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El poder de los datos

Las empresas solo son capaces de identificar el 15% de los datos como críticos del negocio, ¿cómo se puede aprovechar la totalidad de la data?

Según IDC (International Data Corporation) al 2020 serán creados 44 zettabytes de información -cada zettabyte equivale a 250 mil millones de DVDs-; viviremos un desborde de datos sin precedentes. Así también, habrán 28 mil millones de dispositivos conectados (IoT) al 2021.

La cantidad de data producida es sorprendente pero lo alarmante sobre ello es que las empresas solo son capaces de identificar el 15% de los datos como críticos para el negocio; la mayoría (52%) son datos sobre los cuales no tienen la menor idea, conocidos como “dark data”.

Las empresas solo son capaces de identificar el 15% de los datos como críticos del negocio; la mayoría (52%) son datos sobre los cuales no tienen la menor idea, conocidos como dark data.

Fuente: Vanson Bourne

Lo cierto es que el manejo adecuado de la data permite alcanzar tres beneficios claves para todo negocio: (1) generar valor, (2) disminuir costos y (3) manejo de riesgos. Usualmente, el data analytics ha sido promovido en gran medida por la búsqueda de mayores beneficios para industrias que tienen mayor contacto con el cliente. Por ejemplo, el manejo de datos sobre el cliente para dar paso a perfiles segmentados sobre las necesidades y expectativas futuras. Esto complementado con el customer journey map (herramienta para crear experiencias centradas en el cliente) y/o el blueprint (enfocado en los procesos de los servicios prestados) generan insights de valor que pueden ser utilizados por la firma. No solo suena bien, en la realidad puede significar grandes réditos. Y es que de acuerdo con The Hufftington Post, el 86% de los consumidores están dispuestos a pagar más por una experiencia mejorada.


“Los bancos por ejemplo, a través del análisis de datos, pueden transformar sus canales y productos, agilizándolos para ser coherentes con las necesidades del cliente, consiguiendo así fidelizar al cliente, ganar mayor confianza e incrementar el share of wallet”, explica Ryan Gorney, Digital Financial Services Executive Director de EY EE.UU.

86% de los consumidores están dispuestos a pagar

más por una experiencia mejorada.

Fuente: The Hufftington Post

Así también, el desarrollo de nuevos dispositivos está abriendo nuevas posibilidades de generar valor a través de los datos. De acuerdo con el Sensor Data Survey de EY -participaron cerca de 400 empresas aseguradoras alrededor del mundo-, los wearables proyectan ser una de las fuentes de datos más importantes para las empresas aseguradoras, y de su manejo dependerá buena parte de la competitividad futura de la industria (ver gráfico Datos, wearables y las aseguradoras).

Analytics en back office


La apertura de la data de una empresa permite sacarle provecho desde diferentes frentes, y en los procesos internos el potencial se dispara. “En auditoría, el uso de analytics puede mostrar rápidamente situaciones inusuales en las que se puede haber incurrido en algún tipo de fraude, como por ejemplo, que las compras a ciertos proveedores se vinculen con un conflicto de intereses. Así también, analytics da la facilidad de hacer un análisis sobre el universo de datos y no solo una muestra, así se omite la posibilidad que se pase por alto algo sospechoso”, explica Jorge Valencia, Gerente Senior de Riesgos de Integridad de EY Perú.

Jorge Valencia

Gerente Senior
Riesgos de
Integridad

Los riesgos no discriminan, están latentes en todo tipo de organizaciones y muchas veces podemos mitigar su ocurrencia recurriendo a nuestra propia información. Por ejemplo, el Análisis Forense de Datos (FDA, por sus siglas en inglés) permite prevenir, detectar (identificación de patrones de fraude), monitorear, investigar y predecir mejor las anomalías en sus actividades y transacciones clave de una empresa.

Nuevamente, los picos que se presentan dentro del análisis de data, son los que permiten prevenir la ocurrencia, se vuelven predictivos en ciertos casos pero también sirven para encontrar las causas o actores relacionados a los hechos encontrados.


Así también el uso de data puede utilizarse para la optimización de diversas áreas o procesos internos. Desde auditoría, logística, finanzas, hasta recursos humanos; así también la diversidad con todos los sectores. Por todo ello, el abanico de enfoques sobre los que se puede trabajar la data es múltiple. Los business insights, cumplimiento regulatorio, monitoreo y control interno, detección y monitoreo de fraude, gestión del capital humano, y más.

49%

de compañías basa sus decisiones sobre la intuición y no en sus propios datos.

63%

de compañías asegura que analytics les ha permitido incrementar su margen operativo en más de 15%.

70%

de las empresas líderes han utilizado analytics para desarrollar estrategias de negocio.

Fuente: Data & Advanced Analytics - Forbes Insights y EY

¿Aplica para todas las empresas?


El uso de analytics puede ser aprovechado por todo tipo de empresas, pero los mayores resultados suelen verse en empresas medianas y grandes. Entre los principales motivos está el nivel de digitalización de estas empresas, que es una restricción cada vez menor pues se siguen sumando más empresas con registros electrónicos, que permite tener la mayoría de su información dentro de algún sistema que permita ser extraíble para su análisis.


El volumen de información que manejan estas empresas permite mayores resultados pero un tema preponderante es la calidad de información que registra la compañía. Hoy en día, incluso las empresas más grandes no tienen automatizado el registro de ciertos campos que deberían ser obligatorios. Sin eso la capacidad de alcanzar insights clave se dificulta o no se da. Cabe resaltar que las empresas que cuentan con un ERP -un sistema de planificación de recursos- mantienen data más organizada, con mayor facilidad de extracción y, por ende, una mejor capacidad de análisis. Así también, uno de los factores clave para el aprovechamiento de data, es saber qué preguntar. Por ello es necesario que sea trabajado por ejecutivos experimentados, que sepan leer la data pero también manejen la casuística requerida según el objetivo planteado.

RoboCop

reduciendo el fraude en la información financiera


Desde el 2013, la Comisión de Bolsa y Valores de EE.UU. (SEC, por sus siglas en inglés) como parte de sus nuevas iniciativas para

identificar con mayor precisión los casos de fraude en los reportes financieros, se acogió al manejo de big data y analytics.


Una de las herramientas fue el Modelo de Calidad Contable (AQM, por sus siglas en inglés), conocido como RoboCop. AQM es un sistema automatizado que analiza el reporte de cada compañía dentro las primeras 24 horas de haber sido publicado. Así, el sistema en base a la data que maneja se encarga de identificar las operaciones de alto riesgo mediante la comparación de la información con empresas pares y del mismo rubro, identificando y reduciendo los hechos de fraude.

¿Qué más hay?


Si bien, en el Perú ya hay empresas que vienen utilizando data analytics en sus operaciones, ya sea in-house o tercerizando el servicio, aún hay mucho camino por recorrer y oportunidades por aprovechar.


En los próximos años, habrá mayor uso significativo de herramientas analíticas mejoradas. Pero a mayor generación de datos, la tendencia será utilizar formas más sofisticadas, entre ellas la Inteligencia Artificial (IA), machine learning (aprendizaje automático), robótica y blockchain, los cuales podrán generar mayores impactos. Aunque hay que tener claro que todas estas tecnologías dependen de los datos. Es por ello que si la empresa no tiene la capacidad de analizar datos (data analyctis), no podrá hacer machine learning, no podrá hacer robótica y no podrá hacer blockchain. Hoy buena parte de la soluciones está en nuestra propia data, solo hay que saber usarla.

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