6 historias de éxito de analítica de datos

Una mirada al interior

0
32

Si los datos son el nuevo petróleo, entonces saber cómo refinarlos en inteligencia procesable es la clave para liberar su potencial, convirtiendo a los líderes de TI en estrellas de rock ante los ojos de sus C-suites y juntas directivas. En consecuencia, los CIOs están aprovechando la analítica predictiva, elaborando algoritmos de aprendizaje automático, y probando soluciones analíticas en pos de la eficiencia empresarial y nuevas formas de servir a los clientes.

Gracias a un impulso universal por la transformación digital, los ingresos mundiales de big data y software de análisis empresarial superarán los 189,1 mil millones de dólares en el 2019, un aumento del 12% con respecto al 2018, según IDC. «Las empresas se están reorganizando para satisfacer estas demandas e invirtiendo en tecnología moderna que les permitirá innovar y seguir siendo competitivas”, señala el analista de IDC, Dan Vesset. «Las soluciones BDA están en el corazón de muchas de estas inversiones”.

Los CIOs que utilizaron la analítica para impulsar el crecimiento de ventas y utilidad, compartieron recientemente las lecciones aprendidas y los consejos para los compañeros que realizan esfuerzos similares.

La analítica de Accenture facilita las ventas, la utilización y diversidad
La analítica guía muchas de las decisiones tomadas en Accenture, comenta el CIO, Andrew Wilson. Por ejemplo, la herramienta Win Probability Tool de la compañía de servicios profesionales aprovecha las métricas clave definidas por los propietarios de negocios, para calificar la probabilidad de ganar potenciales oportunidades empresariales.

La aplicación revisa los datos CRM de Salesforce.com de Accenture, teniendo en cuenta los acuerdos de varios años, así como la geografía, los puntos de precio, los márgenes y otras métricas para predecir el potencial de pérdida con una precisión del 90%.

En un momento en que las empresas colocan primas en la asignación de recursos, Accenture también usa analítica para rastrear dispositivos tecnológicos y utilización de bienes inmuebles. El panel del dispositivo muestra las tendencias de utilización por ubicación, con la capacidad de profundizar al nivel del dispositivo. El panel espacial muestra el uso de asientos y salas de reuniones en las oficinas de Accenture y en los centros de entrega, basándose en nueve fuentes de datos que se actualizan mensualmente.

Ambas aplicaciones permiten a los líderes tomar decisiones críticas que mejoran la experiencia de los 500 mil empleados de Accenture, muchos de los cuales trabajan de forma remota y viajan frecuentemente. «Obtener la utilización correcta en términos de espacio y tecnología es clave”, asegura Wilson. «Tenemos que tener mucho cuidado con la forma en que asignamos bienes inmuebles fijos y oficinas”.

Y otra señal de que las compañías continúan enfatizando la diversidad y la inclusión es que Accenture está utilizando la analítica predictiva para llevar a cabo el modelado actual y el modelado de predicción para realizar escenarios hipotéticos que prueban los impactos de las contrataciones de género y pronósticos utilizando diferentes aportes. La herramienta es fundamental para ayudar a Accenture a alcanzar su objetivo de paridad de género 50/50 para el 2025, así como para tener un 25% de la fuerza laboral femenina en puestos de liderazgo.

Wilson respalda estas aplicaciones con un lago de datos que se ejecuta en la nube Azure de Microsoft, en la que los empleados solicitan información y visualizan con el software Qlik.

Lección aprendida: Cuanto más grande es la empresa, más valor queda atrapado en los datos que ha recopilado. Accenture está constantemente revisando su enfoque para proporcionar servicios de consultoría, lo que significa evolucionar hacia qué datos conserva y cómo. «Una estrategia digital tiene a la analítica como núcleo”, anota Wilson.

Belkin carga su estrategia analítica
En Belkin, propiedad de Hon Hai, el CIO Lance Ralls se está preparando para la analítica dirigida a información operativa y clientes. Pero antes de que pueda ejecutar esa estrategia para el fabricante de cables de carga, adaptadores y estuches para smartphones, laptops y otros dispositivos, Ralls debe establecer una base sólida de datos.

