No acostumbro a dedicarle esta columna a asuntos personales, sin embargo, es claro que ya llegando a fin de año es inevitable comenzar a mirar atrás lo recorrido. Debo darle gracias a Dios, a mi familia y a mi equipo de trabajo por este año que está acabando en medio de muchas transformaciones. Veremos en qué termina este año que ha pasado por muchas fases.
Al mirar atrás veo un año con muchos altibajos, tanto en el mercado tecnológico, como en los demás sectores. Ha habido grandes cambios en la industria y a mi me tocó quizás el más fuerte de mi carrera. Este año comenzó en medio de la desaceleración económica mundial más grande de la que tenga memoria. La caída de grandes íconos en la bolsa, la rápida y resurgimiento de grandes jugadores. En las acciones, Oracle bajó a US$ 13.8 subiendo nuevamente hasta US$ 22.95 al momento de escribir esta nota. Por su parte, IBM bajó a US$ 75.31 pero repuntó a US$127.21 al cierre de esta edición y Microsoft bajó a US$14.97 y ya repuntó a US$29.76 (Datos tomados de MarketWatch). Mientras tanto, Citibank bajó de US$60 a US$1 y de vuelta casi a US$5.
En el mercado en el que me muevo, este año ha sido un año de adquisiones y fusiones. Por el lado de los proveedores, entre otras: Oracle compra a SUN e IBM compra a SPSS tras anteriormente haber adquirido a Cognos e ILog. El mercado toma una nueva dimensión. Mientras que Oracle se consolida en el mercado de hardware y base de datos, quizás para seguir los pasos del AS400, pero con plataformas más abiertas, quizás menos complejas, IBM opta por reforzar el camino de software y sus servicios. Por el lado de los clientes he “perdido” un número importante de clientes como resultado de la fusión o adquisición de unos a otros. Un buen amigo me comentaba cómo este fenómeno está descrito en la “Historia del Tiempo” de Stephen Hawking a nivel del universo. En este libro Hawking muestra cómo no solamente el universo se encuentra en permanente expansión, sino que las estrellas en su evolución tienen que ceder unas a otras para ser absorbidas para permitir la continuidad de la expansión. Curiosa relación que se refuerza al analizar las organizaciones creadas por los seres humanos, la continuidad de la expansión de la economía, y el proceso de fusiones y adquisiciones que se observa a través de los diversos sectores de la economía, retail, farmacéutico, financiero, servicios, tecnología, e.t.c. Estos cambios nos han llevado a nuevos esquemas de manejo organizacional y nuevos esquemas de colaboración y competencia. En los años que vienen veremos cómo se transforman los esquemas de gestión para darle un gran peso a elementos conceptuales desarrollados hace muchos años que hasta ahora habían sido relegados principalmente al mundo académico.
El resurgimiento de las matemáticas, el refuerzo y alta demanda de la estadística, el retorno al estudio de la investigación de operaciones y la simulación, refuerzan básicamente que el paradigma del desarrollo industrial continúa su fuerte transformación. La era del conocimiento apenas está comenzando a desarrollarse. Las disrupciones económicas anteriores habían sido sustitutivas. Del mundo agropecuario feudal al particular; del desarrollo agropecuario al industrial; del industrial al de los servicios. Se pensaba que ahora era de los servicios al de la era del conocimiento. Sin embargo, esta nueva naciente era le brinda nuevas capacidades a todos los sectores anteriores. Es una nueva tendencia que refuerza y potencia el desarrollo tanto agropecuario, el industrial y el de los servicios ofreciendo nuevas capacidades movidas por el conocimiento y las capacidades de comunicación.
Mi día a día está pegado a un computador que está pegado a una red que está pegada a un servidor que está pegado a muchos servidores con muchas redes y con muchas otras personas en otros lados del mundo. La capacidad de comunicación e interacción se ha vuelto en términos prácticos, infinita. Es hora de usar la tecnología para apoyar las decisiones de manera más inteligente.
Gracias a tres visionarios (Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull y Dale H. Bent) en 1968 se comenzó a facilitar el acceso al mundo estadístico dando el paso al nacimiento de SPSS. En 1992 Jack Noonan es nombrado presidente y CEO de SPSS, liderando una verdadera transformación de la organización. Jack Noonan, llevaba los últimos años describiendo esta situación. Parafraseándolo de manera un poco abusiva, el decía algo como: “Siento como si fuera el momento del despegue de una nave espacial… todo alrededor tiembla, todo ruge, todo se estremece sin embargo, finalmente el cohete despega.” Ha llegado este momento, el momento del despegue del cohete. El cohete se encuentra despegando. Atrás quedan los ingenieros de diseño y desarrollo. Es la hora de que los pilotos, de la mano con el centro de control y comunicaciones le den rumbo a este cohete.
