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¿Cómo incorporar el Big Data y la analítica avanzada a mi empresa?

 

Las técnicas de analítica avanzada y de Big Data están revolucionando la forma en la que las empresas explotan la información. Lo que en principio era una tecnología complicada y costosa es ya accesible a un número creciente de empresas. En 2017 hemos alcanzado un umbral en el que muchas empresas de mediano tamaño que operan en mercados más tradicionales como la industria, distribución y alimentación o consumo, están comenzando a usar estas tecnologías para aplicaciones que van desde el marketing, el mantenimiento de activos, optimización de actividades logísticas o planificación y optimización de recursos.

El problema más común es que a día de hoy la mayoría de las empresas tienen una infraestructura sólida de gestión de la información con un ecosistema bien asentado de aplicaciones que suelen orbitar en torno a un ERP. A esto suele ir unido un sistema de reporting/inteligencia que muchas veces está asentado sobre Datawarehouse y procesos ETL. El llegar a este punto, que todavía no han alcanzado muchas empresas, requiere de años duro trabajo y esfuerzo que implican a casi todos los departamentos de la empresa además de la inversión de importantes cantidades de dinero.

No es extraño que muchos CIO´s cuando oyen hablar de una nueva tecnología disruptiva se muestren cuanto menos cautos. Una parte importante de su trabajo, que no es nada sencilla, es mantener todo el ecosistema informático de la empresa a flote, esto nunca es tarea fácil. El CIO avezado sabe que añadir una nueva incógnita a la ecuación puede acabar haciendo que todo el edificio se desmorone.

Lo primero que hay que tener claro es que el Big Data y la analítica avanzada nunca va a sustituir a las aplicaciones de gestión y a los sistemas tradicionales de reporting. Estas soluciones son una capa añadida que nos permite ampliar nuestras capacidades. Los sistemas de reporting tradicionales nos ofrecen capacidades de analítica descriptiva pero rara vez son capaces de ofrecernos capacidades predictivas o descriptivas es ahí donde está el verdadero valor de las soluciones de Big Data

Un enfoque progresivo

La mejor forma de comenzar a incorporar estas tecnologías en su empresa es adoptar un enfoque progresivo, que no requiera ni de grandes inversiones ni de un gran consumo de recursos. Lo que menos interesa a una empresa con un ecosistema estable y que tiene que mantener la persiana abierta es sumergirse en un proyecto de gran calado que consuma los recursos de IT y que ralentice la marcha del resto de proyectos.

Por eso desde Golive lo que sugerimos es centrarse en un problema específico que queramos resolver. Todas las empresas tienen uno: conseguir unas previsiones de ventas más realistas, optimizar los niveles de stock, hacer una segmentación de clientes más precisa, etc..

A partir de aquí lo más inteligente es tomar una muestra de datos y realizar una prueba de concepto en un entorno cloud. Esto nos permitirá desplegar una solución a medida de las necesidades de nuestra empresa en muy poco tiempo y con una inversión muy ajustada, totalmente escalable, sin barreras de entrada ni salida.

Más adelante, si la cosa funciona, podemos ir ampliando nuestra solución de Big Data y analítica avanzada conforme vayamos rentabilizando la inversión y aumentando su alcance. Teniendo la posibilidad en cualquier momento de migrar a una solución on-premise en nuestro propio CPD.

Si quiere conocer más información sobre nuestros planteamientos en Big Data haga click en el siguiente enlace

Grandes mentiras tecnológicas(I): El volumen de información crece de forma exponencial

Esta es una de las grandes mentiras que podemos leer negro sobre blanco casi a diario y que se origina en la confusión habida entre datos e información. Según Wikipedia, que tampoco podemos considerar como un parangón de fidelidad, información es:un conjunto organizado datos procesados, que constituyen un mensaje que cambia el estado de conocimiento del sujeto o sistema que recibe dicho mensaje”.

La caída en los costes de almacenamiento, el abaratamiento de los procesadores y su consecuente difusión ha provocado que cada vez almacenemos más datos. Parece ser que la cosa no va a detenerse aquí y probablemente los tecnólogos de Silycon Valley no estarán contentos hasta que la plancha de casa almacene al menos un Terabyte de datos diario. Pero detrás de todo esto subyace algunas preguntas: ¿Cuántos de estos datos tienen algún valor? ¿Somos capaces de aprovecharlos? ¿Tendré que vaciar de datos la plancha para que no funcione a trompicones?

El sentido común sugiere que a mayor volumen de datos más conocimiento, pero como casi siempre se equivoca. En la mayoría de los casos la realidad funciona justo al revés. Por muchos petabytes, zetabytes y trilobites que seamos capaces empacar en nuestros smartphones, a menos que estos sean capaces de cambiar nuestro estado de consciencia nunca serán información. Y aún existe otro factor de fondo mucho más inquietante, la información puede tener efectos perniciosos, haciéndonos creer cosas que no son ciertas e incluso perjudiciales para nosotros.

La cuestión de fondo es que no existe ninguna correlación entre el volumen de datos y el volumen de información. El primer conjunto depende de la capacidad de nuestros cacharros y sistemas de registro de generar y capturar datos, el segundo depende de nuestra capacidad para interpretar nuestro torrente de información sensorial.

El verdadero volumen de datos y su verdadero valor

Aquí aparece el problema de la redundancia. Hace años yo tenía todos mis correos almacenados en mi ordenador, que a su vez también estaban almacenados en el servidor de la. Hoy en día también utilizo mi teléfono y el navegador web. Por tanto, tenemos la misma información repetida en varios dispositivos. Esto se agrava más todavía con el uso de correos masivos prácticamente idénticos y que a su vez son almacenados por cada usuario en sus respectivos dispositivos.

