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MIT crea el gran buscador de la analítica predictiva

El MIT ha desarrollado una plataforma que democratiza la más alta tecnología al llevar al usuario final capacidades de analítica predictiva y que representaría una auténtica revolución para el negocio de cualquier empresa que se precie.

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¿Por qué debo adoptar el Big Data?

Hoy en día, los datos se producen desde distintos dispositivos móviles, redes sociales y hasta electrodomésticos. Es por esto que la tendencia del Big Data se ha vuelto un “boom”

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Tendencias en Big Data y Analytics: Hoy es digital, mañana cognitivo

Según un reciente estudio de IDC, el crecimiento de big data y soluciones analíticas hacia 2018 será de 33% en infraestructura en la nube, 29% en software, y 29% en servicios. No obstante, el 70% de las compañías no cuenta con talento analítico necesario para satisfacer las demandas que conlleva su crecimiento en las industrias y por otro lado poder maximizar sus beneficios a nivel negocio. En la economía de hoy, las compañías, modelos de negocios, productos y procesos están transformándose. Los gobiernos y empresas están “migrando a modelos digitales¨ a medida que buscan reducir costos, mejorar la agilidad y la colaboración. Esto es posible gracias a la habilitación de las tecnologías cloud, analítica, móvil y social. Además, actualmente, conseguir llevar valor de los datos al usuario ya no requiere de una inversión alta en hardware o software. Sin embargo, estamos visualizando que lo digital no es el destino, sino la base para una transformación mucho más profunda habilitada por la Analítica Cognitiva y las tecnologías de Inteligencia Artificial. Por ello, las empresas tienen que empezar a prepararse para ser competitivas en un futuro cercano.

 

Computación Cognitiva

Una tecnología que promete revolucionar la interacción con la tecnología y los beneficios que obtenemos de ella es la Computación Cognitiva (CC), una versión avanzada de inteligencia artificial que emula las formas de procesamiento del cerebro humano y permite a las computadoras aprender de la experiencia y reaccionar de acuerdo a ella, tal como lo hacen las personas. A partir de la suma de múltiples algoritmos de alta complejidad, la CC se basa en la idea de una red neuronal utilizada para guardar y correlacionar las experiencias y eventos que atraviesa y organizarlos eficientemente para maximizar el proceso de toma de decisiones. La CC marca el comienzo de la era de las máquinas súper inteligentes.

El crecimiento exponencial del tráfico de datos en términos de velocidad, variedad y volumen presenta un enorme desafío que hoy en día está siendo manejado por los sistemas de Big Data. Sin embargo, la convergencia de esta tecnología con la CC significará un salto cualitativo en cómo se procesa el inmenso flujo de datos, tanto estructurados como no estructurados ni aprovechados (Dark Data). La CC provee las herramientas para mejorar la interpretación de estos grandes volúmenes de datos e incorporarlos a los procesos de toma de decisiones. De esta forma, la CC permite anticipar diversas situaciones y ofrecer soluciones complejas para cada una de ellas. La CC se posiciona para alcanzar el ideal de un mundo inteligente. Desarrollar un sistema computacional que se asemeje al cerebro humano para pasar de la inteligencia artificial a la inteligencia real, es un salto cualitativo de una magnitud enorme. La capacidad de aprender de sus propias experiencias permitirá a la CC asumir diversas e importantes responsabilidades en el futuro cercano y traer importantes avances en diversos espacios, como las tecnologías de la información y la comunicación, la agricultura, la generación y distribución de energía, y la industria de salud.

En definitiva, si bien la CC se encuentra hoy en una etapa inicial de desarrollo, su impacto transformador modificará procesos y resultados en una diversidad de sectores. De hecho, la demanda por inteligencia basada en datos y por simulaciones precisas traerá como consecuencia un crecimiento exponencial para esta tecnología que alcanzará 25 mil millones de dólares en ingresos acumulados para el período 2016-2020.

 

Analíticos Predictivos
Otra tecnología que está ganando rápidamente la atención de organizaciones en todo el mundo son los Analíticos Predictivos (AP). De acuerdo a los estudios más recientes de Frost & Sullivan, los ingresos generados globalmente por esta tecnología exhibirán un crecimiento anual compuesto (CAGR) del 25% entre 2016 y 2020, apalancado por la demanda de soluciones de inteligencia de negocios que brinden mayor agilidad y competitividad a las empresas. Los Analíticos Predictivos (AP) están penetrando los procesos de toma de decisiones de buena parte de las empresas de la lista Fortune 500, permitiendo obtener inteligencia en tiempo real lista para traducirse en acciones concretas y para ofrecer predicciones sobre tendencias y probabilidades futuras. Sumado a esto, agilizan los procesos de toma de decisiones sincronizando las informaciones financieras y operacionales a través de una única vista de la información empresarial, lo que se traduce en la creación de oportunidades de mayores ingresos.