Personalmente quiero darle gracias a Jack Noonan, al Dr. Mario Castillo, al Dr. Ignacio Perez y a todos los profesores y amigos que me han puesto a mi y a otros en el rumbo de esta nueva travesía.
Espero sus comentarios en mi blog: http://sergiogutierrezb.blogspot.com/
jueves, diciembre 03, 2009
El Análisis Predictivo, finalmente toma tracción …
Se cumple un nuevo año desde la última entrega del Premio a la Mejor Solución Informática. Se ha presentado un año de gran movimiento en el mercado de los proveedores de tecnología informática a nivel mundial. El desarrollo del mercado analítico ha tomado más fuerza y ha entrado a beneficiar procesos productivos empresariales.
Al revisar en Google Trends la evolución de las búsquedas del concepto “analytics”, que en Wikipedia figura definido como “la ciencia del análisis”, se muestra un constante incremento por el interés en este término en los últimos 5 años. La ciencia del análisis basa su desarrollo en la utilización de técnicas estadísticas de modelaje matemático y en la utilización de técnicas de inteligencia artificial para la exploración de las bases de datos en búsqueda de patrones que sean relevantes para la resolución de problemas.
A medida en que las organizaciones han explorado el verdadero alcance de las herramientas que se han denominado, en mi concepto erróneamente, de “inteligencia de negocio” (BI – por sus siglas en inglés), han ido paulatinamente encontrando que dichas herramientas lo que verdaderamente brindan es “memoria de negocio”. No quiero llegar a ser malinterpretado, las herramientas de BI son supremamente necesarias, pero se debe tener claro su alcance. Toda organización necesita poder conocer y recuperar su historia, y en esto, las herramientas de BI tienen una gigantesca tarea. Sin embargo, para que las personas de la organización puedan llegar a ser “más inteligentes”, necesitan elevar su capacidad analítica. No pretendo transmitir el mensaje de que las herramientas sean inteligentes, pues esto realmente no sería correcto. La verdadera situación es que mediante el empleo de este tipo de técnicas analíticas, las personas podemos elevar la comprensión de los problemas que nos aquejan al filtrar la complejidad de los mismos resaltando o rescatando los elementos principales que los componen.
Esta capacidad analítica requiere poder descomponer el todo para encontrar los componentes relevantes que la conforman. Es aquí donde el concepto “analytics” toma mucha fuerza en el ámbito organizacional. A lo largo de los últimos años he visto cómo las organizaciones han incursionado, en la mayoría de ellas tímidamente, en el uso de herramientas analíticas para resolver problemas puntuales en áreas como riesgo de crédito, mercadeo, control de fraude, prevención de lavado de activos, control de recursos, control de deserción de clientes o conocimientos de sus perfiles transaccionales.
Claramente esto ha tenido unas implicaciones desde la óptica de capacitación y desarrollo académico del personal al frente de estas tareas. Históricamente la mayoría de los profesores de estadística y modelos matemáticos no han logrado convencer a sus estudiantes sobre la verdadera importancia y relevancia de esta labor. Sin embargo, las organizaciones han incrementado de manera considerable la demanda por este tipo de capacidades y conocimiento al encontrar que mediante el empleo de este tipo de técnicas las organizaciones pueden ser más eficientes en sus tareas. El conocer y tener una mayor capacidad analítica ha sido la fuente de desarrollo de la atención y solución a muchos problemas en gran cantidad de organizaciones. Varios libros como “Competing on Analytics”, “The Numerati” o “Super Crunchers” muestran cómo diversas organizaciones han obtenido grandes ventajas económicas mediante el empleo de técnicas analíticas.
Las organizaciones que han introducido unidades analíticas han comenzado a obtener resultados puntuales sobre algunos problemas relevantes. A medida que han visto que los resultados, más allá de resolver una inquietud académica o de conocimiento organizacional, mejoran las condiciones económicas de la organización, han tomado la decisión de reforzar los sistemas de toma de decisión con el resultado de modelos analíticos.
Este camino, el de llevar a una organización a ser una verdadera empresa predictiva, ha sido lento pero comienza a ser realidad. Empresas colombianas han comenzado a tener grandes resultados económicos empleando el análisis predictivo en medio de sus procesos. Claramente, en la medida en que se han observado resultados económicos favorables las organizaciones han buscado implementar con mayor celeridad esta tecnología dentro de sus procesos. Ha llegado el momento de mejorar la tracción, de perder el susto, y de implementar el apoyo en modelos de modelos matemáticos y estadísticos en los procesos de toma de decisión organizacionales. Les garantizo, no se arrepentirán.