También hay que tener en cuenta que muchos contenidos que se producen son refritos sin sustancia de otros. Este hecho no es nuevo. Los medios tradicionales también lo han estado haciendo al hacerse eco de noticias de agencias que son repetidas con pocas modificaciones por parte de un gran número de medios. ¿Qué valor tiene toda esa información?  La verdad es que muy poco y a veces incluso negativo. En general se asume el principio de que no hay información mala y que todo depende de lo que seamos capaces de hacer con ella. Alguien avispado y con suficientes recursos podría ser capaz de extraer algo de valor de todo ese sin sentido, pero precisamente es ahí donde reside la verdadera raíz del problema.

La cuestión de la atención, cada vez más tontos

Un apóstol de los datos nos dirá que cualquier dato es útil sólo tenemos que encontrar la forma de extraerle valor. Sin entrar a discutir este punto que me parece totalmente falso, sólo apuntaré dos cuestiones que suelen ser pasadas por alto por los tecnólogos, debido a su arbitrariedad y alto componente abstracto, lo cual impide que sean contenidas en algoritmos, pero no por ello son menos trascendentales: el coste de oportunidad y escasez de recursos, concretamente de la escasez del recurso más preciado: la atención. Porque cuando prestamos atención a una cosa no prestamos atención a otra y puede que eso que ignoramos sea a la postre más interesante.

La tecnología contrariamente a lo que pensamos tiende a hacernos más inútiles. Es mucho mayor la destreza y atención que necesitaba un cazador del periodo lítico para obtener alimentos que a la de agricultor de la edad de bronce. A su vez un comprador de supermercado necesita todavía menos habilidades. Desde que la revolución mecánica se impuso la necesidad de fuerza ha sido cada vez menor, hasta el punto de tener que hacer ejercicio para no acabar convertidos en bolas de sebo. Desde que el uso de calculadoras y ordenadores se ha generalizado nuestra capacidad de cálculo mental se ha visto mermada.  Numerosos estudios apuntan a que Internet ha tenido un efecto parecido en nuestra capacidad de concentración y síntesis. A todo esto, se une el problema de la sobre estimulación. En una sociedad con un altísimo nivel de estímulos e información disponible resulta cada vez más difícil extraer algo de valor porque hay que escarbar cada vez más para separar el grano de la paja. Estudios conductuales llevados a cabo en el campo de la psicología sugieren que, a partir de un cierto nivel, cuanta más información tenemos peor decidimos. Lo cual explica como un taxista puede elegir mejores valores de inversión que un gestor de fondos.

El desarrollo de tecnologías como el Big Data y el Machine Learning no son más que la consecuencia inevitable de todos estos problemas planteados. Los sistemas tradicionales de gestión de información se han mostrado incapaces de procesar y aprovechar todo este maremágnum de datos que generamos cada día. Si las empresas hoy en día quieren evitar ahogarse en este mar datos o lo que es peor que les arrase como un tsunami deberían comenzar a plantearse el cambiar su forma de gestionar la información.

En este sentido las empresas deben incorporar sistemas cada vez más “inteligentes” no solamente capaces de procesar y estructurar toda la información, sino que además deben poder tomar decisiones en base a los datos obtenidos. Esta es la única forma posible de contar cada vez con más y mejor información además de trabajar y mejorar nuestra capacidad de información y atención.

¿Cómo puede ayudar el Big Data a mi empresa?

bTodos los días aparecen gran cantidad de artículos sobre Big Data; que si menganito lo está haciendo, que si Fulano ya lo ha hecho, que si el Big Data salvara el mundo… Cómo casi siempre en cuestiones cruciales se echa en falta una explicación clara y sencilla sobre las ventajas que aporta esa tecnología en concreto. Y decimos bien sobre las ventajas, antes incluso sobre qué es o como funciona. En un mundo como el nuestro, con tantas opciones e información es más importante saber qué es lo que una tecnología puede aportarnos antes de meternos en detalles sobre su esencia o funcionamiento.

A continuación, detallo algunas de las principales ventajas que el Big Data puede aportar a tu empresa:

 

Conexión con la realidad: Incorporando, analizando y relacionando múltiples fuentes de datos que están más allá de la limitada información de carácter económico financiero, que se maneja en las empresas, abrimos un canal de conexión que nos permite evaluar cómo se relacionan las distintas partes que componen la realidad con mayúsculas de nuestra empresa.

Hasta ahora cualquier análisis que pudiéramos realizar se basaba en la información contenida en nuestros sistemas de gestión, casi siempre transaccionales. Estos registran cadenas de eventos o procesos, que comienzan cuando un cliente nos hace un pedido y terminar cuando se le entrega un producto o un servicio. Casi todo lo que ocurre antes y después y sobre todo fuera de los circuitos administrativos de nuestra empresa permanece inaccesible y por tanto imposible de analizar y sobre todo de relacionar con aspectos clave de nuestra empresa como el comportamiento de las ventas. Lamentablemente dado que las empresas no son entes aislados, sino que operan en un entorno, gran parte las cuestiones cruciales a tener en cuenta se encuentra fuera de esta limitada esfera.

Con las soluciones de Big Data podemos crear un puente entre en la empresa y el mundo, mediante un sistema de análisis que recoja en tiempo prácticamente real todo tipo de datos de fuentes dispares e integrarlas con la información de nuestros sistemas, teniendo un pulso continuo sobre nuestro entorno.

Capacidad de respuesta: Incorporando de forma automática y en tiempo real grandes flujos de información relevante, podemos detectar problemas y amenazas mucho antes de que estas afecten al balance de nuestra empresa, lo mismo podemos decir de las oportunidades.

