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La gestión correcta de los datos y su alineación con los objetivos de la organización es esencial para que sea útil en el seguimiento de operativo, pero por sobre todo en la toma de decisiones. Esta gestión abarca desde aspectos técnicos hasta de estrategia de negocio; por lo cual se requiere de la participación de un grupo multidisciplinario de profesionales con habilidades únicas que en conjunto formarán lo que denominaremos un Centro de Competencias de Inteligencia Negocios, o por sus siglas en inglés BICC. El BICC (Miller et al., 2006) tiene como principio ser un aliado estratégico en las decisiones de los altos directivos. Un BICC sin la alineación con los objetivos organizacionales es nada más un centro de costo que produce reportes.  Un BICC entrega resultados relevantes para quienes los necesitan de forma recurrente o en un punto específico en el tiempo. Un BICC sin la alineación con los objetivos organizacionales es nada más un centro de costo que produce reportes. La impl...

Por Abner Huertas El análisis de la utilidad permite a la organización identificar el beneficio que ha obtenido después de deducir todos los costos y gastos de sus ingresos totales. Analizar la utilidad de la empresa es importante para los altos ejecutivos, pero no es suficiente. Existe un análisis que permite ampliar la visión al identificar quienes son los clientes que más contribuyen a esa utilidad, y también, quiénes son los que la destruyen. Este análisis lo podremos llamar: Utilidad a nivel de cliente-producto. Imaginemos por un momento a un CEO o CFO que tenga la facilidad de conocer quiénes de sus clientes son los que más contribuyen a la utilidad de la empresa, y también a aquellos que la menoscaban. Y no a margen bruto, si no al margen operativo. Este tipo de análisis es el resultado de la aplicación de metodologías que permiten asignar los gastos indirectos a cada cliente. Uno de estos métodos determina el costo de servir y de relación con los clientes. Lo importante es ser ...

  La dirección y gestión de una corporación requiere de la participación de directores, gerentes, jefaturas y puestos senior que tengan la habilidad de tomar las decisiones correctas —y muchas veces difíciles— para fortalecer al negocio y lograr que se alcancen los objetivos organizacionales. No hay lugar para empresas que producen pérdidas.  La elección de personas para estos puestos se basa en diferentes factores que van desde su experiencia, hasta sus rasgos de personalidad, pero en especial, por su capacidad de hacer que las cosas sucedan.  La persona correcta en un puesto de dirección logrará los objetivos organizacionales, pero también una falla en la selección provocará que esta persona destruya a la organización desde adentro, a pesar de que todas sus características sean las requeridas para ese puesto.  Estos directivos que de forma sutil pueden destruir a la organización, a simple vista, tienen todas las habilidades necesarias para llevarla al éxito. Lo que...

  En el 2015 los empleados de Theranos acusaron a la empresa de borrar información de su tecnología propietaria para hacer que sus datos se vieran más exactos (Jacobs, 2015). Theranos fue un emprendimiento del sector de la salud, que en su momento, llegó a ser valuada en más de diez mil millones de dólares (Tun, 2022), los líderes de la empresa declaraban que su tecnología revolucionaría el mundo; esta consistía en crear un dispositivo con la capacidad de realizar cientos de exámenes con una sola gota de sangre. El primer incidente reportado fue un caso ocurrido en el año 2013. A un paciente se le ordenó una serie de exámenes de sangre en el equipo de la compañía llamado «Equipo de laboratorio Edison o (" Edison Lab")» . El laboratorista asignado encontró problemas que indicaban fallas en la precisión de los resultados. Al reportar este incidente a sus superiores el área de investigación y operaciones llegó al laboratorio y borró la información. El segundo incidente reportó q...

  Integrar, integrar... y no me refiero a las integrales que muchos de nosotros aprendimos en cálculo,   sino a la emocionante —y muchas veces no tanto— tarea de buscar la información de diferentes fuentes de información, darle un formato —utilizable por supuesto— y depurarla. En lo personal considero la integración de la información como la segunda tarea más importante en el análisis de datos; siendo la primera el establecimiento de los objetivos y preguntas clave de negocio que necesitamos responder. Recordemos que son estas preguntas clave de negocio las que nos darán la dirección a seguir y los requerimientos de datos.  El análisis como tal dependerá de la calidad de la información y de la calidad de la tabla de salida; ésta última es la que utilizaremos en nuestro ambiente de análisis como por ejemplo SAS o R. En mi carrera profesional he tenido la oportunidad de trabajar con soluciones analíticas como SAS y R; además de soluciones de visualización de datos como S...

