ibm_fredbalboniEsta semana mantuve una interesante conversación con Fred Balboni experto en Business analytics and optimization de IBM, en el marco del evento Information On Demand 2009 ó IOD2009. De la conversación que mantuvimos algunos colegas con el, extraigo algunas ideas que me parecen interesantes de rescatar, y añado mis impresiones a las mismas. Estoy seguro que a más de un CIO le parecerán interesantes y que al comentarlas con otros ejecutivos de la empresa, estarán hablandodeti.

Idea 1: El foco actual de los negocios no es tener una infraestructura más eficiente, es más bien en soportar la toma de decisiones.
La mayoría de las empresas actuales cuenta con sistemas automatizados para el backoffice, pero encuentran que los simples reportes históricos no son suficientes para realizar predicciones, hay que tomar en cuenta otros aspectos como cambios estacionales, precios de los productos, condiciones del transporte, etc., lo que obliga a intentar modelos predictivos.
Idea 2. Es difícil recuperarse de una mala decisión, y puede ser muy determinante. Las decisiones tienen que ser las adecuadas y ser correctas.
A veces una decisión puede ser peor que la inacción misma, por ejemplo al invertir en la bolsa, o al comprar suministros a futuro. Esto obliga a que las decisiones que se toman deben estar ampliamente soportadas.
Idea 3. La velocidad [en la toma de decisiones] se está volviendo muy importante, ante la rápida generación de información actual.
Más allá del uso de modelos predictivos o no, los reportes actuales tienden a ser muy complicados por la gran cantidad de datos disponibles para evaluar. El modelo que se use debe ser capaz de detectar por si sólo diferencias significativas y los patrones que puedan surgir.
Idea 4. Un nuevo paradigma: el de las tres V: Velocidad, Volumen y Variedad.
La gran cantidad de datos que se obtienen actualmente hacen cada vez más compleja la situación. Se puede hacer una analogía con los detalles que podemos apreciar en un edificio si vamos caminando, en bici, carro, avión… Mientras más rápido se pase, menos detalles se pueden apreciar en el edificio. Por lo tanto las nuevas soluciones deben ser capaces de procesar mayor volumen de datos, más variados y a más velocidad.
Idea 5. La eficiencia –por encima de la que se tiene normalmente– es un factor de decisión.
Buscar una mayor eficiencia de la que se tiene, es algo obligatorio para las empresas actuales.
Idea 6. La data no estructurada se puede usar para formar parte de estructuras estructuradas para la toma de decisiones. Pero seguirá siendo data no-estructurada.
Ante el dilema de que se puede hacer con data no estructurada, hay al menos un enfoque que funciona: encerrarla en una estructura estructurada. Así se pueden guardar audios de reclamos, dentro de un registro que encierra los datos del reclamo mismo, por dar un ejemplo. Seguirá siendo data no estructurada, que no esta lista para la búsqueda, pero si se podrá localizar fácilmente.
Idea 7. Explotar esta data no estructurada, podrá llevar a nuevos negocios.
Por ejemplo, las compañías de celulares podrían dar reportes del tráfico, al seguir las señales de los celulares de sus clientes, a lo largo del día. … por supuesto que habrá que solucionar algunos problemas, como determinar si el usuario está caminando o va en un carro, pero son aspectos solucionables.