{"id":8560,"date":"2018-05-18T16:13:15","date_gmt":"2018-05-18T21:13:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.openintl.com\/ambienteWordpress\/?p=8560"},"modified":"2022-09-23T10:06:34","modified_gmt":"2022-09-23T15:06:34","slug":"optimice-sus-procesos-de-negocio-usando-analiticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.openintl.com\/es\/optimice-sus-procesos-de-negocio-usando-analiticas\/","title":{"rendered":"Optimice sus procesos de negocio usando anal\u00edticas"},"content":{"rendered":"\t\t
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A medida que la gesti\u00f3n de datos con herramientas de software se ha convertido en una tendencia expandida, m\u00e1s empresas de servicios p\u00fablicos y de telecomunicaciones buscan beneficiarse de los resultados de dicha informaci\u00f3n, con el objetivo de convertirse en l\u00edderes de sus industrias. Para tal fin, estas empresas necesitan una soluci\u00f3n de software que incluya anal\u00edticas, la cual facilite la toma de \u00a0decisiones m\u00e1s acertadas y provea un mayor conocimiento del negocio, lo que deriva en un mejor desempe\u00f1o organizacional.<\/h4>

El aumento exponencial de la generaci\u00f3n de datos puede llegar a ser para las empresas de servicios p\u00fablicos y las de telecomunicaciones o bien una oportunidad de crecimiento o una amenaza para su permanencia en el mercado. Cu\u00e1l de estas opciones se materialice depende en gran medida del tipo de soluci\u00f3n de software<\/a> que las organizaciones empleen para analizar y manipular altos vol\u00famenes de informaci\u00f3n.<\/p>

En este contexto, cada vez m\u00e1s empresas est\u00e1n empleando soluciones de software que incluyen herramientas de anal\u00edticas; en el sector de las telecomunicaciones, una investigaci\u00f3n de Accenture -multinacional de servicios de consultor\u00eda y servicios tecnol\u00f3gicos- desvel\u00f3 que 62% de las empresas de telecomunicaciones consideran necesario emplear una estrategia de datos masivos y anal\u00edticas para mantener la competitividad.(1)<\/a> En el sector de las utilities, por otra parte, una investigaci\u00f3n llevada a cabo entre m\u00e1s de 70 proveedores de servicios p\u00fablicos en Estados Unidos, revel\u00f3 que el 46% de estas compa\u00f1\u00edas est\u00e1n empleando anal\u00edticas que permiten anticiparse a interrupciones del servicio por incidentes o da\u00f1os.(2)<\/a><\/p>

Aunque el t\u00e9rmino anal\u00edticas tiene diversas acepciones, se puede decir que hace referencia a la disciplina que utiliza l\u00f3gicas y estructuras matem\u00e1ticas para analizar los datos de una compa\u00f1\u00eda y producir conocimiento que permita tomar decisiones de negocios y realizar cambios significativos.(3)<\/a><\/p>

Las anal\u00edticas dependen de tres tipos de tecnolog\u00edas que toda soluci\u00f3n que gestione datos masivos debe incluir: en primer lugar, tecnolog\u00edas de gesti\u00f3n y recuperaci\u00f3n de datos,<\/em> que permitan el acceso, consulta, extracci\u00f3n y manipulaci\u00f3n de informaci\u00f3n almacenada; segundo, modelos y an\u00e1lisis estad\u00edsticos y matem\u00e1ticos, <\/em>que facultan al usuario para explorar los datos de una manera m\u00e1s espec\u00edfica con el objetivo de descubrir patrones, tendencias y anomal\u00edas; por \u00faltimo, t\u00e9cnicas de visualizaci\u00f3n y presentaci\u00f3n de datos<\/em> que, como su nombre lo indica, hacen posible presentar y resumir informaci\u00f3n hist\u00f3rica o de tiempo real usando gr\u00e1ficos din\u00e1micos e interactivos.<\/p>

El uso de una soluci\u00f3n de software que incluya este tipo de herramientas puede traer consigo m\u00faltiples beneficios para las empresas de utilities y las telcos. Ejemplo de ello es el caso de PPL, compa\u00f1\u00eda matriz proveedora de servicios p\u00fablicos que cuenta con m\u00e1s de 10.000.000 de clientes en Estados Unidos y Reino Unido; al usar anal\u00edticas que identificaban los patrones de pago de los clientes, PPL pudo predecir con un 99% de precisi\u00f3n las cuentas que estaban en riesgo, determinando en qu\u00e9 momentos algunos clientes podr\u00edan tener dificultades para pagar sus facturas, antes de que \u00e9stas cayeran en procesos de cobro y las cuentas fueran canceladas.(4)<\/a> De esta manera, la empresa redujo la tasa de cancelaci\u00f3n de servicios de los clientes, salvando en dos a\u00f1os m\u00e1s de 54.000 cuentas que se habr\u00edan perdido de no haber usado anal\u00edticas.<\/p>