Un sistema de Big Data bien articulado ha de ser capaz de ir rastreando todo ese flujo de datos en busca de correlaciones y hechos significativos que nos permitan anticiparnos a los cambios que suceden en nuestro entorno y a los potenciales problemas que se puedan originar dentro de nuestra empresa.

Interacción: Al integrar más información proveniente de terceros en nuestros sistemas, tenemos la oportunidad de establecer unos marcos de interacción mucho más dinámicos y fluidos, generando mensajes y acciones que den respuesta a hechos concretos.

Este aspecto es especialmente útil para las actividades de marketing y ventas ya que nos permite crear canales de comunicación directos con nuestros clientes potenciales y actuales. Con un mejor seguimiento de todas las acciones de marketing e iniciativas comerciales que realicemos. Una de las grandes fallas del marketing es la incapacidad real y efectiva de medir la eficacia de las campañas acometidas. Con las soluciones de Big Data esta brecha consigue estrecharse de forma significativa.

Comprensión: Integrando todas las fuentes de relevantes en un único repositorio de datos junto con toda la información contenida en nuestros sistemas de negocio tenemos por fin la capacidad de entender el funcionamiento de nuestra empresa y establecer consecuencias causales, determinar flujos de acontecimientos y en definitiva entender mejor como nuestra empresa responde a los cambios en nuestros entorno y como nuestras acciones son capaces de generar cambios en nuestros clientes, proveedores y en nuestro público en general.

Fidelización de clientes: Este último punto es una consecuencia casi inevitable de un correcto desarrollo de los puntos anteriores. Recopilando información de forma continua acerca de nuestros clientes y su entorno, utilizándola para comprenderlos mejor y dar una respuesta más rápida y efectiva a sus necesidades, estamos en una posición inmejorable para establecer con ellos un relación más duradera y fructífera para ambas partes.

Es un axioma conocido en el mundo de la empresa que casi siempre se invierten importantes cantidades de recursos en incorporar clientes potenciales sin desarrollar adecuadamente nuestra cartera actual.  Con las soluciones de Big Data contamos las herramientas necesarias para corregir este defecto.

Creación de ventajas competitivas: Si algo distingue el Big Data del BI tradicional es sus capacidades de analítica avanzada. Con una adecuada configuración y dirección, el sistema explora todo el torrente datos buscando patrones y correlaciones, que permiten aflorar realidades ocultas difícilmente detectables de otra forma.

En otras palabras, nos permite ir más allá de donde llega nuestra intuición, mostrándonos aspectos relevantes de nuestro negocio, que podemos aprovechar para generar ventajas competitivas.

Al ser el Big Data un mundo tan vasto y con tantas aplicaciones he optado por ser lo más genérico posible, ofreciendo un conjunto de ventajas globales que puede obtener cualquier empresa y que por fuerza deberían de traducirse en casos de uso concretos para cada caso. No obstante, si interesado en conocer de forma más que ventajas concretas puede generar para tu empresa, estaré encantando de hablar contigo.

Espero que el artículo te haya resultado interesante. Un saludo.

Visualización de la eficacia de las acciones de marketing (II): mapas combinados

 

¿Cómo debería de ser el mapa de guerra de una empresa? En las guerras antiguas se utilizaban figuras parecidas a las de ajedrez para representar la disposición sobre el terreno de los distintos ejércitos y unidades. Éstas podían variar en tamaño y forma para indicar el número de efectivos y los distintos tipos de unidades: arqueros, caballería, infantería, etc… Esto daba muy buenos resultados a la hora de visualizar una correlación de fuerzas en una confrontación. A pesar de no ofrecer representaciones exactas, ya que, a la hora de visualizar información, el detalle en exceso es nocivo al distraernos fácilmente de las cuestiones esenciales.

No cabe duda de las ventajas que tiene utilizar un mapa para describir una situación de batalla frente a un informe hablado o escrito. Por un lado, con un simple vistazo nuestra mente puede tener una comprensión clara e instantánea de la situación. En cambio, un informe hablado o escrito de batalla, requiere de una atención continua y prolongada durante la exposición, la cual ha de ser completa, ya que es mucho peor una descripción a medias que una ausencia de la misma. Cuanto más nos apoyamos en el lenguaje, especialmente en los textos, más se ralentiza nuestra capacidad de comprensión.

La guerra comercial es más difícil de representar. Para empezar, los ejércitos tradicionales luchan por el dominio y control de los espacios físicos. Por otro los mercados casi siempre están ligados a territorios, pero a veces el aspecto geográfico es irrelevante.  Muchas veces la guerra se libra en otros espacios más abstractos como el digital o el mental. Esto no quieren decir que estos “otros espacios” no puedan ser cartografiados. Simplemente tenemos que ser mucho más imaginativos. No obstante, siempre que sea posible es mejor ceñirse a elementos visuales conocidos ya que requieren de menos explicación.

 

El poder de las restricciones

El principal problema a la hora de utilizar mapas para representar información es la saturación. Es muy fácil llenar un mapa con elementos visuales hasta convertirlo en algo prácticamente indescifrable. En este caso queremos representar la relación entre dos elementos clave acciones y ventas agrupables temporalmente por días, semanas, meses y años. En la mayor parte de los casos cuando se utilizan mapas se suelen tirar de iconos o puntos para representar la cantidad de un determinado atributo en una localización concreta.  Este tipo de elementos es ideal para la representación de datos tales como las cifras de ventas e una determinada ciudad, región o puesto de venta.

A la hora de mostrar la intensidad de las acciones realizadas la utilización de mapas de calor es el mejor de los métodos posibles y prácticamente el único que permite una combinación con la representación icónica antes mencionada.

