Tag: Business Intelligence

  • Más de 200 propuestas innovadoras presentadas a los desafíos Sacyr i Challenges
  • Sólo 13 proyectos fueron pre-seleccionados para ser expuestas en las sesiones del Pitch Day
  • ITELLIGENT, uno de los agentes innovadores para el reto “Desarrollo de negocio inteligente”

Ayer, 15 de octubre de 2019, tuvo lugar el “Pitch Day” de  Sacyr i Challenges en sus oficinas de Madrid.  Tan solo 13 proyectos de las 200 ideas innovadoras presentadas a esta iniciativa han sido preseleccionadas para darse a conocer en el llamado “Pitch Day”. A lo largo de la mañana de ayer, los agentes innovadores han podido dar a conocer durante 5 minutos sus ideas y potenciales ventajas para cubrir cada uno de los desafíos propuestos por Sacyr.

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El pasado mes de junio, Sacyr lanzaba una nueva edición de Sacyr iChallenges 2019.  Se trata de un programa de innovación abierta y co-creación orientado a resolver, en colaboración con agentes del ecosistema innovador, cuatro retos de negocio planteados por la compañía:

  1. Reto 1: Desarrollo de negocio inteligente. Solución tecnológica, que aglutinando la información disponible en la red, permita la identificación temprana de nuevas oportunidades de negocio para la construcción llave en mano de plantas industriales.
  2. Reto 2: Digitalización de la seguridad laboral. Solución tecnológica que ayude a los empleados y supervisores de obra a prevenir en tiempo real los riesgos de seguridad laboral que puedan surgir durante la ejecución de la misma.
  3. Reto 3: Atención social y cuidado remoto.  Solución tecnológica, con enfoque social y que aporte un valor agregado, para monitorizar en remoto y en tiempo real las rutinas de las personas dependientes, con el fin de ofrecer bienestar a los usuarios y tranquilidad a sus familiares.
  4. Reto 4: Peajes inteligentes. Nuevos modos de detección y clasificación automática de tipologías de vehículos para el cobro de peajes que haga más eficiente el proceso actual y aporte valor a los usuarios, a las administraciones públicas y a Sacyr.

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Nuestro director Técnico, Jaime Martel, tuvo la ocasión de presentar ayer nuestra innovación tecnológica ante el resto de participantes y responsables de diferentes áreas de negocio de Sacyr. Desde ITELLIGENT, como agente innovador, presentamos una solución basada en una plataforma para descubrir oportunidades de negocio y capturar fuentes relevantes de forma automática focalizada en resolver el “Reto 1: desarrollo de negocio inteligente” con los siguientes objetivos:

  • Sistematizar y mejorar la detección de oportunidades comerciales a nivel global
  • Automatizar la extracción de oportunidades comerciales de las fuentes identificadas

Y con la posibilidad de:

  • Digitalizar de forma completa el proceso de gestión de las oportunidades comerciales
  • Generar nuevo conocimiento (ej. tendencias, países emergentes, …) a partir de los datos generados

Entre el resto de agentes innovadores, pudimos escuchar las ideas planteadas por compañías como Vodafone España, Kwido, Artobro Tech, Wattio, IECISA, Zereintia Tech, Detector, Isostopy, Be Prevent, Deoban, CAD.42 y Zerentia Tech.

Hoy en día, las organizaciones se enfrentan a una crisis de implicación por parte de sus clientes, empleados y otros públicos, y que son bombardeados con el ruido del Social Media Marketing. Sin embargo, la gamificación posee una ventaja en este sentido: puede ayudar a cambiar comportamientos, motivar el consumo, desarrollar habilidades e impulsar la innovación en las empresas.

¿Cómo se involucran las organizaciones con sus públicos? Motivándolos a alcanzar sus metas. En los últimos años, este método ha ido creciendo su uso con el objetivo de generar una mayor motivación o generar mayor implicación tanto de públicos internos como externos dentro del mundo empresarial.

