PDF de programación - Mejor resultados de negocio con IBM Big Data & Analytics

IBM Software
Big Data & Analytics

Documento informativo – Liderazgo de ideas

Mejores resultados de negocio
con IBM Big Data & Analytics
Conocimiento para transformar su negocio con velocidad y convicción



2 Mejores resultados de negocio con IBM Big Data & Analytics



Hace cinco años, IBM observó que el mundo se estaba volvien-
do cada vez más instrumentado, interconectado e inteligente. En
respuesta a estos cambios, IBM desarrolló la iniciativa IBM®
Smarter Planet®. Su objetivo era simple: ayudar a todos a
beneciarse con la construcción de un mundo más inteligente.
Con veinte mil trabajos en su haber en este campo, IBM
adquirió conocimientos críticos acerca de cómo la tecnología
big data & analytics puede mejorar los resultados para las
personas, las organizaciones de casi todos los sectores, y la
sociedad.

Las ventajas que pueden obtenerse de big
data & analytics
El crecimiento en el volumen, la variedad y la velocidad de la
información que se está generando hoy puede presentar a las
empresas muchos desafíos críticos. Sin embargo, esta super-
abundancia de información también puede ser un activo
importante para las organizaciones que eligen capitalizarla.
Existen potentes soluciones big data & analytics para analizar
esta explosión de información y cambiar fundamentalmente la
manera en que las organizaciones administran sus operaciones
diarias.
Las ventajas que se pueden obtener de big data & analytics son
sustanciales. Las organizaciones están abocadas a la denición
de estrategias de análisis e información que las diferencien de sus
competidores. En tanto, muchas de las empresas que omiten
implementar soluciones big data & analytics luchan por
mantener su participación de mercado. En un estudio realizado
por la Saïd Business School de la Universidad de Oxford y el
IBM Institute of Business Value se describe el ímpetu cada vez
mayor que cobra la tecnología big data & analytics:

El 63% de los encuestados manifestó que el uso de la
información –incluso big data & analytics—está creando una
ventaja competitiva para sus organizaciones.
En comparación con compañías que sólo confían en el
análisis tradicional, las organizaciones que implementaron
proyectos piloto o implementaciones en el área de big data &
analytics tienen 15% más probabilidad de informar una
ventaja signicativa de sus activos de información y análisis.1
Asimismo, el IBM Institute of Business Value también
concluye que el 75% de los líderes citan el crecimiento como
la fuente clave de valor a obtener del análisis.2

Las organizaciones de una amplia gama de industrias aprendie-

ron a integrar big data & analytics a su accionar y a su cultura.
Para determinar en forma precisa el alcance de una implementa-
ción en el área de big data & analytics, las empresas a menudo
comienzan enfocándose en las áreas donde pueden tener el
mayor impacto.

Destacarse con un desempeño superior en el sector
Los conocimientos obtenidos a partir de la tecnología big data
& analytics permiten a las empresas conocer a sus clientes más
rentables y atenderlos cada vez mejor. Las compañías con
implementaciones big data & analytics están teniendo un
desempeño superior al de sus competidores, pues pueden
encontrar nuevas oportunidades de ingresos, impulsar la
innovación de productos e identicar patrones para reducir el
fraude.
La velocidad del análisis también puede ser un factor diferencia-
dor. Como las empresas ya no están limitadas a evaluar peque-
ñas muestras y limitados conjuntos de datos, pueden analizar
todos los datos relevantes para descubrir correlaciones que antes
permanecían ocultas. Equipadas con estos nuevos conocimien-
tos, las organizaciones pueden reducir la latencia en la toma de
decisiones y en los procesos de negocio.
Las organizaciones también crean nuevos productos y servicios a
partir de sus recursos de datos. Las compañías de telecomunica-
ciones venden datos sobre ubicación, los fabricantes de produc-
tos recopilan y capitalizan datos de mantenimiento, e incluso las
prestadoras de servicios de salud pueden extraer información
valiosa de los datos de tratamiento.
Sobre todo, big data & analytics generan continuamente un
bagaje de conocimiento. Con ese conocimiento, las organizacio-
nes están edicando la conanza que necesitan para actuar con
velocidad y convicción, lo cual les permite estar más en lo
correcto, con más frecuencia.

Manejar el riesgo
La incapacidad de acceder rápidamente a los datos correctos
suele traducirse en malas decisiones. También pueden presen-
tarse problemas cuando los datos viajan desde múltiples silos y
pasan por varios usuarios dentro de una organización. Para
protegerse de ambos desafíos, las empresas necesitan un enfoque
proactivo para encontrar los datos correctos, integrarlos a sus
procesos y proporcionar las herramientas y los privilegios de
acceso correspondientes.