¿Qué tipo de análisis podemos ejecutar a partir de esta representación visual? Lo lógico es que las zonas con una mayor intensidad de acciones, deberían de corresponderse con las mayores ventas.  Básicamente podremos identificar dos anomalías básicas zonas con una alta intensidad de acciones y bajo nivel de ventas y zonas con un alto nivel de ventas y baja intensidad en acciones. En el primer caso tendríamos que ver porque no están funcionando nuestras acciones de marketing y en el segundo tendríamos que detectar porque las ventas se están comportando bien a pesar de la baja intensidad de las acciones, ya que probablemente podamos identificar algún factor clave que podamos convertir en una ventaja competitiva.

Big Data: el futuro del marketing

 

El final de una era

Durante décadas la medida de la eficacia de las acciones de marketing y el testeo de ideas se ha basado en técnicas de muestreo. la recogida de datos de audiencia, pruebas de mercado, focus groups y sondeos demoscópicos, todas estas técnicas se basan en la extrapolación de los resultados obtenidos sobre pequeñas muestras que se creen representativas de una población mayor.

Como me explico un profesor, tomar una muestra es como probar una cucharada del guiso que estamos preparando. Si lo que probamos está bueno, entonces podremos asumir que el resto del cocido está bueno. Esto, a veces, es mucho suponer. La parte de arriba puede estar buena mientras que la de abajo puede estar agarrada. Inconveniente que por otro lado es perfectamente conocido por los cocineros del negocio. Los más expertos son capaces  incluso de meter la cuchara en la parte que más gustará al cliente.

Hasta que no llegaban las ventas, nunca se contaba con una medida real de efectividad.  La aparición del mundo online ha cambiado este paradigma. Ahora podemos medir de forma directa y en tiempo real la respuesta a nuestras acciones. Para muchas empresas totalmente inmersas en la economía digital esta es su única forma de trabajar.

El resto nos encontramos en una especie de limbo. En el que por un lado disponemos de los datos aportados por los sistemas de gestión transaccionales como los  ERP y CRM , combinados con el nuevo torrente de información online y las técnicas tradicionales de medición de acciones de marketing basadas en muestreos.

Todo esto se traduce en una gran cantidad de datos tanto estructurados como no estructurados que necesitan ser puestos en conjunto para obtener una visión clara del negocio  y el entorno. Por si fuera poco, existe además hoy la posibilidad de incorporar numerosas fuentes de datos tanto externas como internas que no se rigen por los parámetros económico-financieros tradicionales y no están expresadas en unidades monetarias o cantidades de producto o kilos de materias primas. Estos datos reflejan hechos y realidades que pueden ser determinantes para nuestra empresa y que complementan la visión aportada por las fuentes clásicas.

 El Big Data un nuevo enfoque

La pregunta más obvia ante este nuevo panorama es: ¿Cómo podemos sacar partido a todo este torrente de información? A día de hoy la mejor respuesta posible es incorporar los enfoques de Big Data.

Estos se apoyan en dos pilares, uno tecnológico que crear una  infraestructura capaz de recoger, ordenar y procesar ese torrente de nueva información, y la otra la analítica que incorporando técnicas de análisis avanzado nos permite abordar toda esa complejidad.

Lo parte más interesante para los profesionales del marketing es la metodología utilizada para el análisis. Los sistemas de reporting tradicionales se han basado en la búsqueda de un dato en concreto o en el contraste de hipótesis preestablecidas, dando respuesta a preguntas como: ¿Cuál es la rentabilidad de este producto? ¿Ha sido efectiva esta campaña de comunicación? ¿Afecta la variable X a las ventas de mi producto?

Los verdaderos sistemas de analítica avanzada no parten de preguntas previas tan acotadas, sino que se dedican a construir modelos matemáticos con un número creciente de variables de actuación  para encontrar correlaciones que pongan de manifiesto hechos hasta ahora desconocidos. Esto nos permite comprender aspectos y cuestiones que nunca habríamos sido capaces ni siquiera de plantear. Detrás de este enfoque se esconde el secreto que ha permitido a algunos gigantes de internet llegar hasta donde están.

Con el desarrollo de la tecnología, know how y la reducción de costes, este enfoque se ha vuelto no solamente atractivo sino también asequible para un número cada vez mayor de empresas. El auge de las plataformas cloud ha reducido el coste de acceso a este tipo de soluciones, permitiendo crear pequeños prototipos fácilmente escalables que reducen las barreras de entrada y los tiempos de despliegue. En resumen, el futuro del marketing está  en el Big Data pasando de técnicas de muestreo a técnicas de rastreo sobre datos reales y efectivos.

Big Data: de Google a su empresa


El Big Data, es un nuevo enfoque en gestión de datos, surgido por las necesidades de las grandes compañías de Internet de lidiar con grandes volúmenes de datos. Cuando comprendieron que los sistemas tradicionales de almacenamiento y análisis de información, no eran capaces de dar respuesta a la gran cantidad de datos a gestionar, se vieron obligados a desarrollar nuevas tecnologías.

Es difícil establecer cuando nació el Big Data. Los primeros en marcar a la res,  fueron O´Reilly Media allá por 2005 y que el lanzamiento de Hadoop en 2006 marcó un hito en cuanto a tecnologías orientadas al almacenamiento y análisis flexible de datos, pero la cuestión siempre ha estado en el aire.

La aportación de Google

En el año 2000, los ingenieros de Google se dieron cuenta que ningún software disponible en el mercado sería capaz de ayudarles a afrontar el enorme reto que tenían entre manos: indexar y organizar toda la información contenida en una Internet en crecimiento constante. Entonces, desarrollaron una nueva infraestructura de almacenamiento de datos, basada en dos sistemas: uno de gestión de archivos y otro de proceso de datos que permitía separar el trabajo entre diversos servidores de gran tamaño que trabajaban de forma paralela. Esta arquitectura fue la base que utilizó Doug Cutting para crear Hadoop.