Entonces, el equipo de Ralls está revisando una variedad de hojas de cálculo de Excel para obtener datos que eventualmente se agregarán a un lago de datos. También están ejerciendo una gestión de copia de datos, una práctica en la que los usuarios pueden retroceder y avanzar rápidamente a través de snapshots de datos de informes financieros y empresariales para identificar problemas. El software, de Delphix, también permite a Belkin virtualizar, comprimir y proteger datos.

«Los usuarios se sienten mucho más cómodos con los datos y pueden ejecutar muchos más informes, dando al negocio más datos en tiempo real para analizar”, señala Ralls.

Lección aprendida: Prepárese para 5G. Si los CIOs aún no están pensando en esta tecnología de red celular ultrarrápida, Ralls asegura que deberían hacerlo. Él ya está pensando en cómo la eventual «explosión de datos” habilitada por 5G afectará las puertas de enlace inalámbricas, routers y otros productos de Belkin que proporcionan conectividad para los clientes.

Shell procesa datos para anticipar las fallas en la maquinaria
Pocos sectores generan más datos que la industria energética. Pero durante años, el gigante petrolero Shell no sabía dónde estaban las piezas en sus diversas instalaciones alrededor de todo el mundo; no sabía cuándo reponer existencias; y no sabía cuándo ocurrían los problemas de mantenimiento hasta que las piezas comenzaban a fallar. Dado que el tiempo de inactividad de la máquina les cuesta a las empresas industriales millones de dólares por día, Shell decidió recolectar datos para evitar estos problemas.

Shell construyó una plataforma de analítica basada en software de varios proveedores para ejecutar modelos predictivos para anticipar cuándo podrían fallar más de tres mil piezas diferentes de máquinas de extracción de petróleo, según Daniel Jeavons, gerente general del centro de excelencia de ciencia de datos de Shell.

Una de esas herramientas, Databricks, captura la transmisión de datos a través de Apache Spark. Shell utiliza esta herramienta para planificar mejor cuándo comprar piezas de las máquinas, cuánto tiempo conservarlas y dónde colocar los artículos de inventario.

La herramienta, alojada en la nube Azure de Microsoft, ha ayudado a Shell a reducir el análisis de inventario de más de 48 horas a menos de 45 minutos, ahorrando millones de dólares al año en el costo de mover y reasignar inventario.

Lección aprendida: Se necesitan muchas herramientas para evitar las fallas de la maquinaria. Jeavons comenta que la plataforma de Shell incluye software de Databricks, AlteryxC3SAP y otros proveedores para ayudar a sus científicos de datos a generar conocimientos internos empresariales. En última instancia, los CIOs deben evaluar las herramientas adecuadas y ver qué funciona antes de realizar compras importantes.

La analítica de Cargill proporciona datos a los camaroneros
La unidad de nutrición animal de Cargill desarrolló iQuatic, una aplicación móvil de seguimiento de datos que ayuda a los camaroneros a reducir la tasa de mortalidad de sus cosechas.

La aplicación predice la biomasa en los estanques de camarones en función de factores ambientales, como la temperatura, el pH y la nutrición. Además, la app trabaja en conjunto con el sistema de alimentación automatizada de camarones iQuatic de Cargill, que emplea alimentadores automáticos que utilizan tecnología acústica para comprender los patrones naturales de alimentación de los camarones, señala Tiffany Snyder, CIO de Animal Nutrition Enterprise de Cargill. Snyder presentó el sistema iQuatic en el CIO 100 Symposium en agosto.

Los acuicultores guardan los datos de la aplicación en la nube, luego acceden a un panel de operaciones en vivo que visualiza el rendimiento del estanque, brindando medidas clave y analítica predictiva que los ayudan a administrar mejor la salud de los camarones y aumentar los rendimientos. Anteriormente, los acuicultores recopilaban estos datos a la antigua: con lápiz y papel.

Lección aprendida: Para construir la aplicación, Snyder dice que Cargill envió ingenieros y ejecutivos de negocios a una granja de camarones en Ecuador para aprender cómo los acuicultores recopilan los datos de sus estanques. «Hicimos que el granjero formara parte de nuestro equipo”, afirma Snyder. Snyder dice que trabajar rápidamente en equipos ágiles preparó el camino para un piloto exitoso en cinco meses y, en última instancia, un lanzamiento de producción.