Actualmente, el primer paso hacia la AP, sin duda se basa en la extracción, transformación y carga de datos en plataformas de cómputo distribuido con el objetivo de saber qué datos son valiosos para encontrar perspectivas o descubrir nuevas necesidades de negocio. Con ello, el segundo paso sería la analítica auto-servida que incluye Analítica Avanzada (Procesamiento de lenguaje natural, Retención y Optimización), Soluciones de BI (Report & Query y Data Mining), Soluciones de Data Warehouse y Soluciones integradas de Workflow de información (ECM, ERP, CMS). Con estos dos pasos anteriores, se abre las puertas a las organizaciones para que desarrollen modelos predictivos.

Hacia el futuro, las soluciones más novedosas de AP ofrecerán paquetes de algoritmos que evalúan su propio rendimiento, además de la del cliente, e identifican qué métricas son las más eficientes para medir de acuerdo a las características puntuales de cada negocio. La promesa más disruptiva de esta tecnología es prevenir cualquier inconveniente de rendimiento antes de que impacte la experiencia del cliente.

 

Por Crispín Velez, Leader Digital Transformation de Ricoh IT Services Latinoamérica.

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Cuáles son los peores riesgos de privacidad de datos para las empresas

La analítica y las herramientas de big data ofrecen enormes beneficios, pero también un gran potencial de exposición que puede provocar poner en fuera de lugar a la empresa hasta llegar a un punto de discriminación absoluta. A continuación, le explicamos a qué debe estar atento y cómo protegerse usted y a sus empleados.

El big data, como sus partidarios llevan afirmando durante casi una década, puede aportar grandes beneficios: anuncios centrados en lo que realmente quiere comprar, coches inteligentes que pueden ayudarle a evitar colisiones o llamar a una ambulancia si tiene un accidente, dispositivos portátiles o que se pueden llevar encima (wearables) que pueden monitorizar su salud y avisar a su médico si algo va mal.

Pero, también puede provocar grandes problemas de privacidad. Ahora mismo es más que evidente que cuando la gente genera miles de puntos de datos al día, dónde va, con quién se comunica, qué lee y escribe, qué compra, qué come, qué ve, cuánto ejercicio hace, cuánto duerme y mucho más, es vulnerable a ser expuesta de formas inimaginables hace una generación.

Es obvio que una información tan detallada en manos de profesionales del marketing, instituciones financieras, empresarios y gobierno puede afectar a todo, desde las relaciones a conseguir un trabajo, desde cumplir los requisitos para un préstamo hasta entrar en un avión. Aunque ha habido múltiples muestras de preocupación por parte de defensores de la privacidad y del gobierno, no se ha hecho gran cosa por mejorar la protección de la privacidad en el mundo online, siempre conectado.

Hace ya más de cinco años, en febrero de 2012, la Administración de Obama publicó un plan para lo que llamaron la Consumer Privacy Bill of Rights (CPBR). El documento declaraba que: “El marco de datos privados del consumidor en Estados Unidos es, de hecho, sólido… (pero) carece de dos elementos: una declaración clara de principios básicos de privacidad que se apliquen al mundo comercial y un compromiso sostenido de todos los implicados para abordar las cuestiones de privacidad de datos del consumidor que puedan surgir de los avances de las tecnologías y modelos de negocio”.

Taylor Armerding

 

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Cómo modernizar Recursos Humanos a través de soluciones tecnológicas

La gestión del compromiso es uno de los mayores desafíos de las empresas en la actualidad. Es el conjunto de acciones que nos ayudan a vincular a los profesionales adecuados con el cumplimiento de los objetivos marcados por la organización, para conseguir los resultados deseados. Esta práctica ha resurgido en los últimos tiempos recobrando un protagonismo fundamental en las organizaciones y se ha convertido en una de las principales preocupaciones y retos para los CEOS y directivos de Recursos Humanos (RRHH).

La detección, retención y promoción del talento son aspectos diferenciadores de las empresas. Es clave conocer el potencial de los empleados, pero también fomentar su desarrollo, lo que incentiva el sentido de lealtad y pertenencia y contribuye a la retención del talento mediante la satisfacción de expectativas personales propiciando un agradable clima laboral, mayor productividad, y por consecuencia, el cumplimiento de objetivos de las compañías.

Las organizaciones se enfrentan a dificultades para mantener a sus empleados comprometidos y que estos contribuyan de forma activa en la consecución de sus objetivos de negocio. La fuga de talento, el incremento en los niveles de rotación de las plantillas o el presentismo laboral, son algunas de las consecuencias que la pérdida del compromiso trae consigo y que finalmente se traducen en un aumento de costos y en la pérdida de productividad y eficiencia para las empresas.

Carlos Martínez, Director General América Latina Norte de Meta4, señala que la incorporación de tecnología y procesos de retroalimentación como instrumentos para mejorar el compromisodeben ser una de las prioridades de las empresas de la región, para los próximos años. Estas herramientas permiten a los empleados manifestar sus opiniones de forma continua, proporcionando a las empresas información muy valiosa acerca de sus prácticas laborales y detectando posibles problemas en la marcha de su actividad.

La gestión del capital humano de una compañía es fundamental para alinear procesos de Recursos Humanos con la estrategia del negocio. A partir de la implementación de tecnología de última generación para RRHH se podrá potenciar el desarrollo, motivación y compromiso de los profesionales de dicha organización.

