Autor: Jennifer P.Roig
A fines de 2013, la red social LinkedIn especializada en network profesional publicó lalista de habilidades más buscadas por los reclutadores durante el año. La minería de datos escaló hasta el quinto lugar. Sólo en EE.UU. se reporta que se abrirán miles de plazas para este tipo de especialista en los siguientes años.
En este contexto, cada vez más escuelas de negocio incluyen en sus currículos temas relacionados con el llamado Business Analytics. El caso más reciente es el de la escuela de negocios francesa HEC París, la cual se alió al gigante IBM para el diseño de su más reciente programa MBA especializado en el análisis de grandes volúmenes de datos.
Mientras, en América Latina, las empresas también manifiestan interés en el análisis de grandes volúmenes de datos, pero el talento que sepa llevarlo a cabo resulta aún más escaso.
AméricaEconomía indagó sobre los beneficios y retos que puede reportar la minería de datos para el sector privado, así como sobre las oportunidades para aquellos profesionales que busquen desarrollarse en este campo y el rol que desempeñan las escuelas de negocio en la preparación de los mismos.
Big Data: utilidad y aplicación
Según Goncalo Pacheco de Almeida, director de la iniciativa de Business Analytics en HEC París, el programa se originó con la finalidad de brindar a los estudiantes de MBA entrenamiento en Business Analytics, “se trata de que desarrollen habilidades necesarias para convertirse en los líderes del futuro, y para esto hemos organizado nuevos cursos en la especialización en Estrategia. Con esto, la principal meta es transmitir a las compañías más grandes a nivel mundial una mentalidad orientada a los datos”.
En el informe de McKinsey&Co titulado “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity”, se define como big data, o grandes volúmenes de datos, a aquellas bases de datos que por su tamaño y alcance sobrepasan los límites de las bases de datos típicas, y las potencialidades de las herramientas de los software regulares para analizarlas. La definición es intencionalmente vaga, porque cada industria puede generar datos de distintos tamaños y pertinencias, así como el mecanismo de análisis puede cambiar según las necesidades de información.
www.sxc.hu, Carsten Mueller.
Pacheco de Almeida profundiza sobre las aplicaciones de estas tecnologías para las empresas que llevó a la escuela a enfocarse en su enseñanza, “es útil para predecir y comprender mejor las hábitos y tendencias de compra de los consumidores, ofrece feedback crítico a los managers de marca, también puede asistir en mejorar el diseño organizacional mediante el procesamiento de datos que conduce a información inteligente. A nivel social se puede construir un sistema de salud pública más eficiente, tanto como a nivel privado puede contribuir a incrementar las ventas de retail”.
Sin embargo, Miguel Ángel Canela, profesor de Ciencias de Decisión en Management de la española IESE, prefiere esperar antes de apurarse a conceder excesiva relevancia a la aplicación de la minería de datos en el universo corporativo. “Es una cuestión que se decidirá con el tiempo, se maneja mucho ahora, pero aún tiene que demostrar qué tanto revolucionará en la práctica los negocios y la administración. Es cierto que muchas compañías se ven con un volumen grande de datos, pero todavía no aciertan a sacar gran provecho de estos. Salvo determinadas compañías que todo el mundo menciona, Amazon, Google, Facebook y algunas más, el resto no está haciendo mucho en realidad”.
Con todo, Canela señala que a nivel de industria, incluso fuera de compañías de perfil tecnológico, el marketing es el área que más se ha transformado con la aplicación de modelos de análisis de grandes datos. “Se aplica para conocer más sobre los clientes y poder usar ese conocimiento para hacer un marketing más dirigido, en particular en lo relacionado al management de las relaciones con los consumidores conocido como CMR”.
Pero Pacheco de Almeida sostiene que en un contexto marcado por un flujo creciente de información cada vez más compleja, “las habilidades analíticas no sólo son necesarias para los profesionales de tecnología de la información, sino que están al centro de muchos de los desafíos actuales de la práctica de negocios”.