Lograr que la analítica de datos funcione en Merck
La compañía global de atención médica Merck, buscaba utilizar los datos recopilados en ERP y sistemas centrales para la ejecución de fabricación y el control de inventario, para obtener más conocimientos internos empresariales. Pero debido a que sus ingenieros dedicaban del 60 al 80% de su esfuerzo en encontrar, acceder e ingerir datos para cada proyecto, el objetivo empresarial no se cumplía. «No estábamos considerando a los datos como un activo viable, permanente y valioso”, señala Michele D’Alessandro, CIO de fabricación de TI en Merck. «Queríamos establecer una cultura en la que pasáramos mucho menos tiempo moviendo y presentando los datos, y mucho más tiempo usando los datos para obtener resultados empresariales significativos”.

Merck creó MANTIS (Manufacturing and Analytics Intelligence), un sistema de almacenamiento de datos que comprende bases de datos in-memory y herramientas de código abierto que pueden procesar datos alojados en sistemas estructurados y no estructurados, incluidos texto, video y redes sociales. Es importante destacar que el sistema fue diseñado para permitir a los analistas empresariales, no técnicos, ver fácilmente los datos en el software de visualización. Por el contrario, los científicos de datos podrían acceder a la información a través de sofisticadas herramientas de simulación y modelado. MANTIS ha ayudado a disminuir el tiempo y el costo de la cartera general de proyectos de analítica de TI de la compañía en un 45%. Los resultados comerciales tangibles incluyen una reducción del 30% en el tiempo promedio de entrega y una reducción del 50% en los costos promedio de inventario.

Lecciones aprendidas: D’Alessandro asegura que una clave de su éxito fue identificar un proyecto insignia de analítica en una planta de Asia-Pacífico donde Merck pudiese ver la mayor recuperación. Al demostrar éxito la ejecución de MANTIS en esa ubicación, se convirtió en un llamado a la acción en otros sitios. También aprendió a no morder más de lo que puede masticar. D’Alessandro dice que «se extralimitó» en un experimento temprano para usar inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar los costos de los procesos de fabricación de Merck. «No fue por falta de patrocinio o falta de visiones, simplemente no pudimos hacer que funcione”, comenta.

ARC aborda la nueva gestión de datos
Los datos son el alma de Airlines Reporting Corp. (ARC), que cada año liquida más de 88 mil millones de dólares en transacciones de pasajes aéreos entre aerolíneas, incluidas Delta, American Airlines, British Airways, Alaska Airlines y agencias de viajes como Expedia. Las aerolíneas pagan para acceder a los datos que ARC recopila en estas transacciones, para obtener más información sobre los destinos de los viajeros, cuándo viajan y cuánto pagan en el proceso por más de 2,2 mil millones de vuelos cada año.

ARC recopila los datos, los ingiere en motores de análisis, los refina y crea informes personalizados para sus clientes. La compañía está migrando de un almacén de datos de Teradata a un software en la nube de Snowflake, lo que ayudará a ARC a llevar productos de datos al mercado más rápido y ofrece una mayor escalabilidad y rendimiento gracias a su hogar en AWS, comenta el CIO de ARC, Dickie Oliver. Oliver dice que Snowflake, que está diseñado para separar los recursos informáticos del almacenamiento de datos, permite que ARC cree rápidamente nuevos informes personalizados para los clientes. Gracias a este proyecto, ARC podrá crear nuevos productos diseñados para clientes que tengan en cuenta nuevas formas de datos, agrega Oliver.

Lección aprendida: Mudarse a una nueva plataforma de datos es intimidante, y no solo por el cambio de tecnología; la gestión del cambio es la verdadera pesadilla aquí. Para empezar, hacer que las mentes de las personas «se adapten al cambio y guiarlas a través del proceso es la parte más desafiante”, señala Oliver. Y agrega que está completamente comprometido en capacitar al personal, incluyendo guiarlos hacia certificaciones y contratar a consultores, como Slalom, para ayudar con la gestión del cambio.

Clint Boulton, CIO.com / CIOperu.pe