En 2009 los ingenieros de Google publicaron un artículo en la revista Science en la que explicaron cómo fueron capaces de predecir la propagación de la gripe invernal en Estados Unidos, no sólo a nivel nacional, sino incluso en regiones específicas.  Lo hicieron cruzando más de 50 millones términos de búsqueda con y los datos de propagación de la gripe entre 2003 y 2008.

Su enfoque fue rompedor. En vez de comprobar si los usuarios buscaban unos términos en concreto, procesaron un total de 450 millones de modelos matemáticos para lograr encontrar 45 términos de búsqueda que integrados en un único modelo presentaban una correlación fuerte con los datos de propagación de la enfermedad, permitiendo predecir en tiempo real el desarrollo de la gripe. Con ello habían encontrado la forma ideal de explotar grandes volúmenes de información.

La evolución del Big Data hacia la empresa tradicional

De ahí en adelante un puñado de empresas, principalmente gigantes de internet como Google, Facebook y otras, cuyo modelo de negocio estaba asociado a una explotación intensiva de la información, hicieron del Big Data una parte esencial de su negocio. La gran mayoría de empresas tradicionales permanecían ajenas a esta revolución, pero por poco tiempo.  Poco a poco algunos sectores como el financiero (Banca Online, Trading), la distribución (Amazon y demás), comenzaban a afrontar escenarios realmente complejos de gestión de la información.

Gracias a los sistemas tradicionales de BI (Data Warehouses, ETL´s, etc..), las empresas tradicionales han sido capaces de contar con una visión única de empresa integrando la información procedente de múltiples sistemas y aplicaciones de negocio, pero muchas se encuentran en un momento en el que esto empieza a no ser suficiente.

La apertura de los mercados y la intensificación de competencia obliga a una integración cada vez más estrecha de la cadena de suministros y la cadena de valor. El comercio online, no solamente entre empresas y cliente final sino también en los mercados b2b, ha acentuado estas necesidades de integración, al aportar unos volúmenes de información cada vez más mayores. Las necesidades de gestión de la información son mucho más complejas que las que teníamos años atrás, en los que una empresa con su ERP tradicional y unas pocas herramientas de ofimática para usuarios era capaz de satisfacer sus necesidades de forma razonable.

 

El inevitable encuentro entre empresas tradicionales y Big Data

El alza de los grandes proveedores de servicios de Internet ha sido a costa de la erosión e incluso desaparición de grandes sectores de la economía tradicional. Al igual que los fabricantes de carromatos sucumbieron ante el auge de los Daimler y Ford, las páginas amarillas y guías telefónicas, han sido barridas por eficacia de los servicios de búsqueda ofrecidos por Google. ¿Cuándo fue la última vez que consultó una guía telefónica?

Amazon, que comenzó con un portal de internet en el que se podían comprar los libros de escasa tirada y que difícilmente encontraríamos en las estanterías de una librería local, se ha convertido en una especie de bazar universal que está transformando el negocio de la venta detallista. Ha supuesto el fin de muchos comercios tradicionales, pero a su vez ha sabido transformarse en una plataforma que actúa como escaparate en el espacio digital para miles de pequeñas empresas y particulares que ofrecen sus productos a través de esta web.

La lista de ejemplos podría ser mucho más larga, pero al final todo se resumen en compañías que han sabido aprovechar el potencial que nos ofrecen tecnologías como el Big Data para crear y desarrollar modelos de negocios que generan más valor para los clientes.

En definitiva, nada nuevo bajo el sol, los peces grandes son los primeros que han comenzado a sacar partido a una nueva revolución tecnológica que por otro lado a convertido a algún pez chico en tiburón (Facebook, Amazon, Google), pero conforme la tecnología se ha ido asentando y los costes de acceso y explotación se han ido reduciendo, el Big Data se empieza a convertir en una necesidad para no convertirnos en pez muerto.

Wearables: bienvenidos a la era post-pc

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A día de hoy utilizamos dispositivos electrónicos para casi todas las tareas que desarrollamos diariamente: el ordenador para trabajar, el móvil para comunicarnos, robots de cocina, aspiradoras autónomas, sistemas de navegación en los coches, videoconsolas para nuestro tiempo de ocio, etc.

La informática ha cambiado completamente nuestra manera de trabajar, empezando por los ordenadores, que ayudaron a ahorrar ingentes cantidades de papel en informes impresos y tiempo de trabajo invertido en el análisis de datos, y siguiendo por los dispositivos móviles, que nos permitieron trasladar dichos ordenadores a cualquier lugar.

El último horizonte tecnológico alcanzado ha sido la era “post-pc”, donde los ordenadores tal y como los conocemos han sido reemplazados en muchos puestos de trabajo por los dispositivos móviles, como los smartphones y las tablets, y recientemente, por los wearables o dispositivos portátiles.

Estos últimos están experimentando un alto crecimiento en cuanto a su uso en el entorno empresarial debido a su manejo intuitivo y, en muchas ocasiones, sin necesidad de usar las manos. Esta característica les otorga una ventaja sustancial respecto a los que están sustituyendo, dado que los dispositivos móviles necesitan una interacción manual para poder ser utilizados.

Los dispositivos portátiles asimismo recopilan datos de diversas fuentes que son, bien almacenados local o remotamente, o bien enviados a otros dispositivos para analizarlos para conseguir información relevante tanto de los procesos que ha realizado el trabajador, información sobre el propio trabajador e información sobre aspectos relevantes a la empresa.

Estos dispositivos son los encargados de recoger los datos, pero no son los encargados de procesar la información que éstos les brindan, necesitan algo más. Éstos necesitan comunicarse con los sistemas informáticos empresariales, como JD Edwards, mediante aplicaciones diseñadas específicamente para ellos.