Desde el sector empresarial, Lorena Sequeira, gerente de negocios de Intel para América Latina, concuerda con la idea de encontrar mayor variedad de aplicaciones al análisis de grandes datos dentro de la empresa. Sequeira pone ejemplos que ilustran cómo “grandes volúmenes de datos pueden ser aprovechados en la línea de producción, mediante la ejecución de cronogramas mejor alineados con ciclos de venta, o disponibilidad de insumos; en análisis financieros, ayuda a tomar decisiones de inversiones como tomar seguros; en abastecimiento interviene en una manera más inteligente de recibir suministros; también en el área de recursos humanos, contraponiendo la disponibilidad de personal de habilidades particulares con la necesidad a lo largo del tiempo de los mismos en puntos de la empresa”.
Las necesidades de la industria
Con el impacto de las tecnologías, las compañías ven aumentar no solamente el volumen de datos que almacenan, sino la agilidad con que estos llegan y fluyen. Esto impone la necesidad de acortar la separación entre las funciones de recolección y almacenamiento, análisis e implementación de decisiones.
Sequeira espera ver crecer el campo de aplicaciones y beneficios que se deriven de la minería de datos, y explica los pasos que está dando Intel para anticipar la necesidad de software y soluciones más eficientes y especializadas.
“Hablamos de miles de millones de unidades de almacenamiento, imposibles de leer por un ser humano durante varios años de su vida. Por eso Intel se encarga de desarrollar software y tecnologías que faciliten el análisis de los datos, esto ayuda a reducir los tiempos de procesamiento y análisis a minutos, lo cual permite tener información más útil y hacer más efectivo el proceso de toma de decisiones”.
Pero al otro lado de la evolución de software y el avance tecnológico se encuentra la necesidad de disponer de un talento capacitado en su uso. Este es el talón de Aquiles latinoamericano, según sugiere Alfredo Araneda, manager de la Edición de Tecnología en la sede chilena de la firma Michael Page, dedicada a la caza de talentos. “Estamos viendo que estas personas no están cien por ciento capacitadas, o bien no conocen sobre el uso de estas herramientas, por lo que esto retrasa su uso y la implementación de las mismas. Los más capacitados son los que han estado en organizaciones multinacionales, con un entrenamiento en la región o fuera del país”.
Sin embargo, a nivel mundial, el profesor Canela advierte que las grandes corporaciones comienzan a demandar al menos conocimientos de análisis de datos, casi como exigen dominio del idioma inglés, “las compañías que adoptan estas soluciones notan que les ofrece un volumen de información valiosa sin necesidad de invertir en instalaciones o hardware de punta, aplicaciones como el cloud computer han simplificado mucho las cosas. Pero lo imprescindible es el talento, y no hay suficiente personal, esto está presionando el alza de los salarios”.
En cuanto a la falta de personal capacitado, en América Latina Araneda llama la atención sobre cómo este aspecto incide en la eficiencia del management y un mejor aprovechamiento de los recursos, “hay empresas que gastan muchos millones de dólares en programas, pero luego se ven sin personal que los sepa usar, y terminan aplicando una metodología completamente distinta”.
Para responder a la demanda de talento, las escuelas globales implementan iniciativas bien al estilo de HEC Paris, que destina un programa de MBA especializado, o a la manera de IESE, que en su programa MBA integral incluye materias optativas y obligatorias que abordan el business analytics, para facilitar a los estudiantes distintos niveles de profundidad.
Pero dada la comparación entre oferta de programas y demanda de la industria, aún faltan pasos por dar en los países de América Latina. En la región los esfuerzos son concetrados en las escuelas de mayor renombre, como el Tecnológico de Monterrey o la Universidad de Chile. Pero aún se realiza mucho más énfasis en la formación de ingenieros especializados en el análisis, y menos el entrenamiento de ejecutivos que puedan comunicarse con su equipo de expertos, para conocer sobre los límites y potencialidades que puede ofrecer la minería de datos a la práctica de los negocios.
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