Desde el inicio de la pandemia, se calcula que sólo en Argentina, el flujo de datos a través de Internet se incrementó un 35% respecto del año pasado.
La explotación de grandes volúmenes de datos contribuye a reducir la incertidumbre a la hora de identificar y medir los riesgos a los cuáles se exponen las organizaciones y permite a las empresas anticiparse y adaptarse a las nuevas realidades que se le presentan día a día generando nuevos ingresos y soluciones.
Este proceso denominado “Data-Driven Decision Making” (DDDM), es una técnica de recolección y análisis de grandes volúmenes de datos que permite a las empresas, no solo hacer uso del conocimiento del negocio que poseen los ejecutivos, sino que complementa con información que se extrae de los datos y, para poder llevar adelante este proceso, las compañías desarrollan áreas que se especializan tanto en el almacenamiento y la seguridad de los datos como así también en su explotación mediante el uso de técnicas avanzadas.
“El aumento de la generación de grandes volúmenes de información se debe principalmente al desarrollo y difusión de nuevas tecnologías que se encuentran más accesibles para el general de la sociedad, entre las que podemos mencionar: acceso a internet, redes sociales, internet de las cosas (IoT), entre otras. Esta realidad impone nuevos desafíos a la hora de poder agregar valor a los datos con los que cuentan las organizaciones y transformarlos en información valiosa. Big Data, Machine Learning, Inteligencia Artificial son algunos de los conceptos que se encuentran de moda y que vienen a dar respuesta a los desafíos antes planteados”, comenta Lucas Gnocchi, manager de consultoría de PwC Argentina.
Los CEO subrayan la importancia de esta temática en el planteo de sus estrategias y en nuestro país: 8 de cada 10 manifestaron su preocupación por la escasez de trabajadores que combinen las habilidades digitales, técnicas y sociales necesarias para el actual entorno tecnológico. Este dato fue revelado en la 23° Encuesta Anual Global de CEOs de PwC en su capítulo de Argentina.”
Si bien estos términos suenan complejos e inalcanzables, en los últimos años se ha desarrollado una comunidad global que produce conocimiento libre y promueve que las nuevas técnicas se encuentren disponibles para cualquier persona con acceso a internet que pueda hacer uso de ellas.
Las fuentes de información más usuales de las empresas son la afluencia de clientes, ventas, movimientos de mercadería, datos contables, encuestas de satisfacción del personal, emails recibidos y enviados, patrones de consumo de los clientes, registros de navegación en la web, los consumos de energía y registros de producción de la maquinaria, entre otras y, a su vez todo ello, puede enriquecerse con fuentes públicas de datos abiertos.
La diversidad de las fuentes de información y de los tipos de datos que proporcionan, requieren un elevado grado de flexibilidad en las metodologías a ser aplicadas. Esta es una ventaja que tienen las nuevas técnicas, ya que permiten hacer uso de la información adecuada según sea el problema planteado. Así, por ejemplo, es posible desarrollar modelos de aprendizaje supervisado para anticipar la demanda de productos, optimizar el plan de producción y costos de logística, prevenir fraudes y hasta contar con modelos de análisis de contratos utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural.
En la actualidad estos modelos y técnicas son desarrollados en lenguajes de programación libres, sin costo, por lo que la única barrera de entrada es el proceso de aprendizaje que requieren. Por otro lado, suelen ser de código abierto y permite que cada usuario pueda desarrollar funciones según sus necesidades específicas.
Para el desarrollo y puesta en marcha de estos procesos es importante que las organizaciones cuenten con una estructura ordenada y segura de almacenamiento de datos que le facilitará el acceso a los mismos y otorgará agilidad al proceso de desarrollo de las nuevas técnicas.
Andrés Sarcuno, director de Forensic Services de PwC Argentina agrega al respecto que “en los últimos años se ha incrementado la cantidad de empresas que nos consultan acerca de cómo pueden explotar la información que manejan para poder minimizar el riesgo de ser víctimas de un fraude o hecho de corrupción y, no solo hemos colaborado con aquellas que ya contaban con una estructura establecida y conocimiento previo sobre Machine Learning e Inteligencia Artificial, sino que también con un número interesante de firmas que desean iniciar este camino. Ello, en definitiva, no hace más que resaltar la importancia y el valor que pueden agregar los datos a mitigación de riesgos”.
