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Big Data, Analytics y Machine Learning: eslabones de una cadena llamada Transformación Digital

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Por: Enrique Burgos, Gerente Productos Financieros SONDA

En la última década hemos visto un avance exponencial en la digitalización, que abarca todos los eslabones de la cadena productiva y sus procesos de negocio, lo que a su vez ha traído consigo la generación de un volumen de información digital disponible nunca antes vista, a la que se puede acceder on line, por lo que ya no es necesario esperar procesos de cierre o consultar archivos históricos. Además, se trata de datos de mucha mejor calidad y mayor diversidad, los que tenemos al alcance de la mano a cualquier hora y en cualquier lugar, sin importar la industria en que esté nuestro negocio. Por ejemplo, un agricultor puede estar recibiendo información en línea sobre el estado de la tierra proporcionada por el tractor que está arando su campo, así como un trader puede estar recibiendo información de tendencias en las redes sociales mientras evalúa una inversión, en ambos casos la información puede dar una ventaja competitiva clave al momento de tomar una decisión de siembra o de inversión respectivamente: o incluso se puede dar el caso de que ambos datos puedan relacionarse si es que la inversión es en una empresa de agricultura que provee un insumo a un producto popular en redes sociales. Sin embargo, el disponer de tantos y tan diversos datos sin estar convirtiéndolos en información para ser utilizada en la toma de decisiones y así agregar valor a nuestro negocio, puede llevar a sentirnos agobiados.

Una vez que disponemos de las herramientas de Big Data y las grandes capacidades de cómputo elástico que nos proveen las plataformas en la “nube”, podemos tener bajo control el procesamiento de altos volumen de datos así como también lidiar con la diversidad de los mismos, pero eso y por sí mismo no es suficiente, necesitamos extraer valor de ese océano de datos y no podemos pretender abordar ese desafío manualmente. Es aquí donde necesitamos automatizar el procesamiento de la data con herramientas de “Analytics”, las que nos permiten ganar tiempo y posteriormente poder entrar al juego del “Machine Learning”, utilización de inteligencia artificial (AI) para analizar la data y extraer información que no está disponible a simple vista o que tomaría mucho tiempo obtener.

En la actualidad vemos cómo muchas de estas herramientas son utilizadas para detectar “estados de ánimo” de quienes escriben comentarios en las redes sociales, cruzar información con diferentes fuentes de datos, incluyendo información georreferénciales, sistemas de monitoreo de todo tipo, lo que permite tomar una decisión mejor y más informada acerca de una empresa o producto, o incluso una persona, y pudiendo predecir subidas o caídas de una acción, tendencias electorales o resultados de campañas de marketing. Todo eso es posible porque contamos con estas herramientas que hoy son parte de lo que se ha denominado Transformación Digital. Cuando estas tecnologías se vayan haciendo más accesibles a todos los actores del mercado, el poder no estará dado por el acceso al conocimiento humano y los datos, sino por quienes tengan mejores algoritmos para procesarlos y darles un uso más eficaz, en definitiva, quienes sean capaces de “convertir” sus procesos, productos y servicios para que estén alineados con un mundo híper conectado y digitalizado. Quienes sean capaces de transformarse a sí mismo y su negocio de manera alineada a la revolución digital que estamos experimentando. Para poder acceder a los beneficios de esta, es importante hacerlo con compañías de TI que sean capaces de entender los negocios de sus clientes e integrar distintas tecnologías y metodologías con un enfoque unificado, orientado a agregar valor al negocio.