Estas aplicaciones deben ser intuitivas y sencillas de manejar, a fin de cumplir el objetivo original de los dispositivos: facilitar de la manera más cómoda posible el trabajo al usuario, utilizándolos mediante interacciones manuales rápidas y sencillas o mediante comandos de voz.

Además el interfaz de usuario debe ser acorde al dispositivo empleado, así como su display, de manera que la información solicitada se pueda ver rápidamente y el operario pueda obtener la ayuda que necesite y seguir con su trabajo aumentando así su productividad y, por ende, la eficiencia de la propia empresa.

Los más empleados a día de hoy son los relojes (smartwatches), pulseras y gafas inteligentes (smartglasses). Éstos se emplean tanto en el mundo empresarial como de manera privada por los consumidores, dado que son dispositivos asequibles para este consumidor privado. No obstante, existen otros como anillos, prendas y brazaletes inteligentes que ya pueden adquirirse pero que se encuentran en las primeras fases de desarrollo y todavía no han alcanzado todo su potencial.

Los dispositivos mencionados tienen multitud de aplicaciones en las empresas dado que aumentan la productividad del trabajador al mismo tiempo que aumentan la de la empresa. Además, ésta última, consigue información en tiempo real sobre sus procesos y sus trabajadores, que puede utilizar en beneficio propio mejorando la eficiencia en sus procesos y la calidad del trabajo de sus empleados.

A día de hoy, los sectores que más utilizan esta tecnología son los sectores de logística, fabricación/manufactura y la venta al por menor. Estos dispositivos son muy utilizados en las tareas de almacén (picking, organización, inventario, etc.), donde los trabajadores, empleando en este ejemplo las gafas inteligentes, pueden conocer qué artículos y qué cantidad de los mismos son necesarios, dónde están localizados e ir escaneando dichos artículos y sus embalajes a medida que los van recogiendo y empaquetando, completando las tareas encomendadas y sin perder tiempo en utilizar una pistola de escaneo de códigos de barras y una lista, en pda/tablet o papel, de artículos y tareas por completar/recoger.

Estos dispositivos también son interesantes para la formación de los empleados, dado que gracias a la realidad aumentada, los equipos de trabajo del sector de la manufactura por ejemplo, pueden ver rápidamente las piezas o elementos que van a fabricar en el siguiente lote y ser formados mediante esta tecnología de manera mucho más rápida. Asimismo, de manera previa a la formación, el equipo de diseño puede utilizar la combinación de gafas y brazalete inteligentes para diseñar en 3D las nuevas piezas o elementos que posteriormente se fabricarán de una manera más dinámica y visual que en un dibujo en dos dimensiones.

A modo de conclusión, destacaría que la mayoría de estos dispositivos se encuentran en fases muy tempranas de desarrollo y que además algunos conservan una dependencia directa con los dispositivos móviles (smartwatches y smartphones en este caso) que les restan independencia, así que todavía tardarán algún tiempo en alcanzar todo su potencial, tanto en el uso privado como en el uso empresarial, llegando incluso a sustituir a los móviles y tablets en más de una ocasión.

Por ello, estar informado de estos avances tecnológicos podrá marcar la diferencia en un futuro no muy lejano entre su empresa y su competencia en el grado que esté también preparado para adoptar estas innovaciones, mediante la elección de un ERP integrable con esta tecnología, por ejemplo.

ERP, industria 4.0 y redes M2M

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¿Qué es la industria 4.0? En la adaptación al cine de la novela “Yo robot”, de Isaac Asimov, en mitad de una persecución vemos como el protagonista se introduce en una fábrica de coches. La fábrica está totalmente automatizada, no vemos ni una persona en las zonas de ensamblaje o almacenamiento. Asistimos al ensamble completo de un un producto tan complejo como un coche sin ninguna clase de intervención humana directa. Tal vez este modelo productivo que nos plantea la película, sea una hipérbole, pero viendo esa escena nos podemos hacer una idea más aproximada de los que es la industria 4.0 que leyendo las farragosas definiciones que circulan por la web.

En definitiva es la transformación digital aplicada al mundo de la fabricación. La automatización llevada hasta su último extremo en el que las máquinas realizan todo el proceso productivo. Pero la industria 4.0 es mucho más que eso, significa tener conectados a los centros productivos al cliente, proveedores y múltiples fuentes de datos. Esto a día de hoy no es ciencia ficción. Mediante la integración entre sistemas de gestión y redes M2M, los sistemas son capaces de autorregularse y tomar decisiones en tiempo real en base a los cambios de la demanda, condiciones de la fábrica y suministros, aplicando las reglas de negocio previamente suministradas. Adaptando así el funcionamiento, la organización y la planificación de la fábrica  a las necesidades de la organización y los clientes.

Desde hace más de dos décadas los ERP se han convertido en los principales sistemas de gestión de las empresas en todo el mundo. Si la revolución digital va a transformar todo el sector industrial, que duda cabe de que los ERP no van a quedarse al margen de esta transformación ya que en ultima instancia serán los gestores de todas esta información.

 

Adaptando el ERP para trabajar con redes M2M

La integración de datos provenientes de sensores y dispositivos, como básculas de pesaje, sistemas de gestión de almacén o incluso localizadores en flotas de vehículos no es algo nuevo en las aplicaciones ERP. La cuestión clave es que hasta ahora estas integraciones generalmente eran desarrollos a medida hechos para casos específicos y concretos. En el resto de las ocasiones hablamos de soluciones verticales que establecen propuestas muy concretas para un único sector. Faltaba una arquitectura de solución capaz de integrar los datos provenientes de dispositivos y redes en las aplicaciones de negocio, de forma versátil y dinámica. Permitiendo integrar la mayor cantidad de información útil disponible sin tener que caer en costosos desarrollos y soluciones a medida que necesitan de esquemas rígidos que acaban lastrando la competitividad de la empresa.

