Analítica de Datos –
Nivel Estratégico y Factores Críticos de Éxito
Aleck Santamaría De La Cruz Vicepresidente Estrategia y Gerencia de Activos Confipetrol Junio de 2019
Agenda • Contextos y definiciones • Aplicaciones existentes: mercados, finanzas, agricultura y transporte • Caso de negocio • Lecciones Aprendidas • Ideas Finales y Cierre
Agenda • Contexto y definiciones • Aplicaciones existentes: mercados, finanzas, agricultura y transporte • Caso de negocio • Lecciones Aprendidas • Ideas Finales y Cierre
¿Qué está diciendo la industria? ¿Es crucial el análisis de datos en su organización? 69%
¿Tiene una estrategia corporativa de análisis de datos?
¿Tiene una unidad dedicada al análisis de datos? ¿Ha finalizado sus proyectos de análisis de datos?
15%
68%
46%
30% Si
Hoy
32%
54%
70% No
En 5 años
84% encuestados respondieron que “es crucial para el éxito de los negocios”
Muchas compañías dicen tener estrategias corporativas de análisis de datos pero pocas tienen proyectos completados
Industrial Analytics Report 2016/2017
Introducción, Definiciones y Arquitectura Básica Internet de las cosas como una evolución natural…
Mundo Físico Esta foto de Autor desconocido está bajo licencia CC BY-SA
Adaptado por el autor de CERP-IoT
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Introducción, Definiciones y Arquitectura Básica Internet de las cosas como una evolución natural… Mundo Digital
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Integración Semántica
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Integración Semántica
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Integración Semántica
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¿De dónde vienen los datos? Mundo Digital
Integración Semántica
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Comunicación
Conectividad
Convergencia
Contenido
Colección de Datos
Capacidad de Computo
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Arquitectura Básica del IoT Interrogador – Capacidad de la Red
Objeto + Identificador + Almacenamiento de Datos + Lectura/Escritura + Capacidad de Procesamiento + Capacidad Comunicación Objeto a Objeto
Objeto + Identificador + Almacenamiento de Datos + Lectura/Escritura + Capacidad de Procesamiento + Capacidad Comunicación Objeto a Objeto + Funcionalidades de Inteligencia Artificial Elaborado por el Autor, Diferentes Fuentes
Arquitectura Bรกsica: Del Modelo T al Tesla
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Elaborado por el Autor, Diferentes Fuentes
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ÂżY quĂŠ hacemos con los datos?
Complejidad y Algoritmos
Tomado de LinkedIn, Diferentes Fuentes
Inteligencia Artificial: Waze
Dónde debo crecer un área de cultivo en función de la productividad, costos, margen y costo logístico
Elaborado por el Autor, Diferentes Fuentes
IoT y Agricultura
Consultado por el autor el 7 de Septiembre de 2018 en https://portal.inxpo.com/ID/Microsoft/30/
Agricultura de Precisiรณn
Supervisado
Elaborado por el Autor, Diferentes Fuentes
IoT y Ciencias de la Salud
Consultado por el autor el 7 de Septiembre de 2018 en https://portal.inxpo.com/ID/Microsoft/30/
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La Estructura del Caso de Negocio
400
300
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Inversión
Gasto
Ingreso
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Ingresos
40 100
20 0 -20
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Egresos
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-80
-100 -120
Inversión en la tecnología, equipos, software y capacitación
-300
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Inversión + egresos
Fuente: Elaborado por el autor Aleck Santamaria de la Cruz
La Estructura del Caso de Negocio
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El costo de operar y mantener la plataforma de analítica de datos
-100 -120
Inversión en la tecnología, equipos, software y capacitación
Egresos
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Inversión + egresos
Fuente: Elaborado por el autor Aleck Santamaria de la Cruz
La Estructura del Caso de Negocio Menores costos por gesti贸n del negocio, mayores ingresos por segmentaci贸n, menos fallas de procesos 60
Inversi贸n
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Inversi贸n + egresos
Fuente: Elaborado por el autor Aleck Santamaria de la Cruz
La Estructura del Caso de Negocio Menores costos por gestión del negocio, mayores ingresos por segmentación, menos fallas de procesos 60
Inversión
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El costo de operar y mantener la plataforma de analítica de datos
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Inversión en la tecnología, equipos, software y capacitación
Egresos
-200
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Inversión + egresos
Fuente: Elaborado por el autor Aleck Santamaria de la Cruz
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Lecciones: Barreras y Habilitadores
Presión Gubernamental y de Mercado
Fusiones & Adquisiciones Actualmente, la industria enfrenta un período de reajuste de jugadores.
Presión por optimización de las Operaciones Se necesitan cada vez talento altamente especializado
Cambio Climático Y a su vez la gestión de los riesgos ambientales, como las sequías.
Ser amigable con el medio ambiente y hacer de la sostenibilidad una prioridad
Desarrollo científico El uso de la tecnología para crear productos avanzados como semillas resistentes a las sequías
Agricultura de precisión Conducirá a mayores rendimientos agrícolas, menor uso de insumos por hectárea y menos desperdicio de alimentos
Fuente: Elaborado por el autor Aleck Santamaria de la Cruz
Lecciones: Barreras y Habilitadores
A
Nuevos perfiles al core. Equipo directivo que entienda el impacto de la tecnología Perfiles tecnológicos cada vez son más relevantes principalmente en BigData, IoT, Inteligencia Artificial.
B
C
Información versus datos Procesos empresariales con mayores implicaciones tecnológicas Selva de datos
¿Cómo estamos tomando las decisiones? Las organizaciones de mejor desempeño deben estar orientadas a datos, con procesos de toma de decisión estructurados
Fuente: Elaborado por el autor Aleck Santamaria de la Cruz
Lecciones: Barreras y Habilitadores Recruiting Marketing y Marca Empleadora
Analítica de RH Información relevante en tiempo real
Chatbots La inteligencia artificial al servicio de las personas
Capacitación “On Demand” (Qué tiene en común con Netflix) Netflix y Amazon han dado a los clientes el poder de programar sus propios horarios de TV, y los empleados ahora quieren la misma libertad para decidir por sí mismos qué, cuándo, dónde y cómo van a aprender
Acciones estratégicas y diferenciadas de atracción. Ej: Hackatones de reclutamiento para practicantes, Jóvenes Talento, Talentos técnicos y Talentos Core
Liderazgo y cultura Nuevas formas de hacer las cosas requiere un liderazgo desarrollado y una adecuada gestión del cambio
UX – Experiencia de usuario Ser más digital es ser más humano, se trata de brindar el mejor servicio, la mejor experiencia a usuarios internos y externos
Fuente: Elaborado por el autor Aleck Santamaria de la Cruz
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Ideas Finales y Cierre… Un camino propuesto Implementació
Identificar la Pregunta de Negocio a Resolver Hacer un inventario de variables esta debe incluir: Fuente Unidades de medida Frecuencia de actualización Confianza Construir un datalake teniendo en cuenta: Seguridad Disponibilizar API Velocidad Escalabilidad Buscar necesidades de información por área y Modelar consultas Construir dashboard requeridos (Descriptiva) Modelamiento de algoritmos predictivos Desarrollo de sistemas IoT y AI Front Especializados (predictivo)
n de departamentos de analitica
Elaborado por el Autor, Diferentes Fuentes
Gracias Aleck SantamarĂa De La Cruz Vicepresidente de Estrategia y Gerencia de Activos Confipetrol S.A.S. e-mail: vp.estrategia@confipetrol.com Celular: (+57) 317 640 65 17 https://www.linkedin.com/in/aleck-santamaria-d-la-cruz-52597011b/