La gamificación se centra en el uso de mecánicas del juego para impulsar la participación en escenarios empresariales o sociales para cambiar comportamientos a un público objetivo concreto y, de esta forma, lograr algún tipo de beneficio, ya sea lograr resultados comerciales, económicos o de marca.

Existen diversos tipos de gamificación, pero todos ellos incluyen la mecánica del juego: puntos, desafíos, ligas, tablas de clasificación, con reglas e incentivos; que hacen que el juego sea divertido y/o aporte algún tipo de beneficio para aquel que participa en esta dinámica.

¿Por qué hacer uso de la gamificación a nivel empresarial?

El objetivo de la gamificación es motivar a los empleados a tomar acciones que lo ayuden a alcanzar sus objetivos comerciales. Es posible que estas personas no realicen estas acciones por sí mismas, pero se comprometen a hacerlo cuando sienten que se están beneficiando personalmente. Por lo tanto, es fundamental para las empresas identificar continuamente qué motiva mejor a sus empleados y desarrollar los esfuerzos para respaldar eso.

A medida que las empresas deciden si incorporar o no la gamificación, una consideración importante es el creciente número de millennials en la fuerza laboral y el mercado. Aunque la gamificación está dirigida a todos los usuarios, los millennials alcanzaron la mayoría de edad en la era digital y responden bien a la gamificación. Por lo tanto, ya sea que busque aumentar las ventas de clientes o motivar a los empleados, la gamificación puede cambiar la forma en que se presenta y utiliza la inteligencia comercial en toda organización.

Según Statista.com, se espera que el mercado de la gamificación crezca de 4,91 mil millones de dólares estadounidenses en 2016 a casi 12 mil millones en 2021. Por este motivo, también es importante prestar atención a este tipo de estrategias.

Statistic: Value of the gamification market worldwide in 2016 and 2021 (in billion U.S. dollars) | StatistaFind more statistics at Statista

¿Qué puedes conseguir con la gamificación?

En resumen, la gamificación despierta cuatro puntos clave de gran valor para la empresa:

  • Motivación: un empleado motivado es más eficiente o un cliente motivado es más propenso a consumir tu marca
  • Actitudes y comportamientos: transformar el desinterés por el compromiso o por el consumo
  • Esfuerzo y superación: como seres humanos, el afán por superar adversidades y mejorar día a día en cualquier ámbito
  • Concentración: ayuda a captar la atención y retener conocimientos, familiarizarnos con una marca/producto.

¿Cómo se puede aplicar esto a un entorno de inteligencia empresarial?

Proporcionar a los usuarios una experiencia inmersiva y gamificada se considera un instrumento importante para mejorar la productividad y el rendimiento en el lugar de trabajo. Al involucrar a los usuarios y permitirles manipular los datos de forma rápida y sencilla, se dirigen a mejorar su rendimiento a través de la retroalimentación.

La gamificación en otros ámbitos: la educación

A continuación, se expone un vídeo de Karl Kapp quien define el término gamificación, expone dos tipos de gamificación (estructural y contenido) junto a un ejemplo de cada tipo. Aunque el enfoque del vídeo se centre principalmente en los usos educativos de la gamificación, podemos tener una ligera idea del concepto y aplicación de su uso en otros ámbitos fuera del empresarial, en este caso, la educación.

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La Analítica Empresarial (AE) comprende los métodos y las técnicas que se utilizan para recopilar, analizar e investigar el conjunto de datos de una organización, lo cual genera conocimiento que se transforma en oportunidades de negocio y mejora la estrategia empresarial. AE permite una mejora en la toma de decisiones ya que éstas se basan en la obtención de datos reales y tiempo real y permite conseguir objetivos empresariales a partir del análisis de estos datos

Algunos factores como el aumento en la obtención de datos big data, los diversos cabales para relacionarse con los clientes-usuarios-consumidores y el crecimiento de la demanda para obtener mejores servicios;  hacen que los responsables de comunicación y marketing deban ser innovadores y efectivo en la toma de decisiones ya que la AE puede ser muy útil para dar apoyo a la estrategia de marketing de la empresa.

