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Tecnología

10 aspectos en los que el uso de la Inteligencia Empresarial puede ayudar a una empresa

La Inteligencia Empresarial es el uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. En la nueva era digital, cada vez hay más información y los datos se han convertido en oro para las empresas, pero es importante saber utilizarlos porque su uso puede repercutir de manera negativa o positiva sobre la compañías.

Con la Inteligencia Empresarial se busca que las empresas estén por delante de su competencia, que los datos aporten valor añadido.

El uso de la Inteligencia Empresarial puede ayudar a una empresa en diversos aspectos, como son estos 10:

1. Inteligencia competitiva

Por ejemplo, al definir el mapa competitivo y analizar las fortalezas y debilidades comerciales, regulatorias, políticas de los competidores para obtener una idea más clara de cómo puede obtenerse una ventaja competitiva.

2. Apoyo en litigios.

La información puede reforzar los argumentos.

3. Ciber-defensa.

Proporcionar a las empresas de una defensa cibernética amplia que va desde evaluaciones, monitoreo y detección, hasta respuesta y solución de incidentes.

4. Recuperación de fondos

Objeto de una malversación o estafa.

5. Fraude.

Aclarar la situación, recuperar el dinero y evitar futuras incidencias. Así, se detectan anomalías en los datos y se identifican fraudes específicos que se pueden estar cometiendo sin el conocimiento.

6. Casos de corrupción.

Hallazgos y análisis para reforzar los programas existentes en las empresas.

7. Analítica.

Debido a la abrumadora cantidad de datos, la Inteligencia Empresarial analiza correos electrónicos, citas en el calendario, mensajes instantáneos, transacciones financieras y operaciones comerciales.

8. Análisis y acompañamiento en nuevos mercados.

Ayudar en la entrada y desarrollo de mercados emergentes y en mercados maduros.

9. Visibilidad regulatoria.

Combinación de análisis de registros públicos e indagaciones específicas.

10. INFOSEC.

Seguridad de la Información, velar por la seguridad y confidencialidad de la información estratégica de la empresa, impidiendo fugas de información o revelación de secretos.

 


Fuente: www.elempresario.com

Technology

El poder del Big Data: caso Telefónica

Definitivamente, la compañía ha añadido esta tecnología a su estrategia de empresa; su impacto en España está por 150 millones de euros

Telefónica, compañía pionera en el uso del Big Data, ha añadido esta tecnología a su estrategia de empresa, por lo que impulsará –aún más, si cabe–su uso con el objetivo de hacer más eficientes los procesos y servicios al optimizar los procesos, aumentando así el ahorro y mejorando los ingresos. De hecho, el impacto anual del uso del Big Data interno en Telefónica España se sitúa actualmente por encima de los 150 millones de euros.

“Telefónica ha sido pionera entre las grandes empresas en el uso del Big Data para hacer más eficientes sus procesos internos y de negocio. El crecimiento de esta área y las nuevas capacidades del Big Data con la inteligencia cognitiva, el machine learning y las nuevas fuentes de información, junto con el valor que han aportado los casos de uso en los últimos años, explican que el Big Data interno se haya incorporado a la estrategia de la compañía”, explica Óscar Candiles, director de Estrategia de Telefónica España.

Pero, ¿qué significa exactamente que el Big Data se incorporara a la “estrategia de empresa”? Básicamente, que si Telefónica ya contaba con 40 iniciativas de esta tecnología en los últimos años, para el próximo prevén incorporar 50 más de golpe. Más del doble. El objetivo: que tengan impacto en el negocio y en los procesos internos, ya que en todos los casos los datos manejados son anonimizados y agregados.

Geo-optimización de carteras de clientes, optimización de stock de terminales en el punto de venta, análisis de tendencias en Internet para la gestión del portfolio de terminales, personalización de la publicidad en Movistar+, análisis de los momentos de enganche y abandono en los contenidos de producción propia de la misma cadena, desarrollo de un nuevo buscador de contenido.

De estos 40 casos de uso en marcha, muchos se orientan a “impulsar el servicio Movistar+, mejorar la experiencia de cliente, dinamizar la oferta comercial, potenciar la transformación de los canales comerciales y hacer eficientes la red de comunicaciones y su operación. En definitiva, con el Big Data ayudamos a optimizar e innovar en los procesos para incrementar el ahorro y capturar eficiencias internas”, indica.