Otro caso de \u00e9xito, esta vez en el sector de las telecomunicaciones, es el de Vodafone, una de las compa\u00f1\u00edas m\u00e1s grandes de esta industria a nivel mundial, quien gracias al uso de anal\u00edticas en tiempo real ha logrado aumentar sus ingresos entre 1 y 2% con la venta de ofertas comerciales que se anticipaban a las necesidades de los clientes. Al comparar los consumos de voz y de datos con la informaci\u00f3n hist\u00f3rica del cliente, as\u00ed como con la de otros clientes que ten\u00edan patrones de consumo similares, Vodafone pudo crear mejores planes de servicio para sus usuarios.(5)<\/a><\/p>

De igual forma, el uso de anal\u00edticas en tiempo real le ha permitido a Vodafone detectar casos de fraude en minutos. De acuerdo con algunos estudios las compa\u00f1\u00edas de telecomunicaciones pierden m\u00e1s de 46 billones de d\u00f3lares por causa de fraudes. La mayor\u00eda de los sistemas de detecci\u00f3n de fraudes toman 24 horas o m\u00e1s para detectar estas anomal\u00edas; usando anal\u00edticas en tiempo real, Vodafone ha podido reducir el tiempo de detecci\u00f3n de fraudes de 24 horas a 3 o 4 minutos, lo que le ha ahorrado millones de d\u00f3lares a la compa\u00f1\u00eda.(6)<\/a><\/p>

Otros beneficios que puede generar el uso de anal\u00edticas para estas empresas son: simplificar las operaciones de negocio, mejorar la gesti\u00f3n de riesgos, aumentar la confiabilidad del servicio, incrementar los niveles de lealtad del cliente, mejorar la productividad de las unidades de trabajo, reducir los costos de mantenimiento y de operaciones,\u00a0 entre otros.<\/p>

As\u00ed pues, para que toda compa\u00f1\u00eda de servicios p\u00fablicos o de telecomunicaciones pueda crear nuevas oportunidades de negocio, debe contar con una soluci\u00f3n de software que le permita aprovechar al m\u00e1ximo la informaci\u00f3n masiva. Para ello es indispensable que la soluci\u00f3n que empleen les permita crear e implementar m\u00e9tricas y KPIs alineados con modelos de anal\u00edticas, desplegando dicha informaci\u00f3n en gr\u00e1ficos din\u00e1micos y tableros de control f\u00e1ciles de interpretar, de manera que se puedan optimizar y rentabilizar los procesos de negocio de la empresa bas\u00e1ndose en el conocimiento de hechos objetivos sobres sus operaciones y clientes.<\/p>

(1)<\/a> Ver, \u201cTelcos need real-time analytics strategies to capitalise on big data\u201d. Disponible en http:\/\/www.computerweekly.com\/opinion\/Telcos-need-real-time-analytics-strategies-to-capitalise-on-big-data<\/p>

(2)<\/a> Fuente: \u201cBRIDGE Energy Group\u00ae \u2013 2017 BRIDGE Index\u2122 \u2013 Grid Analytics Survey\u201d.\u00a0 Para mayor informaci\u00f3n vea\u00a0 https:\/\/www.bridgeenergygroup.com\/wp-content\/uploads\/2017-BRIDGE-Index-Survey-<\/p>

(3)<\/a> Ver \u201cAnalytics\u201d Disponible en https:\/\/www.gartner.com\/it-glossary\/analytics\/<\/p>

(4)<\/a> Ver \u201c3 powerful ways a data model can benefit energy and utilities\u201d http:\/\/www.ibmbigdatahub.com\/blog\/3-powerful-ways-data-model-can-benefit-energy-and-utilities<\/p>

(5)<\/a>\u00a0 Ver \u201cReal-time IoT analytics boost revenues for telecoms\u201d Disponible en https:\/\/www.techrepublic.com\/article\/real-time-iot-analytics-boost-revenues-for-telecoms\/<\/p>

(6)<\/a> Ver Argyle Data Combating the Billion Dollar Fraud Industry With Machine Learning and Real-Time Analytics. Company Strengthens Its Executive Bench With Hires From AT&T and Vodafone. Disponible en https:\/\/www.argyledata.com\/argyle-data-combating-the-billion-dollar-fraud-industry-with-machine-learning-and-real-time-analytics\/<\/p>

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