AGENDA
Últimas tendencias de Data Analytics
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
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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?
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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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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
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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.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Importancia de la Inteligencia Artificial para ayudar a resolver problemas en la sociedad:
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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).
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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.
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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CASOS DE USO
Sector Salud
https://www.youtube.com/watch?v=DUr0hXGZ4Vo
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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
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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
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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