A medida que big data & analytics se vuelve más crítico para el

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desarrollo de ventajas de negocio, aumenta la necesidad de una
seguridad de datos integral. Muchos líderes están actuando
ahora para implementar medidas de seguridad y privacidad de
datos más sólidas, además de políticas de gobernabilidad que les
permitan proteger sus organizaciones de amenazas tanto
internas como externas.
Para beneciarse al máximo de la tecnología big data &
analytics, las empresas deben encontrar el equilibrio justo entre
riesgo y oportunidad. Las organizaciones deben identicar
anticipadamente y administrar su exposición a riesgos relaciona-
dos con violaciones de seguridad, cumplimiento de las regula-
ciones de industria y vulnerabilidades en toda la cadena de valor.

Generar agilidad de TI para respaldar procesos de
negocio
Las actuales infraestructuras informáticas no fueron diseñadas
para procesar la magnitud, complejidad o carga de trabajo de
datos que estamos experimentando. El volumen, la variedad y la
velocidad cada vez mayor de los datos están llevando a estos
sistemas antiguos al límite de su capacidad. Las compañías
deben adoptar nuevos enfoques de infraestructura que integren
sistemas optimizados para el análisis y la computación en nube,
con el objetivo de responder en forma dinámica a las nuevas
exigencias del procesamiento de datos.
Un enfoque de gestión de datos económico y ecaz consiste en
mantener los datos donde se generan, dejarlos en su forma
original y realizar el análisis cerca de esos datos, incluso mientras
se encuentran en movimiento. Para los datos almacenados, las
empresas deben desarrollar una estrategia de disposición
defendible. La disposición defendible permite a las organizacio-
nes bajar la tasa de ejecución del almacenamiento, reducir los
gastos legales y mitigar el riesgo. Big data & analytics también
puede ayudar a las organizaciones a eliminar los costos ocultos
de iniciativas tecnológicas menores. Las organizaciones a
menudo lanzan una serie de pequeñas iniciativas de datos
independientes en distintos departamentos. Este enfoque de
iniciativas individuales a menor escala suele costar más, llevar
más tiempo y dar resultados insatisfactorios. Con big data &
analytics, en cambio, las compañías pueden empezar de a poco y
expandir la iniciativa a medida que cambian sus necesidades. Sin
embargo, esta estrategia requiere una guía.

Tres pasos para una implementación exito-
sa de big data & analytics
Para que una organización obtenga todos los benecios de una
implementación de tecnología big data & analytics, debe adherir
a las tres estrategias delineadas por IBM:

1. Construir una cultura que integre el análisis en todo
Al infundir el análisis en los procesos de negocios y las interac-
ciones con los empleados, las organizaciones pueden desarrollar
una cultura de innovación en toda su estructura. Para desarrollar
una fuerza laboral inspirada en la experiencia y orientada a la
curiosidad, se necesita un enfoque metódico:

Comenzar por las personas. Una cultura del análisis
requiere empleados que sean apasionados y hábiles para
explorar datos y contenido. Estos usuarios deben entender las
implicancias de ciertos puntos de datos críticos y aplicar
conocimientos a cada tarea. Las compañías que alientan este
tipo de comportamiento pueden aliviar a los equipos que han
tenido que tomar decisiones cruciales sólo sobre la base de su
instinto y experiencia.
Infundir el análisis en procesos de negocio clave. Para
que los empleados puedan obtener el máximo valor, las
organizaciones deben diseñar procesos y prácticas de negocio
impulsadas por análisis. Los responsables de marketing
pueden aumentar los ingresos utilizando el análisis para
denir ofertas exclusivas para cada persona. Los equipos de
procesamiento de siniestros pueden detectar reclamos
fraudulentos para realizar una evaluación adicional. Los
equipos de salud incluso pueden usar el análisis para revelar
los protocolos de tratamiento más ecaces.
Implementar toda la gama de análisis. El análisis descripti-
vo puede ayudar a los empleados a entender mejor lo que ha
sucedido. El análisis de diagnóstico puede explicar por qué
sucedieron los hechos. El análisis predictivo puede encontrar
patrones y ver qué es probable que suceda. El análisis
prescriptivo puede ayudar a los usuarios a decidir sobre un
curso de acción. El análisis cognitivo incluso puede aprender
nueva información y hacer recomendaciones. Los empleados
deben aplicar cada uno de estos modelos analíticos para
extraer conocimientos de las decisiones humanas, los sistemas
de gestión y los procesos máquina a máquina.

4 Mejores resultados de negocio con IBM Big Data & Analytics

2. Ser proactivo en privacidad, seguridad y gobernabilidad
Una implementación exitosa de big data & analytics exige
enfoques visionarios para maximizar el impacto y al mismo
tiempo reducir el riesgo:

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