¿Qué podemos hacer con la Analítica Empresarial?

La AE permite:

  • Detectar tendencias
  • Realizar diagnósticos a partir de modelos predictivos
  • Utilizar estos modelos para optimizar los procesos de negocios
  • Enriquecer los datos internos de la empresa para diferenciarse de la competencia.

Clasificación de la Analitica Empresarial:

  1. Analítica Descriptiva. Utiliza los datos para explicar el pasado. Consiste en preparar y analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias. Técnicas como modelos de regresión, el modelado de datos y visualización suelen ser usados en la Analítica Descriptiva.
  2. Analítica Predictiva. Utiliza los datos para determinar que puede pasar en elfuturo. La Analítica Predictiva permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada), además permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
  3. Analítica Prescriptiva. Utiliza los datos para prescribir aquellas accionesque incrementen nuestras posibilidades de obtener los mejores resultados. La Analítica Prescriptiva determina nuevos forma de operar que permitan alcanzar nuestros objetivos de negocio. Técnicas como la optimización o la simulación son utilizadas, aunque normalmente se requiere la creación de un modelo predictivo previo.

Business Analytics vs Business Intelligence

Internet ha generado un fenómeno completamente nuevo, en el que el mercado realiza sus propios análisis comparando ofertas, intercambiando experiencias y, en esencia, tomando el control de las marcas. Es por ello que los responsables de marketing deban tener en cuenta: ¿qué es la Inteligencia Empresarial?

Otro concepto relacionado con la AE es la Inteligencia Empresarial (IE) centrada en el uso de los datos de una empresa para facilitar también la toma de decisiones y anticipar acciones empresariales.

La diferencia con la AE es que la IE es un concepto más amplio, no solo se centra en el análisis de datos sino que éste es un área dentro de la IE. Es decir, la IE se trata de un conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, tecnología y arquitectura técnica entre las que se encuentra la AE; y todo ello, enfocado a la creación de nuevo conocimiento a través de los datos existentes de la empresa.

El sector IT (Information Technology) es uno de los que mayor demanda de profesionales genera actualmente. Las empresas de este sector buscan principalmente expertos en Big Data y Analítica empresarial que sepan adaptarse a la nueva revolución de la industria 4.0. Y es que la repentina aparición de los expertos en Big Data tiene una razón de ser. Hoy en día las organizaciones comienzan a enfrentarse a unas cantidades y formatos de información con las que nunca antes habían tenido que lidiar. Por ese motivo son necesarios los perfiles profesionales especializados en analítica que sepan gestionar y emitir conclusiones a partir de estos grandes volúmenes de datos (Big Data).

Esta  fiebre del Big Data también surge en el momento en el que aparece la tecnología que posibilita el manejo de este tipo de datos. La importancia de estos avances tecnológicos es indiscutible, pero igual de importantes resultan las personas capaces de manejarlos correctamente. De hecho, podemos afirmar que estamos asistiendo a una falta de especialistas en Big Data para muchos sectores. Una de las causas de esta inexistencia de profesionales sea que no existe un consenso sobre cuáles son las funciones que un profesional en Big Data desempeña dentro de una organización. Por este motivo, hemos visto la necesidad de recopilar en este post, a groso modo, los 10 perfiles profesionales más recurrentes en el sector IT:

  1. Data Scientist
  2. Data architect
  3. Data Analyts
  4. Data Engineer
  5. Statistician
  6. Database Administrator
  7. Business Analyts
  8. Data and Analytics Manager
  9. Audit Analytss
  10. Data Journalist

DATA SCIENTIST 

Científico de datos

Según Harvard Business Review se trata de la profesión más atractiva del siglo XXI. El data scientist, como su propio nombre indica, es un experto en la Ciencia de Datos (Data Science). Su trabajo se centra en extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos extraídos de diversas fuentes y múltiples formatos para dar respuesta a las cuestiones que se planteen.