Tales soluciones tecnológicas no sólo deben tener la capacidad de almacenar toda la información  relativa a los colaboradores, sino que también deben poder segmentar poblaciones de actuación con las que trabajar y crear flujos  de comunicación  continua.  detallar en cada proceso de RRHH  los objetivos  de la compañía, medir el grado de adhesión a dichos objetivos de manera individualizada,  establecer planes de acción adecuados a cada colectivo en función de las expectativas y GAP detectados, clarificar los perfiles de selección, determinar KPIs (Indicadores Clave de Desempeño) concretos  que ayuden a determinar el ROI de estas intervenciones más allá de la propia mejora del compromiso, etc.

El uso de soluciones tecnológicas resulta un factor determinante a la hora de analizar y afianzar el compromiso de los empleados, ya que estas soluciones no sólo agilizan el día a día de los departamentos de recursos humanos en sus funciones de formar, evaluar, seleccionar, retribuir o desarrollar a sus empleados, sino que también les permite interactuar de forma directa, gestionando sus necesidades y expectativas y creando vías de comunicación bidireccionales.

Nota de prensa

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SAS lanza programa gratuito para capacitar científicos de datos en México

En la economía digital de nuestros días, la información es un activo de negocio trascendental. Sin embargo, hay un factor que se tiende a olvidar fácilmente: los datos, por sí solos, no impulsan el éxito de una organización.

Para obtener los insights que se esconden en un volumen gigantesco de información (hábitos de consumidores, tendencias económicas, indicadores de mercado, entre otros elementos), las empresas necesitan herramientas analíticas y, sobre todo, especialistas que puedan extraerles el máximo provecho.

Todas las industrias del mundo encaran un gran desafío: la disponibilidad limitada de talento humano analítico, un hecho que, según distintas investigaciones, ya resulta muy evidente.

Se estima que para 2018, la demanda de especialistas en Analytics superará a la oferta en una magnitud de entre 50% y 60%. En el mismo año, Estados Unidos, una de las economías vanguardistas en el uso de soluciones analíticas, padecerá un importante déficit de expertos en esta materia, de entre 140,000 y 190,000 puestos sin cubrir.

Para el 21% de las organizaciones, atraer a un científico de datos (un perfil profesional idóneo para una estrategia de analítica) es una tarea que resulta cada vez más difícil, en comparación con otros especialistas. Para el 29% de las empresas, la dificultad mayor es retenerlo.

Para el 29% de las compañías, atraer a un especialista en negocios con habilidades en el uso de herramientas de Analytics, en comparación con otros talentos, es un objetivo sumamente difícil de lograr. Y para el 34% de las firmas, el gran problema es retenerlo.

Para cubrir la escasez de un científico de datos en México, SAS anunció que está por iniciar su Beca SAS 2017, una iniciativa por iniciar que se ha fijado la meta de atender esta falta de talento analítico. Desde su lanzamiento en el año 2009, la Beca SAS ha fungido como un programa de capacitación gratuito para estudiantes —del último semestre o recién egresados de los niveles de licenciatura o posgrado— de las carreras de Actuaría, Estadística (o disciplinas afines), Ingeniería en Sistemas (o carreras similares) y Matemáticas Aplicadas y Computación (MAC).

Beca SAS es un proyecto donde SAS pretende ayudar a las empresas del país a obtener el talento necesario para fortalecer sus capacidades de análisis de datos, lo que incrementa sus oportunidades de éxito en el mercado, en tanto que los jóvenes mexicanos conseguirán la oportunidad de aspirar a una vida profesional impulsada por la innovación.

 

N. de P.

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Infografía: Lo que no debe hacer en Cloud

El volumen de datos de las empresas suele crecer cada año pero, ¿le están sacando el máximo partido a todos esos datos? La respuesta, probablemente, sea que no, pero no hay de qué preocuparse. Las herramientas de análisis basadas en la nube que existen en la actualidad ofrecen a las pequeñas y medianas empresas un fácil y rápido control de la información. Solo hay que saber cómo utilizarlas.

De nada sirve tener los datos dispersos en diferentes tipos de dispositivos. La clave está en conectar todos y cada uno de los puntos de tu negocio.

La integración de los flujos de datos en un mismo lugar te permitirá no solo resolver los desafíos que afectan los resultados, sino también comprender las preferencias de los clientes o los diferentes tipos comportamientos en las compras. Además, con las herramientas adecuadas, se podrá integrar datos de los motores de búsqueda, redes sociales y dispositivos móviles, combinando y analizándolo todo en un mismo espacio. De esta manera, te será mucho más fácil detectar tendencias y riesgos con anticipación.

Las herramientas de visualización basadas en la nube son otra forma de maximizar el valor de tus datos, permitiendo que cualquier usuario pueda acceder a ellos para tomar mejores y más rápidas decisiones. Por otro lado, a la hora de llevar a cabo un negocio digital, hay varios pasos que hay que tener en cuenta para conseguir el éxito. En la siguiente infografía, Microsoft nos comparte cinco errores comunes que pueden hacer fracasar un negocio.

Por: Daniel Poveda Yánez, Microsoft

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