 


Fuente: www.innovaspain.com. Foto vía Twitter

Tecnología

El Big Data ya se usa hasta en el Mundial de Fútbol Rusia 2018

A la cancha del deporte más popular del mundo, ha llegado un nuevo jugador del que cada vez más están pendientes los equipos, los jugadores, los entrenadores, los hinchas, los periodistas y hasta los apostadores.

Para muchos, fue el arma ‘secreta’ de la selección alemana para ganar el Mundial de Brasil en el 2014. Ese equipo es considerado pionero en la explotación de datos, usando el ‘big data’ con una herramienta diseñada por la compañía SAP para analizar, procesar esos datos y tomar decisiones.

Aunque en lo que va del Mundial que se lleva a cabo este año en Rusia, perdió su primer encuentro, ante México, se sabe que este año lo está volviendo hacer. Unas herramientas interactivas se han inmerso en el ambiente de los camerinos, los entrenamientos y la banca del cuerpo técnico.

El cambio ha tenido tanta influencia, que los jugadores han pasado de tener que volver a revisar partidos enteros, a recibir de parte del cuerpo técnico, las acciones interesantes de su análisis a su propio teléfono móvil. Con los datos en la mano hacen un análisis más profundo de sus acciones y de las de sus rivales.

El exfutbolista alemán Oliver Bierhoff, que ahora asesora a su selección nacional, está convencido de que esta forma de trabajar los ayudó a obtener el título de hace cuatro años y que es el ser humano quien sigue decidiendo, porque a pesar de que existan bases de datos y algoritmos, el director técnico Joachim Löw “continúa confiando en su intuición”.

Pero este nuevo jugador ha cruzado el Atlántico. En Brasil existe una plataforma llamada Footstats, que utiliza la plataforma de análisis de SAS y ha llevado esta curiosidad a otro nivel, conquistando a miles de hinchas que están suscritos a una aplicación que les proporciona números, informaciones históricas y en tiempo real para hacer un análisis predictivo del comportamiento de los equipos y los jugadores.

Los partidos los dividen en cuatro cuadrantes, que representan cuatro tiempos durante el encuentro deportivo, usando como base parámetros como el número de goles o faltas marcadas, pases correctos y errados, mapas de calor, posesión de balón, faltas, cruces, goles, entre otras acciones de las que se desprenden todo tipo de emociones en el campo de juego.

“Es una herramienta que permite ver qué equipo tiene una productividad mejor y números que indican triunfo a la hora del juego. No son solo estadísticas de patear hacia el arco o robar la bola. Hoy nosotros que un jugador promedio necesita de 2,7 disparos para hacer un gol a 11 metros del arco. Nosotros nos arriesgamos de hablar de la probabilidad de gol y acertamos el 91% de los goles en el campeonato brasileño 2017”, asegura José Eduardo Romanini, socio y fundador de Footstats.

Suman más de 100.000 seguidores en la red social Twitter y así han atrapado a los mismos clubes y a la labor periodística de los medios de comunicación.

Para Romanini su revolución radica en que tienen una capacidad instantánea de entregarla en la mano al hincha, sucediendo algo diferente y es que todo el mundo puede tener en la palma de su mano la ruptura de los patrones. Footstats existe desde hace más de 10 años con una oferta de datos estadísticos, pero lo que ha creado un furor alrededor de esta herramienta, es completamente diferente.

En todas las esferas

Neil Mendelson, vicepresidente de Big Data y analíticos avanzados en Oracle, sostiene que el big data requiere de un propósito, una meta o fin que se quiera lograr. “En el caso del fútbol puede ser aumentar el rendimiento, ganar un torneo o ser el mejor equipo del mundo. Pero lo que es seguro es que aquellas selecciones que incorporen el análisis de datos dentro de su estrategia tendrán mejores resultados individuales que, al final, hacen que el rendimiento del equipo sea mayor.

En un planteamiento difundido por la compañía, Mendelson sugiere que los entrenadores pueden identificar cuáles son los jugadores que más efectividad tienen al patear tiros libres, cuales son los que más faltas comenten en el juego o los que más sancionan durante el mes, para tomar las acciones que permitan reducir las vulnerabilidades y trabajar para aumentar su rendimiento, basados en los datos.

Así mismo, asevera que los equipos pueden crear laboratorios de big data virtuales, utilizando la nube, con lo que tendrán “más efectividad y, posiblemente, mejores resultados, al conocer y predecir comportamientos”.

En diálogo con Dinero, Gustavo Gutman, gerente de SAS para Colombia y Ecuador, comentó por su parte que la analítica beneficia y le aporta valor a todo tipo de decisiones, más allá de los datos, con la estadística aplicada a los datos.