A grandes rasgos, las redes M2M integradas con aplicaciones de negocio se componen de cuatro elementos básicos: dispositivos, pasarelas, servidores y aplicaciones de negocio.

Por dispositivos entendemos cualquier aparato capaz de captar información y realizar mediciones sobre diversas variables de interés tales como: localización, movimiento, condiciones ambientales, información de estado de máquinas y un largo etc…

Las pasarelas son dispositivos que se encargan de recoger información de varios dispositivos y filtrar y transformar esa información a formatos estándares para su transmisión a través de internet. El servidor recibe toda esta información que analiza, filtra y almacena en los repositorios de datos del ERP para que pueda ser usada por las aplicaciones de negocio.

Este tipo de arquitectura basada en pasarelas facilita enormemente la integración de datos en las aplicaciones de negocio ya que el servidor simplemente necesita un protocolo para comunicarse con las pasarelas y no uno protocolo y configuración por cada dispositivo a incorporar a la red. Realmente este diseño de red marca la diferencia entre la integración de dispositivos tradicional y el Internet de las cosas…Las pasarelas vienen a ser ordenadores diseñados y dedicados exclusivamente a la recogida de datos, con procesadores especializados y múltiples opciones de conexión y recogida de datos, generalmente tienen un aspecto mucho más robusto que un ordenador normal y carecen de pantalla o teclado ya que se accede a ellos de forma remota. A continuación podeis ver la imagen de una pasarela.

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Para entenderlo todo de forma más clara utilizaremos un ejemplo práctico y tal vez más sencillo de entender que uno industrial, el de una cadena de tiendas. En cada tienda tienda se dispone de estanterías inteligentes que detectan automáticamente cuando un producto es retirado de una estantería, también desde la caja se recoge información de los productos vendidos, además los sensores de la tienda detectan la afluencia total de personas, temperatura, humedad y demás. En lugar de conectar cada uno de esos dispositivos a la aplicación de negocio, con el uso de una pasarela podemos  centralizar la recogida de datos de todos los dispositivos de cada establecimiento en una una pasarela que hará de intermediario entre los dispositivos y el servidor.

Con esta arquitectura de red facilitamos la replicación de este modelo de redes M2M a otros establecimientos de la empresa, además de la integración de datos en el repositorio del ERP.  Las pasarelas M2M además son equipos específicamente diseñados para la recogida de datos provenientes de sensores y su conversión a diversos protocolos, con lo que soportan la mayor carga de complejidad a la hora integrar, además aportan otras ventajas como la seguridad extra en la red.

 

Visualización dinámica de datos: Datos, información, Conocimiento.

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La toma de decisiones en las empresas debe ser un proceso ágil y rápido. Para ello son necesarias herramientas que faciliten la gestión de los informes en tiempo real y permitan a los responsables de los departamentos tomar la mejor decisión en el menor tiempo posible.

Los datos no son información por sí mismos, han de ser destilados para generar el conocimiento que será la base que fundamente la toma de decisiones. Las empresas manejan enormes volúmenes de datos y deben convertirlos a la mayor brevedad posible en información comprensible, útil y eficiente.

Contando con que el tiempo en las empresas es limitado y que nuestra capacidad para asimilar la información es aún menor (la mayoría de los cerebros sólo prestan atención durante un máximo de 45 minutos), necesitamos herramientas que sinteticen la información en formatos que faciliten su comprensión.

Para ello, los datos tienen que ser ordenados y organizados para que muestren la información que el usuario está buscando. La consecución de estos procesos puede distorsionar la información que se quiere dar, por lo que el usuario deberá crear jerarquías y modelos organizativos para garantizar la integridad y la coherencia de la información. Se debe evaluar, analizar y representar de manera que nos ayude a conocer su significado.

Es ahí donde entran en juego las herramientas de visualización dinámica, que ordenando y jerarquizando los datos suministrados muestran la información que el usuario demanda. Esta visualización, además de ser atractiva ha de plasmar, comparar y combinar los hechos más significativos para que el usuario pueda inferir su significado contextualizando la información.

Estas herramientas facilitan la exploración, algo que los antiguos sistemas no permitían. Esto se debe a que éstas plasman la información de manera visual y dinámica. Mediante gráficos de todo tipo, permiten al usuario navegar por la información de la manera más rápida posible mientras que con los métodos estáticos esto no era posible, empobreciendo la experiencia.

Estos gráficos y tablas pueden ser introducidos tanto en informes estáticos (powerpoints, pdfs, etc.) como en informes dinámicos, haciendo más interesantes aún las presentaciones a la hora de exponer la información.

Es aquí donde se observa un cambio sustancial en cuanto a la visualización de datos se refiere. En primer lugar tenemos los informes clásicos, en los que se desgrana la información de una manera estática, ya plasmada en el informe correspondiente sin posibilidad de variar lo existente.

Las herramientas de visualización de datos permiten no sólo visualizar los datos si no explorarlos, entendiendo esta exploración como navegar por ellos creando al mismo tiempo elementos dinámicos que ayuden al usuario a analizar la información de una manera mucho más eficiente.

A fin de cuentas una visualización de información explica historias, simplifica, mide, compara, explora, descubre…con el objetivo de convertir los datos en información y ésta última en conocimiento.

Sumado a estas ventajas, una herramienta de estas características basada en la nube (On Cloud) resulta mucho más interesante para todas aquellas personas del ámbito empresarial que deban realizar este tipo de análisis y/o presentaciones, dado que les otorga movilidad y facilidad en el acceso así como facilidad en el uso, ya que pueden emplearlas desde cualquier dispositivo con acceso a internet dejando a su elección cuál les resulta más cómodo para trabajar.

