clientes y crean sus percepciones.

Indicadores de Percepción
Expresan lo que los clientes piensan y sienten de lo que ha sucedido en su interacción con la compañía. Es lo que se mide con escalas de satisfacción o de esfuerzo para la relación.

Indicadores de Resultado
Lo que es probable que hagan los clientes como resultado de sus interacciones. En función de la interacción del cliente y su valoración, decide si continuar, comprar más o recomendar la empresa a sus amigos y familiares. Así, los indicadores de lealtad -y el NPS es uno de ellos- constituyen los “resultados” que buscan las empresas. El cliente que consume más, está más tiempo con la empresa y trae a nuevos clientes, es su motor de crecimiento.

Estos indicadores, te permiten relacionar lo que hace una empresa (Procesos), con lo que piensan estos sobre sus acciones (Percepciones), con el resultado para el negocio a través de lo que hacen los clientes (Recomendación). Y como ya sabemos, una alta recomendación o lealtad, genera crecimiento económico (#ROI).

Confían en nuestros servicios de #BusinessIntelligence
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Que soluciona DataOps

Ya hicimos entradas de #DataOps (operaciones de datos), pero para refrescar la memoria decimos: es la conjunción de personas, procesos y tecnología que permiten manejar datos que sean de utilidad para #desarrolladores, #datascientist, #operaciones, #aplicaciones y herramientas (ej #inteligencia #artificial), permitiendo canalizar los datos, mantenerlos seguros durante su ciclo de vida y configurar una #gobernanza sobre los mismos.

Mientras mas rapido manipulemos y entreguemos los datos, mas rápido sera el crecimiento para el negocio por el uso de la informacion, por lo tanto, su objetivo es promover prácticas y procedimientos de gestión de datos que mejoren la velocidad y precisión de los análisis.

Short-list con 5 problemáticas básicas que son resueltas con la implementación de DataOps en una organización.

Veamos que nos resuelve DataOps:

#Corrección de errores: además de mejorar la agilidad de los procesos de desarrollo, DataOps tiene el poder de impulsar el tiempo para responder a errores y defectos reduciendo los tiempos significativamente.

#Eficiencia: en DataOps, los especialistas de datos y los desarrolladores trabajan juntos y, por lo tanto, el flujo de información es horizontal. En lugar de comparar información en reuniones semanales o mensuales, el intercambio ocurre regularmente, lo que mejora significativamente la eficiencia comunicacional y los resultados finales.

#Objetivos: DataOps proporciona a desarrolladores y especialistas en datos en tiempo real sobre el rendimiento de sus sistemas.

#Silos de datos : DataOps enfrenta a los silos de datos que se generan en distintos departamentos o gerencias de una empresa, muchos grupos ven sus operaciones como “quintas” inviolables en las cuales cada silo es una barrera para el éxito para implementar mejores estrategias de administración de datos. La implementación de un governance correcto es crucial para la obtención de todas las fuentes de datos que requiere la organización para cumplir con sus objetivos de negocios.

#Skills: es un hecho que los profesionales de datos no abundan. La falta de disponibilidad de las personas adecuadas para administrar proyectos de #BigData y #BI (#BusinessAnalytics) significa que los proyectos no sean ejecutados en tiempo y forma, o peor aun, que fallen. Es un error poner más datos en un equipo que no tiene el conocimiento y los recursos para manejarlos.

Vea nuestro workshop de DataOps

Los invitamos a unirse a nuestro Grupo en Linkedin de “DataOps en Español

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