Rumbo a la analítica avanzada 

Empresas en todo el mundo, incluyendo Uruguay, generan y almacenan un gran volumen de datos con enorme potencial. Sin embargo, durante muchos años, no lo han podido explotar en su totalidad debido a la falta de capacidades tecnológicas y perfiles adecuados para realizarlo.

¿Cómo estamos hoy?

Empresas líderes han demostrado que el análisis de información juega un rol fundamental en la competitividad y que estar al margen puede significar quedar por fuera del negocio. En Deloitte venimos trabajando en el análisis de datos desde hace ya varios años, y hemos notado que en la mesa de directivos de nuestros clientes de Uruguay y la región se ha comenzado a plantear el análisis avanzado de datos como capacidad clave a desarrollar e impulsar. Confirmamos esto en nuestro evento CFO Program realizado el pasado Julio de 2017, donde los Gerentes Financieros de grandes organizaciones identificaron Analytics Avanzado como la principal capacidad deseada a incorporar en sus organizaciones en un futuro cercano.  

¿Qué hacemos hoy?

Vimos a varios clientes tradicionales animarse a trabajar en el desarrollo de sus primeros modelos centrados principalmente en segmentar grupos de interés para focalizar sus acciones, además de entender y predecir el comportamiento de sus clientes. Para avanzar en esta línea trabajamos día a día en ser capaces de entender y desarrollar las capacidades clave que nos asegurarán el éxito del análisis de datos. ¿Qué tecnologías necesito? ¿Qué competencias debe tener mi equipo? Originalmente los perfiles que más trabajaban estos temas eran los vinculados a las ciencias económicas. En la actualidad, para ser competitivos en esta práctica requerimos un mix de distintas capacidades que no siempre pueden encontrarse en una sola persona.

Hablemos de Purple People

Según Drew Conway, Científico de Datos Americano, el desarrollo de data science requiere tres tipos de capacidades Hacking Skills, Math & Statisctics Knowledge y Sustantive Expertise, y la conjunción de estas 3 capacidades conforman un perfil idóneo para disciplina. En Deloitte hablamos de “Purple People” o gente violeta, refiriéndonos a la conjunción de conocimientos técnicos con conocimientos del negocio.

En Deloitte Uruguay experimentamos esto, y para poder fortalecernos en estos temas contamos con un equipo multidisciplinario de Economistas, Contadores, Informáticos, Ingenieros y comunicadores. Hablar el mismo idioma fue un desafío al principio, considerando que hay diversas herramientas estadísticas, cada una con sus promotores y detractores. Por ejemplo R resulta ser la herramienta predilecta por economistas y contadores por su variedad de funciones estadísticas, paquetes de algoritmos y modelos gráficos, mientras que Python es preferido por los tecnológicos por su rápida curva de aprendizaje y fácil integración a aplicaciones web. De todos modos, más allá de las diferencias entre las herramientas, el lenguaje común ha sido la estadística y el negocio, independientemente de la preferencia tecnológica.

Experiencias enriquecedoras

A modo de ejemplo, una de nuestras experiencias recientes fue realizar una prueba de concepto para mejorar la proyección de la facturación de un grupo gastronómico con más de 100 restaurantes. Para esto conformamos un equipo con diversos perfiles con foco en identificar particularidades del negocio, motivos de estacionalidad y tendencia de los últimos años. Un factor clave fue entender e incluir factores externos que afectaran las ventas y definir el mejor modelo a emplear. Con esta experiencia concluimos nuevamente que complementar los procesos y perfiles tradicionales de las empresas con capacidades distintas y herramientas estadísticas, permite perfeccionar ampliamente la operativa de la organización.

En definitiva…

Para concluir esta reflexión, la realidad es que no existe una única receta ni un mejor perfil. Lo importante es contar con un equipo con competencias complementarias y una visión integral para la resolución de problemas, y entender que independientemente de la herramienta que se utilice, el desafío está en poder hablar el mismo lenguaje. Porque al final lo más importante, más allá de le tecnología, es encontrar la solución más efectiva al problema del cliente a través de la interpretación de los datos y el entendimiento global del negocio.