Analítica: El futuro de la región es un desarrollo personalizado

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La compañía Yanbal International,  es una corporación global de origen peruano, que está dedicada a la venta directa multinivel, con la comercialización de productos de belleza y alta bijouterie a través de más de 500,000 consultoras y directoras independientes en los 10 países donde opera: Bolivia, Colombia, Ecuador, España, Estados Unidos, Guatemala, Italia, México, Perú y Venezuela.

La adaptación de tecnología a sus procesos de negocio ha sido evolutiva y creciente. Giulianna Carranza, directora de la Unidad de Business Analytics de Yanbal International, comenta que la compañía está  en pleno proceso de maduración, y al igual que en Analytics, la cultura digital es parte del día a día.

En Yanbal International utilizan Big data y analítica de manera global para segmentación ad hoc, proveer al negocio de insights importantes que culminen en acciones alineadas a la estrategia de crecimiento del negocio en todos los países.

Giulianna Carranza es ingeniera en computación con 20 años de experiencia,  de ellos,  8 años  liderado proyectos de analítica y Business Intelligence en compañías internacionales. Como jefe de datos y analítica y directora de la Unidad de Business Analytics de Yanbal International en Perú conoce  los cambios, y niveles de adopción de tecnologías concentradas en el manejo y calidad de datos.

Señala que adoptar Big data y analítica son un valor añadido para rentabilizar las operaciones del negocio y es un reto para los países latinoamericanos que observan la evolución de estas tecnologías en Europa y Estados Unidos. La región debe asumir el desafío y asumir todas las etapas del proceso, habilidades, tecnología y modelos de cultura organizacional. “La adopción de estas corrientes se da ya en  compañías en Latinoamérica con proyectos de transformación digital desde hace unos tres años aproximadamente y lo que se viene para  la región es  un desarrollo personalizado sobre medición con sus particularidades porque de eso se trata la analítica”.

Los nuevos modelos de negocio orientado hacia lo digital directamente inciden en la estructura organizacional de las empresas. “Dependiendo del tipo de organización es necesario una nueva estructura que acompañe la implementación de tendencias innovadoras como por ejemplo, un tipo de profesionales mix con nuevas habilidades, más cross-funcionales / tecnológicos”

Desde la perspectiva de la ejecutiva de datos, quien debe liderar los procesos de analítica, Big data es el negocio y el adecuado “sponsorship” que debe tomar en cuenta el funcionamiento de los procesos que involucran a toda la organización y la sostenibilidad en el tiempo.

“El CIO se convierte en el triangulador entre el Chief Digital Officer, CDO, Chief Analytics Officer, CAO,  y Chief Executive Officer, el CEO.  Definitivamente, los datos con las fuentes que provee un CIO,  y quien dirige la compañía deben trabajar de la mano”

La gestión y administración de  los datos

Los datos son el activo principal de la compañía, es necesaria  la formación de una Oficina de Datos donde se concentren profesionales adecuados. Para Giulianna Carranza los equipos de trabajo de Analytics cumplen diferentes roles y como tal debería estar compuesto por:

  • Data Strategist que custodia y orquesta los proyectos o iniciativas de datos de inicio a fin.
  • Data Engineer quien debe saber de dónde provienen los datos y cuál es el mejor tratamiento para que lleguen de manera efectiva y fidedigna al repositorio para el consumo final.
  • Data Visualization, o BI Expert, que maneja la manera cómo se muestran los datos: en un mail, en un dashboard, etc.
  • Data Scientist un profesional que trabaja en el tratamiento predictivo y prescriptivo de los datos. Provee los Array Business Outcomes, o matriz probable de resultados de negocio, en base a modelamiento estadístico, con herramientas como machine learning entre otras. Es quien hace analítica real en un equipo de datos.

Los tres primeros roles podrían estar compuestos por profesionales con formación numérica, como ingeniería. Para el caso de los científicos de datos, mi punto de vista, dice,  es que deberían ser estadísticos de profesión, que conozcan de tecnología, en vez de ingenieros de sistemas que hayan aprendido Estadística.


Los cambios son una oportunidad y hay un camino a recorrer en la formación de profesionales para conformar los equipos de análisis de datos. Aunque en las organizaciones no hay un consenso de cómo se debe tratar una posición o perfil de un científico de datos como tal, en algunos casos se trata de un analista, en otros es un gerente.


 

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