Nicanor Palacios, Gerente General de Prediqt, empresa especializada en la transformación digital a partir de la analítica avanzada e inteligencia artificial, destaca la importancia de las iniciativas de datos y analítica en la estrategia corporativa, las principales tendencias, el estado de madurez de la analítica en las empresas ecuatorianas, acciones para reducir las brechas de datos, y cómo lograr la fórmula adecuada para explorar proyectos de Machine Learning y IA.
¿Cuáles son las principales tendencias en data y analítica que las empresas ecuatorianas deben prestar principal atención en 2023?
La analítica ha evolucionado muy rápido, las empresas deben poner énfasis en 4 áreas:
1.- Automatización: Al automatizar tareas recurrentes y operativas como la recopilación, limpieza, el almacenamiento, creación de reportes y distribución de los datos a los usuarios de negocio, las organizaciones liberarán más tiempo para concentrar esfuerzos de los equipos a tareas más especializadas y enfocadas a la toma de decisiones.
2.- La analítica en la nube: Las principales nubes ofrecen un conjunto muy completo de capacidades de almacenamiento y analítica. La flexibilidad de tener costos asociados con el consumo real hace posible que se vayan desplegando casos de uso más complejos cuando se evidencien retornos de las primeras inversiones y proyectos.
3.- Analítica avanzada con Machine Learning e IA: Si bien, los dashboards de BI son esenciales, no son suficientes para cubrir las necesidades de BI y analítica. Al apoyarse en modelos de ML y sistemas de IA, las empresas logran ventajas competitivas para entender mejor a sus consumidores, optimizar sus operaciones y llegar al mercado con mejores ofertas de valor.
4.- La seguridad de los datos se convierte en una prioridad frente a ataques cibernéticos y actores malintencionados, de modo que las organizaciones deben invertir en medidas de seguridad sólidas y emplear las mejores prácticas para garantizar la seguridad y el cumplimiento de la Ley de Protección de Datos Personales.
En general cualquier iniciativa en data y analítica, debe estar enmarcada en una estrategia de datos a nivel corporativo para que todos los actores e inversiones estén alineadas a un mismo objetivo.
¿Cómo las empresas ecuatorianas están enfrentando las estrategias de datos?
Hemos podido observar que empresas del sector financiero y grandes corporaciones de retail tienen una sólida estrategia de data, pero el resto de las organizaciones, en su mayoría, no han definido una estrategia de data y analítica que decante de su estrategia organizacional.
¿Cuáles son los principales motivos de esta brecha de datos en las empresas ecuatorianas?
Los principales motivos para no avanzar en la madurez analítica son la falta de enfoque de los tomadores de decisión, asignación de presupuesto a iniciativas de datos y no contar con un repositorio de data central para atender transversalmente los diferentes casos de uso de analítica en la organización.
¿Qué acciones se deben emprender para reducir o cerrar las brechas de datos?
Sin tener una estrategia definida es difícil evidenciar la brecha en data, por lo tanto, tenerla es de prioridad urgente. Como segundo paso, proponemos hacer un Assessment-Diagnóstico de la situación actual, con estos dos insumos se pueden definir proyectos para cerrar la brecha analítica.
¿Por qué es importante contar con un repositorio de datos listos para cerrar la brecha?
Los repositorios centrales de datos, en la mayoría de los casos un Data Warehouse, convierten a la data en un activo de la empresa incorporando una capa de gobernanza. Los almacenes de datos permiten contar con la materia prima necesaria, data curada y lista, para atender los diversos casos de uso en la organización, iniciando con reportería, dashboards de analítica guiada, auto-servicio para los usuarios y poder desplegar modelos de ML.
Esto a su vez permite obtener una visión completa de sus operaciones, productos, clientes y su rendimiento, lo que les impulsará a tomar mejores decisiones y tener un retorno real de las inversiones en proyectos de analítica.
Además, los almacenes de datos pueden ayudar a las organizaciones a ahorrar tiempo y dinero al reducir la necesidad de procesos manuales y eliminar la redundancia. Los almacenes de datos también brindan una plataforma segura y confiable para el almacenamiento de datos, lo cual es esencial para cumplir con las regulaciones del país.
¿Las empresas ecuatorianas ya han superado el uso de analítica descriptiva para dar paso a la analítica predictiva y tecnologías disruptivas como Machine Learning e IA?
Vemos que todavía no hay un uso extendido de analítica predictiva o en general Machine learning en las empresas, salvo algunos casos puntuales. La implementación de sistemas de IA es muy aislada en el país. De manera que hay una gran oportunidad para optimizar las operaciones apoyándose en esas tecnologías.
Nuestra recomendación es que las empresas deben dar pasos concretos en su madurez analítica porque es incuestionable que si no lo hacen, su competencia lo hará, y poco a poco perderán competitividad. El camino natural es incorporar un repositorio central con una integración eficiente de la data corporativa, empoderar a todas las áreas de negocio con analítica descriptiva moderna y empezar a explorar proyectos de Machine Learning y IA.
