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Últimas tendencias de Data Analytics

AGENDA


1 Introducción 2 Data Analytics

3 Internet of Things

4 Inteligencia Artificial

5 Drones 6 Robótica

7 Gobierno de datos

8 El nuevorol del CDAO


INTRODUCCIÓN

Estudios conducidos por PwC revelan que las inversiones en soluciones analíticas y de manejos de datos no son un tema del futuro, sino un tema actual que espera ser redituable en un mediano plazo.

Los datos se encuentran actualmente en los reflectores. Líderes de negocios a nivel mundial están considerando los datos como un activo estratégico de la compañía.

Pero, ¿qué estamos haciendo actualmente con los datos? ¿Estamos llevando negocios enfocados en datos y el análisis de información o estamos reaccionando ante las necesidades de nuestros clientes y mercado?


DATA ANALYTICS

¿Cómo ayuda Data Analytics a que los ejecutivos puedan tomar mejores decisiones de manera más rápida y efectiva?

https://www.youtube.com/watch?v=6naW6Kg23q4

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TECNOLOGÍAS


INTERNET OF THINGS

El Internet de las Cosas se refiere a la red de objetos físicos que se pueden acceder a través de Internet. Estos objetos contienen tecnologías incrustadas que les permiten interactuar con los estados internos y / o el ambiente externo, cerrando la brecha entre los ambientes digitales y físicos.

• Sensores, conectividad y las personas y procesos

• Crecimiento

• Oferta heterogénea

• La personalización y la retroalimentación en tiempo real

• El futuro de IoT


CASO DE USO

Aerolíneas

https://www.youtube.com/watch?v=oCsXOj_tu0Q

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Define las tecnologías emergentes que pueden comprender, aprender, y actuar basándose en información. Las formas de Inteligencia Artificial (IA) actualmente, incluyen asistentes digitales, chatbots y aprendizaje automático trabajando de tres maneras:

La inteligencia asistida

Ampliamente disponible al día de hoy, mejora lo que las personas y organizaciones ya estaban haciendo. Por ejemplo los GPS actuales que se adaptan a condiciones de la carretera al recibir direcciones de los conductores.

La inteligencia aumentada

Emergente en nuestros días y las organizaciones, se busca realizar acciones no posibles sin la interacción con sistemas inteligentes. Como los programas que coordinan funciones de los automóviles con los servicios de viajes compartidos.

La inteligencia autónoma

Desarrollada para el futuro, máquinas actuando por su cuenta. El ejemplo más aterrizado serían los vehículos de conducción autónoma.


INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Importancia de la Inteligencia Artificial para ayudar a resolver problemas en la sociedad:


MACHINE LEARNING

DefiniciónEs una técnica utilizada para desarrollar inteligencia artificial que se alimenta de información obtenida de diferentes fuentes.

FuncionamientoConsiste en algoritmos “inteligentes” capaces de formar e identificar patrones en grandes grupos de datos e información de forma concreta y adaptable.

Machine Learning

Principales casos de usoLos principales casos de uso para esta técnica se

encuentra en la industria de Retail, Sector financiero, transporte y manufactura.

Mercado actualHoy, más de 50% de las organizaciones IT

experimentan con IA de diferentes maneras, especialmente con el aprendizaje de máquinas

(Machine Learning).


CASO DE USO

Retail


CASOS DE USO

Datos! Datos! Datos!

Hoy en día, el activo principal de las compañías de retail son los datos que obtienen y de sus clientes.

Dificultad para la explotación

Existe una brecha enorme entre los datos que poseen los retailers y su habilidad de generar ideas aplicables.

Asistente digital

Ayudan a los compradores a identificar en donde pueden encontrar los artículos que requieren

Motores de recomendaciones

Realizan recomendaciones de productos y promociones que pueden interesar al clienteen base a su perfil.

Compras experenciales

Las buenas experiencias hacen a los clientes más leales a la marca y con mayor probabilidad de recomendarla.

Híper personalización

Entender las necesidades de los clientes, mensajes personalizados, ofertas individualizadas, programas de lealtad relevantes y con beneficios para el cliente.

Machine Learning

Utilizando diferentes técnicas de machine learning se ofrecen a clientes compras asistidas o productos acorde a sus perfiles e historial.


DRONES

Investigaciones llevadas a cabo por el área de DronePowered Solutions de PwC ha cuantificado el mercado potencial para soluciones de esta categoría:

• Cifras en miles de millones de dólares americanos

Solución Valor del mercado

Valor total del mercado de soluciones desarrolladas con Drones

$ 127.3

Sistemas de control de vuelo $ 18.7

Transferencia de datos $ 3.5

Almacenamiento de datos $ 1


CASO DE USO

Telecomunicaciones


CASOS DE USO

• Entre los principales usos de tecnología actual para la industria de telecomunicaciones destacan las siguientes:

• Mantenimiento: Gestión y mantenimiento de activos y la infraestructura operativa. Para asegurar la continuidad del servicio, las torres de telecomunicaciones deben ser examinadas regularmente. Los drones son la herramienta ideal para realizar estas tareas de forma efectivas a costos accesibles para acelerar y mejorar este proceso

• Planeación y optimización de red: Mediante el uso de drones se pueden realizar pruebas de visibilidad (LoS por sus siglas en inglés)

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Identificación de dispositivos instalados en mástiles a través de drones

Dispositivos instalados en infraestructura

Radio señal o señal de red

Creación de mapa mostrando topografía alrededor del mástil

Identificación de obstáculos entre mástil y receptor

Receptor de la señal


CASO DE USO

Infraestructura

https://www.youtube.com/watch?v=5ROVWsnGBmM

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ROBÓTICA

El mercado global de robótica está creciendo en 17% anual acorde al IDC y tendrá un valor de US$135 en 2019

Los principales usos para la robótica se tienen en el sector salud y la industria de manufactura

Sector Salud

Herramientas combinando servicios de IA y robótica permiten ofrecer soluciones como detección temprana, diagnósticos eficaces, apoyo en la toma de decisiones, determinación y seguimiento de tratamientos, investigación y entrenamiento

Manufactura

La creación de plantas digitales esperan obtener retornos de inversión en 5 años o menos


MANUFACTURA

Estrategia Beneficios Tecnología Personas

La alta dirección debe liderar la transformación digital - Empieza ahora.