“Esto aporta mucho más información para tomar decisiones, lo que aplica para todos los sectores y negocios, decisiones que pueden ser en tiempo real, que pueden impactar la experiencia de quienes tienen expectativas de esas decisiones, decisiones que pueden impactar como ganar más clientes a un costo menor o identificar aquellos clientes que no están satisfechos con las empresas y evitar que se vayan”, señaló Gutman.

De otro lado, Álvaro Ramírez, director de Big Data y Business Intelligence de Telefónica en Colombia, destacó a Dinero que en un partido de fútbol, en 90 minutos, puede haber hasta 60 millones de datos y coincide en que el ‘big data’ todavía tiene muchas aplicaciones por descubrir.

Para Ramírez, hay miles de oportunidades en algo que no es futuro, que es una realidad en la que muchos todavía no se atreven a incursionar.


Fuentes: http://www.dinero.com y http://be-confluence.com

Tecnología

Colombia es el primer país en explotar Big Data en Latinoamérica

El Gobierno nacional aprobó el documento Conpes 3920 que define la política de explotación de Big Data para el Estado colombiano.

La explotación de Big Data se refiere al aprovechamiento y gestión de los datos (información digitalizada) como activos para generar valor social y económico. Esto permite que se acelere y fortalezca la digitalización de la información que poseen las entidades públicas. De esta manera, el país se convierte en el primero de Latinoamérica que busca aprovechar la explotación de datos. Así mismo, Colombia se convierte en el octavo país en el mundo en integrar una política pública integral para el aprovechamiento de la información digital. Con la aprobación del documento se espera impulsar las metas relacionadas con el desarrollo de la innovación, la promoción del acceso público a la información y el aumento significativo de datos oportunos, fiables y de alta calidad.

Uno de los beneficios que se espera obtener es que reducir la percepción de corrupción debido a que los datos se publican abiertamente.

“La explotación de datos también es una herramienta que aporta al monitoreo de los Objetivos de desarrollo sostenible”, aseguró Luis Fernando Mejía, director del Departamento Nacional de Planeación (DNP).

Cifras de Big Data en Colombia

En el mundo, el crecimiento de datos pasó de 1,2 billones de Gigabytes en el año 2010 a 16,1 billones en 2016. Se espera que para 2025 esta cifra se multiplique diez veces, es decir, que se creen 163 billones de Gigabytes.

El aumento de datos ocurre debido a la adopción de las TIC en actividades de la vida diaria. Por este motivo, la explotación de los datos genera ingresos adicionales a las empresas que ofrecen investigación e innovación con estos. También les da ventajas competitivas y, a la vez, crea posibilidades de empleo especializado.

En 2016, la participación en el PIB de la explotación de datos de la Unión Europea fue de 1,62% y para 2020, se espera que represente el 2,5%. Desde el 2012 Estados Unidos, Inglaterra, Corea del sur, Japón, Australia, Francia y China son los únicos países con políticas públicas nacionales autónomas e integrales para la explotación de datos.

“Hoy, solo el 4% de las entidades cuenta con las condiciones para avanzar consistentemente hacia la implementación del Big Data. El 87,3% restante requiere de intervenciones específicas para afrontar los retos actuales de generación de valor social y económico con la explotación de datos digitales. La ausencia de cultura de datos evidencia el desafío de reconocerlos como un activo estratégico”, comentó Mejía.

Ejes estructurales para la explotación de Big Data

Según el documento Conpes aprobado el día de hoy, hay 4 ejes estructurales que son necesarios para impulsar la explotación de Big Data.

  • Generación de datos digitales (insumo),
  • Cultura de datos (demanda),
  • Capital humano para la explotación de datos (oferta)
  • Marco jurídico, ético e institucional. Este busca habilitar la generación de valor y reforzar la protección de los individuos en el contexto de disponibilidad y explotación masiva de datos.

Además, el documento establece las condiciones para que las entidades del Estado colombiano se transformen mediante el concepto de Big Data. Para esto traza metas específicas de resultado, que se obtendrán mediante la ejecución de 45 acciones. Con ellas se articularán competencias de 10 entidades públicas, con inversiones que suman aproximadamente 16.728 millones de pesos, para superar las barreras identificadas.