El Data Scientist posee las siguientes habilidades y competencias:

DATA ARCHITECT

Arquitecto de datos

El arquitecto de datos debe diseñar, crear, implementar y administrar la arquitectura de datos de una organización. Los arquitectos de datos definen cómo los datos serán almacenados, consumidos, integrados y administrados por diferentes entidades de datos y sistemas informáticos, así como cualquier aplicación que utilice o procese esos datos de alguna manera.

¿Qué habilidades debe poseer un arquitecto de datos?

DATA ANALYTS

Analista de datos

Se trata de un profesional que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargados de su análisis estadístico. Se encarga de:  interpretar datos y analizar resultados mediante técnicas estadísticas; desarrollar e implementar análisis de datos, sistemas de recolección de datos y otras estrategias que optimicen la eficiencia estadística y la calidad; adquirir datos de fuentes de datos primarias o secundarias y mantener bases de datos.

Las habilidades más destacadas de este perfil profesional son:

  • Manejo de programas de hoja de cálculo (Excel)
  • Conocimiento de sistemas de base de datos (SQL y noSQL)
  • Comunicación y visualización
  • Matemáticas, estadísticas y Matching Learning
  • Adicto a los datos con un alto coeficiente de resolución
  • Los lenguajes que debe saber manejar son: R, Python, Javascript, C/C++, SQL.

DATA ENGINEER

Ingeniero de datos

Un ingeniero de datos es un trabajador cuyas principales responsabilidades laborales incluyen la preparación de datos para usos analíticos u operacionales. Las tareas específicas manejadas por los ingenieros de datos pueden variar de una organización a otra, pero normalmente incluyen construir pipelines de datos para reunir información de diferentes fuentes. Otras funciones del ingeniero de datos son: integrar, consolidar y limpiar datos; y estructurarlos para su uso en aplicaciones analíticas. Las habilidades que debe tener un Data Engineer son:

  • Conocimiento de sistemas de base de datos (SQL y noSQL)
  • Modelado de datos y herramientas ETL
  • APIs de datos
  • Soluciones de almacenamiento de datos
  • Persona versátil
  • Los lenguajes que debe saber manejar son:  R, SQL,HivE, Python, Java, SAS, SPSS, Ruby, C++, Perl, Maths

STATISTICIAN

Estadístico

Se encargan de recoger, analizar e interpretar datos numéricos. Sus resultados ayudan a otros profesionales a tomar decisiones informadas, a crear políticas de empresa y a comprender distintos aspectos de la vida moderna. Se tratan de profesionales con un conocimiento profundo y eminentemente aplicado de las diferentes técnicas estadísticas y de investigación operativa  que les permitan evaluar  la información y obtener argumentos científicos en los que apoyar la toma de decisiones. Un statistician es una persona capaz de planificar, diseñar y realizar un estudio estadístico asi como la explotación de datos.

Por tanto, las habilidades de este perfil serán:

  • Estadística
  • Minería de datos y Matching Learning
  • Computación distribuida
  • Conocimiento de sistemas de base de datos (SQL y noSQL)
  • Herramientas Cloud
  • Un entusiasta de la estadística y la lógica
  • Los lenguajes que debe saber manejar son: R, SAS, SPSS, Matlab, Python, Perl, Spark, SQL,HivE, Pig.

DATABASE ADMINISTRATOR

Administrador de base de datos

El administrador de base de datos es aquel profesional que administra las tecnologías de la información y la comunicación, siendo responsable de los aspectos técnicos, tecnológicos, científicos, inteligencia de negocios y legales de bases de datos, y de la calidad de datos.

