{"id":87345,"date":"2018-02-08T10:02:27","date_gmt":"2018-02-08T09:02:27","guid":{"rendered":"http:\/\/www.agendaempresa.com\/?p=87345"},"modified":"2018-02-08T13:53:36","modified_gmt":"2018-02-08T12:53:36","slug":"opinion-tomas-cruz-barrios-eoi-endesa-hacia-compania-orientada-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/87345\/opinion-tomas-cruz-barrios-eoi-endesa-hacia-compania-orientada-datos\/","title":{"rendered":"Hacia una compa\u00f1\u00eda orientada a datos"},"content":{"rendered":"<p>Seg\u00fan un estudio de Mckinsey Institute las inversiones en Big Data y capacidades anal\u00edticas retornan entre 1,4 y 2 veces la inversi\u00f3n inicial realizada.<\/p>\n<p>Actualmente existen 4 factores que, en su conjunto, presentan una gran oportunidad de negocio para las compa\u00f1\u00edas que quieran orientarse a datos:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Gran disponibilidad de datos: <\/strong>como escribe R. Jacobson de IBM \u201cEl 90% de los datos en el mundo de hoy se han creado en los \u00faltimos dos a\u00f1os. Esta informaci\u00f3n proviene de todas partes: sensores, publicaciones en sitios de redes sociales, im\u00e1genes y videos digitales, transacciones de compra y se\u00f1ales de GPS de tel\u00e9fonos m\u00f3viles, por nombrar algunos. Esta informaci\u00f3n es Big Data\u201d.<\/li>\n<li><strong>Fuerte reducci\u00f3n del coste del hardware:<\/strong> El coste ha deca\u00eddo, de 14,30$GB en el a\u00f1o 2000 [3] a 0,028$ en el a\u00f1o 2017 (mkomo.com). Es decir, una reducci\u00f3n del \u00a1\u00a199,80%!!<\/li>\n<li><strong>Nuevo hardware espec\u00edfico de alto rendimiento: <\/strong>Las GPUs son un tipo de procesadores que podemos encontrar en las consolas de videojuegos de nuestros hijos. Estos procesadores permiten realizar tareas de computaci\u00f3n a mucha mayor escala.<\/li>\n<li><strong>Nuevos avances en algor\u00edtmica: <\/strong>Los modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning) han permitido avanzar en la soluci\u00f3n de problemas como la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes para la identificaci\u00f3n de objetos, caras, estados de \u00e1nimo, etc., o modelos de procesamiento de lenguaje natural que son aprovechados por agentes virtuales o bots que nos atienden al contratar o solicitar un servicio o identificar qu\u00e9 dicen de nuestra compa\u00f1\u00eda en las redes sociales.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00bfQu\u00e9 tiene que hacer mi compa\u00f1\u00eda para ser una compa\u00f1\u00eda orientada a datos? Aunque cada compa\u00f1\u00eda puede seguir su propio camino, varios son los aspectos a tener en cuenta:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Estrategia: <\/strong>es importante que desde la direcci\u00f3n se defina desde el principio la estrategia que convierta nuestra compa\u00f1\u00eda en una compa\u00f1\u00eda orientada a los datos. Igualmente, es importante que se patrocine desde dicha direcci\u00f3n esta nueva cultura.<\/li>\n<li><strong>Foco en casos de uso:<\/strong> probablemente este sea uno de los factores de \u00e9xito m\u00e1s importante a desarrollar, todo el proceso anal\u00edtico de los datos deber\u00e1 girar alrededor de estos casos de uso. En el caso de uso definimos: el problema a resolver, beneficio econ\u00f3mico y los indicadores de seguimiento. Adicionalmente hay que realizar un inventario de casos de uso a desarrollar y una priorizaci\u00f3n de los mismos que nos permitan definir nuestra ruta anal\u00edtica basada en datos.<\/li>\n<li><strong>Datos:<\/strong> los datos han sido considerados la materia prima del siglo XXI, debemos por tanto implementar una pol\u00edtica de calidad y gobierno del dato que priorice la captura de aquellos datos que nuestros casos de uso hayan considerado m\u00e1s relevantes.<\/li>\n<li><strong>Equipo: <\/strong>junto a los casos de uso, es el otro elemento clave a tener en cuenta. Necesitaremos crear un mix de talento donde los m\u00e1s conocidos son los cient\u00edficos de datos (Data Scientist) que desarrollan los algoritmos de Machine Learning que permiten extraer conocimiento de los datos. Tambi\u00e9n es importante contar con otros roles: ingenieros de datos, traductores de negocio, visualizadores de datos, etc. que completen dicho mix. Estos tipos de perfiles, en especial los cient\u00edficos de datos, suelen ser escasos y suelen optar a salarios por encima de la media, por lo que una pol\u00edtica de retenci\u00f3n y atracci\u00f3n de talento suele ser de suma importancia.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Seguro que el lector echa de menos en la lista anterior un apartado de herramientas, sinceramente no me parece un factor tan determinante. Actualmente las herramientas m\u00e1s potentes como R, Python, Hadoop, Spark, etc., son gratuitas y con abundante documentaci\u00f3n. Me suelo encontrar directivos que quieren orientar su empresa a las decisiones basadas en datos que me cuestionan con insistencia sobre qu\u00e9 herramientas tienen que comprar y obvian temas como qu\u00e9 casos de uso deber\u00edan priorizar o qu\u00e9 tipo de talento deber\u00edan incorporar.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Tom\u00e1s Cruz Barrios<\/strong><\/p>\n<p>Responsable de Inteligencia de Clientes y Proyectos en Endesa<\/p>\n<p>Profesor del Programa Ejecutivo en Big Data &amp; Business Analytics de EOI- Escuela de Organizaci\u00f3n Industrial<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h6>Art\u00edculo incluido en el <a href=\"http:\/\/www.paginasdeagenda.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">n\u00famero de febrero<\/a> de la revista <a href=\"http:\/\/www.agendaempresa.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agenda de la Empresa<\/a><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seg\u00fan un estudio de Mckinsey Institute las inversiones en Big Data y capacidades anal\u00edticas retornan entre 1,4 y 2 veces la inversi\u00f3n inicial realizada. 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