Espero sus comentarios en mi blog: http://sergiogutierrezb.blogspot.com/
Sobre la evolución del trabajo estadístico en Estados Unidos: http://www.bls.gov/oco/ocos045.htm
PD: No he logrado encontrar la traducción de “analytics” como sustantivo. Si se les ocurren ideas, agradeceré sus comentarios.
Se cumple un nuevo año desde la última entrega del Premio a la Mejor Solución Informática. Se ha presentado un año de gran movimiento en el mercado de los proveedores de tecnología informática a nivel mundial. El desarrollo del mercado analítico ha tomado más fuerza y ha entrado a beneficiar procesos productivos empresariales.
Al revisar en Google Trends la evolución de las búsquedas del concepto “analytics”, que en Wikipedia figura definido como “la ciencia del análisis”, se muestra un constante incremento por el interés en este término en los últimos 5 años. La ciencia del análisis basa su desarrollo en la utilización de técnicas estadísticas de modelaje matemático y en la utilización de técnicas de inteligencia artificial para la exploración de las bases de datos en búsqueda de patrones que sean relevantes para la resolución de problemas.
A medida en que las organizaciones han explorado el verdadero alcance de las herramientas que se han denominado, en mi concepto erróneamente, de “inteligencia de negocio” (BI – por sus siglas en inglés), han ido paulatinamente encontrando que dichas herramientas lo que verdaderamente brindan es “memoria de negocio”. No quiero llegar a ser malinterpretado, las herramientas de BI son supremamente necesarias, pero se debe tener claro su alcance. Toda organización necesita poder conocer y recuperar su historia, y en esto, las herramientas de BI tienen una gigantesca tarea. Sin embargo, para que las personas de la organización puedan llegar a ser “más inteligentes”, necesitan elevar su capacidad analítica. No pretendo transmitir el mensaje de que las herramientas sean inteligentes, pues esto realmente no sería correcto. La verdadera situación es que mediante el empleo de este tipo de técnicas analíticas, las personas podemos elevar la comprensión de los problemas que nos aquejan al filtrar la complejidad de los mismos resaltando o rescatando los elementos principales que los componen.
Esta capacidad analítica requiere poder descomponer el todo para encontrar los componentes relevantes que la conforman. Es aquí donde el concepto “analytics” toma mucha fuerza en el ámbito organizacional. A lo largo de los últimos años he visto cómo las organizaciones han incursionado, en la mayoría de ellas tímidamente, en el uso de herramientas analíticas para resolver problemas puntuales en áreas como riesgo de crédito, mercadeo, control de fraude, prevención de lavado de activos, control de recursos, control de deserción de clientes o conocimientos de sus perfiles transaccionales.
Claramente esto ha tenido unas implicaciones desde la óptica de capacitación y desarrollo académico del personal al frente de estas tareas. Históricamente la mayoría de los profesores de estadística y modelos matemáticos no han logrado convencer a sus estudiantes sobre la verdadera importancia y relevancia de esta labor. Sin embargo, las organizaciones han incrementado de manera considerable la demanda por este tipo de capacidades y conocimiento al encontrar que mediante el empleo de este tipo de técnicas las organizaciones pueden ser más eficientes en sus tareas. El conocer y tener una mayor capacidad analítica ha sido la fuente de desarrollo de la atención y solución a muchos problemas en gran cantidad de organizaciones. Varios libros como “Competing on Analytics”, “The Numerati” o “Super Crunchers” muestran cómo diversas organizaciones han obtenido grandes ventajas económicas mediante el empleo de técnicas analíticas.
Las organizaciones que han introducido unidades analíticas han comenzado a obtener resultados puntuales sobre algunos problemas relevantes. A medida que han visto que los resultados, más allá de resolver una inquietud académica o de conocimiento organizacional, mejoran las condiciones económicas de la organización, han tomado la decisión de reforzar los sistemas de toma de decisión con el resultado de modelos analíticos.
Este camino, el de llevar a una organización a ser una verdadera empresa predictiva, ha sido lento pero comienza a ser realidad. Empresas colombianas han comenzado a tener grandes resultados económicos empleando el análisis predictivo en medio de sus procesos. Claramente, en la medida en que se han observado resultados económicos favorables las organizaciones han buscado implementar con mayor celeridad esta tecnología dentro de sus procesos. Ha llegado el momento de mejorar la tracción, de perder el susto, y de implementar el apoyo en modelos de modelos matemáticos y estadísticos en los procesos de toma de decisión organizacionales. Les garantizo, no se arrepentirán.
Espero sus comentarios en mi blog: http://sergiogutierrezb.blogspot.com/
Sobre la evolución del trabajo estadístico en Estados Unidos: http://www.bls.gov/oco/ocos045.htm
PD: No he logrado encontrar la traducción de “analytics” como sustantivo. Si se les ocurren ideas, agradeceré sus comentarios.
Suscribirse a:
Entradas (Atom)