 Las habilidades que debe tener un administrador de base de datos son:

  • Copia de seguridad y recuperación
  • Modelado de datos y diseño
  • Computación distribuida (Hadoop)
  • Conocimiento de sistemas de base de datos (SQL y noSQL)
  • Seguridad de los datos
  • ERP y conocimiento de negocio
  • Persona precavida ante posibles crisis o desastres
  • Los lenguajes y las tecnologías que debe saber manejar son: SQL, Java, Ruby on Rails, XML, C#, Python

BUSINESS ANALYTS

Analista de negocio

El analista de negocio o business analyst es la persona que posee conocimientos técnicos sobre la construcción de sistemas informáticos y al mismo tiempo comprende y está al corriente de las necesidades del usuario que requiere de esos sistemas para realizar su trabajo. Su misión es la de ser el interlocutor entre el usuario y el departamento de sistemas. El papel de un analista de sistemas también puede definirse como un puente entre los problemas empresariales y las soluciones tecnológicas. Aquí los problemas empresariales pueden ser cualquier cosa acerca de los sistemas empresariales, por ejemplo, los modelos, procesos o métodos. Las soluciones tecnológicas pueden ser el uso de arquitectura, de tecnología, herramientas o aplicaciones de software. Los analistas de sistemas están obligados a analizar, transformar y, en última instancia, resolver los problemas del negocio con la ayuda de la tecnología.

Las competencias y habilidades del profesional en BA son:

DATA AND ANALYTICS MANAGER

Gestor de datos y analítica

El gestor de datos y analítica se encarga de liderar y desarrollar el equipo de analistas de datos. Es el responsable de la elaboración las estrategias para el análisis y representación de los datos así como saber implementar soluciones analíticas.  Las competencias y habilidades de este perfil profesional son:

  • Conocimiento de sistemas de base de datos (SQL y noSQL)
  • Liderazgo y gestión de proyectos
  • Comunicación interpersonal
  • Minería de datos y modelado predictivo
  • Los lenguajes que debe saber manejar son: SQL, R, SAS, Python, Matlab, Java

Audit Analyts

Auditor de datos

El auditor de datos se encarga de revisar, examinar y evaluar con coherencia la integridad de los datos que maneja una empresa. La herramienta principal de un Audit Analyts es el dato, un dato que debe ser correcto y de buena calidad. Su trabajo consiste en ayudar a las compañías a extraer información útil y precisa para así tomar decisiones de forma rápida con el menor riesgo de negocio.

Las competencias del auditor de datos son:

  • Conocimiento de sistemas de base de datos (SQL y noSQL)
  • Protocolos y soluciones de seguridad en infraestructuras tecnológicas
  • Seguridad de los datos
  • Los lenguajes y las tecnologías que debe saber manejar son: SQL, R, SAS, Java, XML, Python

 

Data Journalist

Periodista de datos

El periodista de datos, además de una solidad formación periodística debe de conocer y manejar las nuevas herramientas del Data Science y Big Data. Deber ser capaz, gracias a dichas herramientas, de extraer información de los grandes repositorios de información y datos que la era del Big Data pone a su disposición. Un claro ejemplo de este nuevo perfil demandante es la aparición de Masters y Expertos en este área en las Universidades españolas como:

Algunos ejemplos de éxito de periodismo de datos en España e Iberoamérica.

¿Cómo es el perfil de un especialista en Data Science, Big Data y Business Analytics?

El perfil del experto en Big Data que demanda el mercado, suele cumplir los siguientes requisitos:

  • Es un experto en alguno de estos ámbitos: ingeniería informática, matemáticas, estadística, marketing.
  • Tiene una gran capacidad para la resolución de problemas
  • Es capaz de analizar, resolver y explicar lo que ha visto de manera que los demás lo entiendan sin entrar en conceptos científicos.
  • Tiene conocimientos en programación. Es capaz de expresar la información en lenguajes informáticos.
  • Se adapta fácilmente a cualquier tecnología.
  • Conocimiento de lenguajes específicos como SQL, Hadoop, Spark, R, SAS, Java, XML, Python, etc.  

Sin duda, el crecimiento del Big Data ha disparado la demanda de profesionales especialistas en el análisis de datos pero también de potentes herramientas de Business Intelligence que den una solución global a la empresa.