El análisis de los datos, clave para el futuro de las empresas
Las compañías prevén triplicar la contratación de expertos en Big Data, aunque el 55% de las empresas aún no tiene una cultura de toma de decisiones basada en los datos
Las empresas prevén triplicar la contratación de expertos en Big Data en los próximos tres años. Así lo refleja un estudio de ESADE que señala que el 55% de las compañías todavía no tienen una cultura de toma de decisiones basadas en datos. El mismo informe señala que el 78% de las empresas que definen su cultura como muy analítica consideran que el impacto de sus proyectos basados en datos es alto o muy alto. El informe Adopción e impacto de los Big Data y la advanced analytics en España ha sido elaborado por el nuevo Institute for data-Driven Decisions de ESADE, dirigido por Manu Carricano, y por The ESADE MBA. Para elaborarlo se han analizado 106 compañías que operan en España, de diferentes sectores y con un volumen de facturación desde los cinco millones de euros a los 1.000 millones.
Entre los perfiles profesionales de Big Data y advanced analytics, destacan los data scientists, que son los encargados de realizar análisis avanzados, y los data managers, responsables de aportar visión de negocio para orientar y liderar los análisis de los primeros. Según el estudio, la mayoría de las empresas creen que este tipo de talento es escaso en nuestro país.
LOS CASOS
Fintonic es una de las empresas que han participado en el estudio. Aitor Chinchetru, fundador y COO, explica que los datos a gran escala (Big Data) “es un elemento central de Fintonic”. La empresa “nació para ayudar a las personas a mejorar la gestión de sus finanzas y para ello el tratamiento de los datos es un elemento esencial. Nuestra misión es poner los datos financieros accesibles a los usuarios, de forma ordenada, sencilla y transparente”.
Otra empresa que ha formado parte del estudio es Zurich. Jordi Calbet, Director de Operaciones y Sistemas de Zurich España recuerda que empezaron a usar Big Data en 2014, primero en Zurich North America (ZNA) “y en 2015, en Europa cuando se creó en ServiZurich (Barcelona) el Big Data Zurich Delivery Center, donde se estableció un equipo multidisciplinar de profesionales en el mundo del Big Data para ofrecer servicios a todo el Grupo a nivel mundial. En paralelo se han realizado implantaciones a nivel nacional para necesidades específicas de unidades de negocio a nivel país, como por ejemplo en Zurich España donde desarrollamos una plataforma propia, también en 2015, por nuestros equipos internos de Tecnología de Información junto a la UB y la UPC”.
MEJORAR EL SERVICIO AL USUARIO
Aitor Chinchetru explica que en Fintonic “el uso principal de los datos se centra en ofrecer mejores funcionalidades a los usuarios. Algunos ejemplos serían categorizar los movimientos para los usuarios, de forma que reciban los datos agrupados y ordenados; analizar su propensión a la compra, para ofrecerles soluciones personalizadas adaptadas a sus intereses y necesidades; evaluar la salud financiera de cada usuario, para que entienda el perfil de riesgo percibido por los bancos a la hora de conseguir una tarjeta, préstamo o hipoteca (es nuestra funcionalidad FinScore)”.
Por su parte, Jordi Calbet explica que en Zurich “los casos de uso hasta ahora se centran en el análisis predictivo de riesgos, el análisis de las preferencias de nuestros clientes, la prevención del fraude y la asignación inteligente y automática de tareas y documentos. Los datos almacenados son únicamente datos internos, aunque algunos de los modelos analíticos los combinan con datos externos de carácter no personal, como por ejemplo datos meteorológicos”.
Actualmente, Fintonic dispone de equipos especializados, tanto en Data Management (Big Data) como en Advanced Analytics.
“Estos equipos forman el núcleo del conocimiento en la gestión de datos y son nuestra punta de lanza en innovación y desarrollo de proyectos. Adicionalmente, cada equipo funcional dispone de una o varias personas especialistas en Big Data, integradas en la gestión del negocio. Esto permite que los líderes de cada equipo puedan desarrollar nuevas funcionalidades para los usuarios en base al análisis de los datos”, explica el COO de Fintonic, que recuerda que “los equipos de Big Data y Advanced Analytics están en constante evolución. A medio plazo, la estrategia pasa por capacitar a más personas de la organización para que puedan explotar los datos y desarrollar pequeños modelos estadísticos, expandiendo aún más el uso de datos a toda la compañía”.
Por su parte, “el equipo en ServiZurich está formado por un grupo multidisciplinar de 25 profesionales entre ingenieros de plataforma, desarrolladores, data scientists, ingenieros de datos y gestores de proyectos especializados en Big Data. Actualmente estamos creciendo en base a la demanda de proyectos. Pero además las unidades de negocio tienen sus propios equipos de analistas. En Zurich España contamos con un equipo de cinco data scientists, dos incorporados recientemente”, afirma Marta Tolos, directora de Big Data del Technology Delivery Center de Grupo Zurich.
Para Jordi Calvet “los resultados de los pri--
meros modelos analíticos que hemos puesto en producción son espectaculares. A modo de ejemplo, hemos doblado la detección del fraude en siniestros de hogar al tiempo que hemos reducido en un 80% la investigación de lo que denominamos 'falsos positivos', que son aquellos casos que tienen apariencia de fraude pero que finalmente no lo son”.
VENTAJAS
“La gestión avanzada de datos ha sido clave en Fintonic para mejorar la toma de decisiones en la compañía”, asegura Aitor Chinchetru. “A modo de ejemplo, disponemos prácticamente en tiempo real del uso que nuestros usuarios están haciendo de las diferentes funcionalidades en la App. Esto nos permite identificar servicios que tienen mayor interés para los usuarios, adaptando nuestras funcionalidades acorde con el interés observado”.
En el caso de Zurich, Marta Tolós afirma que el Big Data es estratégico para el crecimiento de la compañía porque “conocer mejor las necesidades de nuestros clientes junto con el análisis de datos masivos que permiten estas tecnologías y el avance en sistemas de inteligencia artificial y machine learning hace posible nuevas oportunidades de negocio que antes no existían como IoT o el connected world. La mejora de procesos internos nos permitirá ser mucho más eficientes y mejorar la rentabilidad”.