 

En este campo, Oracle ofrece una solución llamada Visual Analyzer (OVA) que integra a la perfección todos los datos relevantes de la empresa permitiendo una exploración de los datos eficiente y cómoda, y haciendo del reporting algo mucho más llevadero, visual e interesante.

Si desea más información, no dude en consultar la sección específica en nuestra página web:

http://onegolive.com/es/portfolio-golive-soluciones-consultoriaerp-crm-bi/oracle-visual-analyzer

Nuevas tecnologías y optimización de la producción

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La producción flexible es el futuro de la industria, siempre lo ha sido y siempre lo será.  Fabricar solamente lo que vamos a vender, es algo fácil de decir pero no tan fácil de lograr.

En los comienzos de la industria el dar salida a la producción no suponía un gran problema. Tal y como decía Henry Ford: «cualquier cliente puede tener el coche del color que quiera siempre y cuando sea negro». Conforme la competencia fue creciendo y los stocks comenzaron a acumularse fue necesario el empezar a mirar las cosas desde otra óptica.

En un principio se creyó que simplemente era una cuestión de ajustar la cantidad de unidades producidas a la demanda. Aunque a priori tiene mucho sentido, si esta es nuestra única estrategia de mercado podemos acabar con una demanda de nuestros productos igual a 0. El análisis estadístico de las engañosas correlaciones, aportó una nueva teoría, la clave estaba en el precio y su variación al alza o a la baja. Siempre y cuando no cambien factores que a la postre están en constante movimiento como la oferta de los competidores y productos sustitutivos además de los costes base.

Aunque los académicos siguen elucubrando desde sus sillones como encontrar la fórmula mágica que encaje producción con demanda, las empresas desde hace tiempo que han enfocado una visión mucho más práctica del asunto, intentando averiguar qué es lo  que quiere el cliente para así ofrecerlo de una manera competitiva intentando diferenciarse de sus competidores.

Durante décadas este enfoque ha sido realizado de una forma similar, estudios de mercados, benchmarking, etc… El concepto general era probar ideas con muestras que se consideraban representativas asumiendo que si funcionaba con la muestra funcionaría con el mercado. Hasta que comenzó la revolución digital, realmente pocas cosas cambiaban.

La nueva economía

Desde que los primeros ordenadores personales hicieron su aparición la evolución tecnológica ha sido constante, abriéndose  todo un mundo de posibilidades que sólo ahora comienzan a desarrollarse totalmente.

La primera y más obvia de ellas es la integración de los sistemas de información de todos los miembros de la cadena de valor. Esto permite una mayor precisión a la hora de realizar las estimaciones e incluso garantizar que un parte de esas estimaciones se base en compromisos por parte de clientes, reduciendo todavía más lo márgenes de error.

En general esta nueva forma de compartir la información con nuestros clientes y proveedores permite reducir de manera drástica los tiempos de respuesta. Muchas veces la información puede compartirse de forma automática sin necesidad de que ninguna persona intervenga. Los sistemas más avanzados son capaces de informar a los agentes implicados cada vez que se produce un cambio de relevancia. Es una evolución lógica siempre que surge una nueva tecnología intentamos utilizarla para hacer más rápido lo que ya estamos haciendo.

Otra aplicación común ha sido la integración vertical, vendiendo a los clientes directamente a través de la web. Gran parte de la venta al detalle de muchos artículos como moda, complementos, electrónica o cultura se realiza en estos momentos a través de Internet. Al simplificar los canales de distribución mediante un contacto directo con el cliente se dispone de una información mucho más directa sobre la demanda de productos.

La interacción social con los productos

Con el tiempo han ido surgiendo nuevas formas de aprovechar las tecnologías digitales. Un ejemplo claro ha sido el de las redes sociales. Mediante su uso han sido muchas las firmas que han abierto un canal de comunicación directa con los usuarios finales obteniendo una valiosa fuente de información de cómo los clientes interactúan con sus productos, que problemas encuentran que cosas podrían mejorar.

Esta es sin duda una forma mucho más directa e inclusiva que los tradicionales métodos de test de producto. Con este método estamos obteniendo información en tiempo real sobre la respuesta de nuestros productos en el mercado y además tenemos una vía de comunicación directa para resolver las incidencias y problemas que puedan  tener nuestros clientes. Todo ello a un coste relativamente bajo. La principal falla que suelen tener las empresas que utilizan las redes sociales como canal de comunicación es saber incorporar toda esa información en su estrategia de producto, rectificando y mejorando el diseño de su cartera de  productos.

¿Serán capaces las empresas algún día de salvar de manera efectiva la gran brecha de información que separa el marketing de la gestión de la producción?

La impresión en 3D una nueva forma de concebir la manufactura de productos

Con la impresión en 3D ha supuesto un nuevo modelo de negocio en lo que se refiere a la forma de producir un gran rango de productos. El fabricante o impresor queda totalmente disociado del diseño del producto, el simplemente recibe un conjunto de especificaciones técnicas del mismo y lo produce. Esto permite lograr el ansiado objetivo de fabricar exclusivamente bajo demanda.

Y es que con las nuevas técnicas de impresión en 3D y especialmente con el abaratamiento que han experimentado en los últimos años, la producción de grandes series de artículos sólidos probablemente experimente un serio revés. Para empezar los costes por localización caerán en picado. Los costes totales de operar una impresora en 3d tienden a ser similares en todos los lugares. Por lo tanto no tiene sentido ubicar nuestra producción en otro país aunque los costes laborales sean menores. Por otro lado el tener el centro de producción cerca de los clientes otorga una ventaja en la capacidad de respuesta además de abaratar los costes de transporte.