Por Abner Huertas Durante más de seis meses de trabajo intenso se finalizó la implementación de un proyecto de mejora continua en una institución.  Al sumar la inversión entre equipo de tecnología, aplicaciones, servicios y otros tipos de gastos, esta iniciativa rondaba alrededor del  millón de dólares.   Los meses pasaron y muchos de los directivos originales en el proyecto ya no estaban. Unos tres años después, esta misma institución, buscaba realizar la misma implementación con otras tecnologías. Durante esos tres años se gestó un disgusto por las aplicaciones y por la metodología; todo se aducía a que nada de lo que ellos tenían les era de utilidad.   En el transcurso de esos tres años, poco a poco se fueron «apagando» varios módulos que en su momento fueron implementados y probados. Así, que del 100...

  A pesar de los avances tecnológicos la preparación de los datos sigue siendo una de las tareas que más tiempo consume a un analista. De acuerdo con un estudio elaborado por Forbes, en el cual se encuestó a científicos de datos, se estima que el 80% del tiempo se utiliza en las tareas de limpieza y recolección de datos.  La recolección —o búsqueda de información— toma alrededor del 19% del tiempo, mientras que la limpieza requiere un 60%.   Las causas que provocan este alto consumo de tiempo son variadas, sin embargo, podríamos resumirla en «la carencia de una cultura de datos». La carencia de esta cultura tiene efectos como la falta de estandarización en los formatos de almacenamiento de la información,  múltiples  soluciones de software y poca responsabilidad en el almacenamiento de información sensible, es decir, información...

  Por Abner Huertas Al igual que los programas de televisión «hágalo usted mismo» existen proveedores de aplicaciones de analítica que promueven sus soluciones con estrategias similares en las que buscan convencer que —prácticamente cualquiera— puede realizar análisis profundos con sus soluciones por sí mismos. Lo cual es verdad hasta cierto punto. El diccionario de tecnología del sitio Gartner define el autoservicio en analítica como: «el alineamiento de los profesionales de negocio para que realicen informes y consultas por ellos mismos. El autoservicio en analítica se caracteriza por el uso de soluciones de software que están simplificadas para impulsar un análisis directo». La promoción de las soluciones de analítica van siempre encaminadas  a encantar con lo visual, con la idea de que se requiere poco conocimiento tecnológico y estad...

    Por Abner Huertas Uno de los análisis que más me ha llamado la atención durante los últimos meses es el de sentimientos; el cual de forma práctica lo que busca es dar una calificación al texto en función de la percepción de las palabras que lo componen.    Para salir un poco de la rutina de los negocios pensé en hacer un análisis curioso: ¿Qué tal analizar letras de canciones en español? ¿Por qué no canciones de Timbiriche?   Vamos a realizar un análisis sencillo de 12 canciones, cuya letra se consigue por internet. Para el análisis utilicé: R como motor analítico y una base de datos pública  —conocida como Lexicon— para calificar sentimientos. En R se utilizaron los paquetes tidytext, dplyr, ggplot2 y purrr.   El objetivo del análisis es responder: ¿qué tan positiva o...

  «Una leyenda nos cuenta que hace mucho tiempo una empresa de ventas al por menor decidió combinar la información de sus tarjetas de lealtad con su punto de venta. La primera fuente de información proveyó de variables demográficas, la segunda sobre las compras de sus clientes.   Al realizar el proceso de análisis con minería de datos se encontraron varias correlaciones. Algunas obvias como que al comprar tequila también compran limones. Sin embargo, una de las correlaciones se levantó por encima de las demás debido a que era inesperada: los viernes por la noche hombres jóvenes que compran pañales también tienen la predisposición de comprar cerveza.   Al ver estos resultados la empresa decidió mover los pañales cerca de donde estaban las cervezas. Al poco tiempo vio un incremento sustancial en sus ingresos».   El 31 de julio...

Octubre, el mes del terror. Y no por las fiestas que se celebran. Sino por el inicio de una de las temporadas de mayor trabajo para el área financiera: el presupuesto. ¿Por qué el mes del terror? Jornadas intensas de trabajo para solicitar y recabar la información de presupuesto. Plantillas protegidas que sabe Dios cómo fueron vulneradas. Consolidar —con suerte— decenas de plantillas, pero que se convierten en cientos de hojas electrónicas, y al terminar darnos cuenta de que faltan áreas que aún no entregan su información. Los días pasan y se aproxima la fecha de presentación del presupuesto para el siguiente año cuando de pronto vienen las revisiones, escenarios nuevos, ajustes y la preparación de los estados financieros. ¿Quién o qué es el causa este terror? Causales pueden haber muchos, pero uno de estos se esconde tras el velo de una herramienta: las hojas ...