Así mismo, en el documentos Conpes se establece los objetivos nacionales para el 2020:

  • Pasar del 51% de promedio de activos públicos digitalizados y publicados que se tenía en 2017 al 100%.
  • Impulsar el porcentaje de entidades que tienen al menos un proyecto de aprovechamiento de datos, que en 2017 era el 9,3% y para 2022 se espera alcanzar el 90%.
  • Lograr que por lo menos el 50% de las entidades públicas desarrollen proyectos de aprovechamiento de datos para mejorar los servicios prestados a la ciudadanía.

Fuente: http://www.enter.co

Tecnología

Sacar partido al ‘big data’ no está reservado solo a grandes empresas

Thomas Davenport invita a los empresarios de pymes e independientes a comprobar lo barato que es ya contratar “un pequeño paquete de potencia de cálculo en la nube” para recopilar y tratar los datos que se recogen, por ejemplo, en las webs de estas empresas. Del mismo modo que es muy accesible el hacer un análisis profundo de esos datos y que nos ayude a tomar decisiones.


Fuente: www.observatorio-empresas.vodafone.es

Tecnología

Big Data y Business Intelligence, ¿son lo mismo? ¿en qué se diferencian?

Se usan como sinónimos y tienen mucho que ver, pero Big Data y Business Intelligence no son exactamente lo mismo. Te contamos sus diferencias.


La firma de análisis Gartner afirma que tres de cada cuatro empresas a escala mundial ya está invirtiendo en tecnologías de Big Data. Esa misma consultora ya reflejaba, hace cuatro años, cómo muchas de estas aplicaciones eran la evolución natural, la transformación si se prefiere, de las clásicas soluciones de inteligencia de negocio (Business Intelligence).

No es extraño ver ambos términos, Big Data y Business Intelligence, BI y BD, juntos y prácticamente usados de forma indistinta. Como si de cromos de fútbol se tratase y ambos pudieran ser sinónimos de una misma realidad tecnológica. No en vano, ambos términos hacen referencia al uso de información por parte de empresas u organismos públicos para obtener algún tipo de ventaja competitiva.

Pero ahí, en su causa y su objetivo, se acaban las similitudes. Big Data y BI difieren notoriamente en el resto de elementos de la ecuación, desde el tipo de datos que manejan hasta cuál es la forma de gestionarlos y de obtener ‘insights’ de los mismos. Incluso hay expertos que tienden a discernir entre ambas tendencias basándose en la forma misma en que se almacenan y recuperan esos datos clave del negocio.

BIG DATA

Ambos conceptos pueden englobarse dentro de lo que podríamos llamar ‘Data Business Analytics’, una hipertendencia que sirva de paraguas a estas dos perspectivas distintas de afrontar el problema.

Por un lado, el Business Intelligence tradicional tiende a basarse en una base de datos relacional con un conjunto adicional de índices y formas de acceso a las tablas. Información estructurada, por resumir. Sus datos suelen ser procesados de forma local, agrupando la información de la compañía en un data warehouse o servidor central.

El objetivo de este tipo de aproximaciones suele ser el de optimizar el negocio, detectar potenciales áreas de mejora y aumentar la eficiencia ya sea de la gestión del stock, de la relación con los clientes o de las apuestas de marketing. O, dicho de otro modo: contestar de forma rápida y fácilmente visualizable a las preguntas habituales de cualquier negocio, aquellas que ya conocemos.

Pero el Big Data da un paso más allá. En este caso, estamos hablando de análisis de información tanto estructurada como no estructurada (redes sociales, documentación externa, etc.). No sólo la variedad es un factor diferencial: la cantidad de variables a analizar también se multiplican e, igualmente lo hacen los sistemas (en muchos casos sistemas distribuidos) y formatos en que se guardan esos datos.

Mayor complejidad sí, pero también más oportunidad de mejora para las compañías. Y es que, los datos procesados por las soluciones de Big Data pueden ser históricos o provenir de fuentes en tiempo real, analizadas mediante técnicas de procesamiento paralelo masivo (MPP). Eso significa que las empresas no sólo pueden aumentar su eficiencia estableciendo patrones sino también detectar anomalías u áreas de negocio que surjan de forma inesperada.

Con ello, podemos concluir que el Big Data no solo ayuda a identificar estos puntos de mejora dentro de la empresa, a responder a las cuestiones que la directiva tiene encima de la mesa, sino que también puede servir para trazar tendencias y plantear preguntas que a ningún ejecutivo se le hubieran ocurrido jamás. Así es cómo el Business Intelligence, complemento de la gestión de una empresa, pasa a convertirse en Big Data, donde el dato es el epicentro del negocio, en el valor máximo de la empresa y en un generador nato de nuevas oportunidades económicas.


Fuente: http://www.ticbeat.com/

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