Implementar manufactura digital significa construir una fuerza de trabajo digital.

Las compañías toman decisiones más inteligentes usando análisis de datos predictivos y aprendizaje automático.

Tecnologías como los Co-Bots, digital twins o realidad aumentada conducen a operaciones más ágiles y productivas.

Conectar fábricas internamente y externamente a través de un integrado MES es esencial.

Como prioridad en la agenda de gestión. 91% de las compañías industriales están invirtiendo en fábricas digitales.

La digitalización es compartible con la centralización del cliente y la fabricación regional.

Fábricas digitales fortalecen. “Hecho en Alemania/Europa”

Sin recuperación rápida – Las inversiones en fábricas digitales son estratégicas con un ROI de dos a cinco años.

Las compañías esperan ganancias del 12% en 5 años.

Mensajes clave para Fábricas digitales 2020


En 5 años.

De 3 a 4 años.

En 2 años.

En 1 año.

ROI esperado en una inversión de fábrica digital

¿Cuándo esperas obtener un retorno sobre tus inversiones en fábricas digitales o conceptos digitales?

Fundamento: Encuestados cuyas compañías tienen o planean tener una fábrica digital o el uso de uno o más conceptos digitales. 9% de los encuestados no mencionan un periodo.

Metales y minería

Electrónicos Ingeniería y equipo industrial

Proceso industrial

Manufactura industrial

Bienes del cliente

MANUFACTURA


SECTOR SALUD

Década actual Siguiente décadaÚltima década

Plataformas médicas.

Utilizable, Big data, análisis de salud.

Soluciones médicas.

Robótica, IA, realidad aumentada.

Productos Médicos.

Equipo, Hardware, consumibles.

Diferenciación por proveer servicios a las partes interesadas clave. Enfocados en el cuidado basado en resultados en tiempo real.

Diferenciación a través de soluciones inteligentes para la salud basada en evidencia / resultados. Basado en cuidado preventivo.

Diferenciación es solamente a través de la innovación del producto. Enfocado en el cuidado basado en la evidencia histórica


SECTOR SALUD

Porcentaje de personas dispuesta e indispuestas a tener sus necesidades de salud atendidas a través de robótica e inteligencia artificial

Mercado en inteligencia artificial para aplicaciones en el cuidado de la salud. Mundial, 2014, 2021. (En millones)

Dispuestas No dispuestas Sin postura


CASOS DE USO

Sector Salud

https://www.youtube.com/watch?v=DUr0hXGZ4Vo

https://www.youtube.com/watch?v=DUr0hXGZ4Vo


DATA GOVERNANCE


DATA GOVERNANCE

Históricamente el gobierno de datos se ha interpretado

como control de información, enfocado en reducir costos, minimizar

riesgos y restringir accesos.

Hoy en día gobierno de datos consiste en asegurar

que cada empleado tenga el acceso necesario a la

información que le permite hacer y cumplir mejor sus

funciones y de empoderar a los empleados para generar

el mayor valor posible de sus datos.

En resumen, el gobierno de datos facilita para todos los

empleados encontrar, entender y confiar en los

datos


CASOS DE USO

Data Governance


DATA GOVERNANCE

Protección de datos

•Entender que actualmente los datos son el activo más valioso de la compañía y atender las necesidades regulatorias y de cumplimento de forma acertada

BI y Analytics

•Con un correcto programa de gobierno de datos, se obtiene la confiabilidad necesaria en la información para obtener los resultados esperados de inteligencia de negocios y Analytics.

Master Data Management

(MDM)

• Las políticas y procedimientos definidos por gobierno de datos habilitan a las empresas a poder implementar programas de manejo de datos exitosos

Big Data

•Gobierno de datos ayuda a la definición de políticas de almacenaje de información, controles para asegurar la consistencia y calidad de los datos y da el acceso a los usuarios necesarios para poder explotar la información de forma adecuada

Calidad de datos

•Va totalmente de la mano con gobierno de datos. Un programa de gobierno de datos siempre debe considerar el factor de la calidad de la información para poder brindar el valor y los resultados esperados a la solución


NUEVO ROL DEL CDAO

Chief Data Analytics Officer


NUEVOL ROL DEL CDAO

Es un rol relativamente nuevo pero que se espera que el 90% de las compañías tengan la posición cubierta para 2019 (Gartner)

Las responsabilidades principales serán

Data Governance

Data Analytics

Arquitectura de Datos

Manejo de Datos

Será primordial establecer los fundamentos correctos de gobierno de datos, ya que de aquí se generará la información y procesos que apoyarán el resto de las responsabilidades

Para ser exitosos en el manejo de información, será importante que se consideren los siguientes cuestionamientos: de dónde vienen los datos, qué significan los datos y asegurar que los datos son correctos

¡GRACIAS!

Ignacio MadridSocio de Advanced Risk & Compliance Analytics Solutions+52 (55) [email protected]

Alberto PáezGerente Senior de Advanced Risk & Compliance Analytics Solutions+52 (55) [email protected] EstebanGerente de Advanced Risk & Compliance Analytics Solutions+52 (55) [email protected]

08 DIC 2017Últimas tendencias de Data Analytics

mailto:[email protected]



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