Introducción

El año 2022 terminó siendo uno de los años más desafiantes para los mercados globales, especialmente para los segmentos de minoristas, industria, financieros y de seguros. Impactados por la elevación de las tasas de interés de los bancos centrales, restos de una pandemia que parece no tener fin, y el inicio de un conflicto armado poniendo en riesgo la estabilidad en la compra y venta de commodities energéticos, el año 2023 comienza presentándose aún más desafiante que 2022.

Las áreas de tecnología de las empresas minoristas, de industrias tradicionales, financieras y de seguros ya han entendido la importancia de invertir en datos, integración y sostenibilidad para lograr resultados de negocio que garanticen la supervivencia de las empresas en un período con tantas incertidumbres.

En este artículo traemos una visión holística de la importancia de estos departamentos en cada uno de los mercados estudiados, además de tendencias que veremos hacerse realidad en 2023.

Datos – ¿Qué es el área de datos?

El área de datos tiene como principal objetivo ingerir datos de diferentes fuentes para consolidarlos y tratarlos, generando métricas y KPIs relevantes para el negocio. Es en este escenario que surgen los tan conocidos Data Lakes, infraestructuras construidas para este propósito. Antes de hablar de tendencias en áreas de datos, es importante traer cuáles son los cuatro pilares de esta arquitectura:

Data sources

Es el conjunto de fuentes que pueden generar datos para el Data Lake. Pueden ser datos estructurados como bases de datos corporativas o datos no estructurados como información y analytics de redes sociales.

Almacenamiento y procesamiento

‍Los datos son procesados y almacenados dentro del Data Lake. Aquí es posible crear diferentes tratamientos de datos y dividir el Data Lake en capas para que los datos catalogados y tratados sirvan para diferentes análisis y propósitos. En este proceso se aplica mucho de lo que se conoce como ETL – Extract, Transform and Load – Es el nombre dado a los procesos para transformar los datos de tal forma que puedan ser utilizados para las necesidades del negocio.‍

Analytics avanzado

‍Este pilar implementa algoritmos avanzados de Machine Learning, inteligencia artificial y estadística para análisis más complejos como modelos de previsibilidad de comportamiento.

Business Intelligence‍

Los datos son consumidos por herramientas de análisis para generar informes, métricas, KPIs y servir de disparadores para acciones de marketing, ventas y priorización de backlog.

¿Por qué el área de datos es tan estratégica?

Contra datos no hay argumentos. Las tomas de decisión basadas en datos son mucho más asertivas pues no tienen en cuenta las suposiciones y supuestos, excluyendo hipótesis sesgadas y viciadas, y dando lugar a la información en tiempo real que puede generar conocimiento y asertividad en las decisiones de negocio. Una estrategia de datos es un plan a largo plazo que define la tecnología, los procesos, las personas y las reglas necesarias para gestionar los activos de información de una organización. Todos los tipos de empresas recolectan grandes cantidades de datos en bruto y necesitan usarlos a su favor para garantizar ventajas competitivas.

Según el estudio “Introducción a la minería de Datos”, de FERRARI D.G., hay mucho por explorar en esta área y su empresa necesita estar atenta a esto, como señalamos a continuación:

• Hasta el momento, el 0,5% de los datos disponibles han sido utilizados y analizados en el mundo;
• Cada segundo hacemos 40 mil búsquedas de información, lo que equivale a 3,5 millones de búsquedas por día;
• Los usuarios de Facebook envían 31,25 millones de mensajes y ven 2,77 millones de videos por minuto;
• El 90% de los datos existentes en el mundo fueron creados en los últimos dos años;
• Las empresas que hacen análisis de datos tienen 5 veces más posibilidades de tomar decisiones más rápidamente que sus competidores;
• Para una empresa que figura en la lista de las más admiradas de la revista Forbes, un aumento de apenas un 10% en accesibilidad de los datos resultará en más de US $65 millones de dólares;
• Cada minuto se suben 300 horas de video, solo en Youtube;
• La Casa Blanca ya ha invertido más de US $200 millones en proyectos de big data. 

La popularización del uso de computación en la nube también impulsó la creación y estructuración de Data Lakes. Las nubes ofrecen una serie de servicios que hacen simple la ingestión y tratamiento de datos e incluso si no se tiene un especialista dentro del proyecto, es posible entregar proyectos utilizando conocimientos de infraestructura y DevOps. Además, el costo beneficio de almacenamiento en la nube puede ser ventajoso, si se administra bien. Esto se debe a que el almacenamiento en la nube tiene diferentes costos por tiers, vinculado a cuánto se accede a los datos.

Oportunidades de datos aplicadas al Minorista

En el minorismo, que es un área de extrema competitividad y baja fidelización, entender el comportamiento del cliente para optimizar su experiencia digital es más que necesario. Por eso, la creación de Data Lakes en minoristas es estratégica para perfilar a los consumidores y crear experiencias personalizadas. Esta estrategia está respaldada por Gartner, en su informe de tendencias para el minorismo.

En el mismo informe se indica que el 65% de los CIOs minoristas pretenden invertir en análisis de datos y business intelligence y el 35% en inteligencia artificial, siendo marketing y supply chain las áreas de mayor enfoque.

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Oportunidades de datos aplicadas a la Industria

La industria vive el momento de la industria 4.0, donde la llegada del 5G, con la disminución de latencia, permite y facilita la comunicación máquina-máquina en diversos escenarios que antes no eran optimizados. Esto se debe a que se promete que el 5G reduzca la latencia de comunicación entre máquinas de 10 milisegundos a 1 milisegundo, según la Teleco.

Para tener una idea de la cantidad de datos que se generan a través de IoT, un Boeing que hace un trayecto de Los Angeles hasta Nueva York solo genera más de 2.499.841.200 terabytes de datos.

Además, se cree que para 2025, el brasileño tendrá al menos 7 dispositivos máquina-máquina a su alrededor.

Los datos generados por los sensores pueden conceder insights valiosos a los ingenieros, indicar dónde optimizar costos y mejorar la operación de las máquinas y ofrecer nuevos flujos de ingresos con reparaciones y mantenimiento de piezas ejecutadas de manera más inteligente. AWS tiene una página que indica todos los beneficios de utilizar soluciones de datos enfocadas en la industria y el Internet de las cosas. 

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Oportunidad de datos aplicada a Financiero y Seguros

Los segmentos de seguros y financieros suelen ser más maduros digitalmente en relación con los mercados mencionados anteriormente, y la gama de aplicaciones de datos es extremadamente diversa dado los más variados departamentos que existen en estas dos áreas.

Específicamente en seguros, el análisis de datos puede utilizarse para mejorar la precificación de seguros y ser más asertivo respecto a los cobros mensuales, los costos de las primas, además de potenciar la oferta cross-sell por parte de las aseguradoras.

En el área financiera, la utilización de Big Data auxilia principalmente en la gestión de riesgos y prevención de fraudes, usando los datos para identificar patrones y comportamientos sospechosos, fuera de la rutina del usuario.

OpenTudo: La integración global ya comenzó

En los últimos años vimos iniciativas como Open Banking y Open Insurance que tienen como objetivo ser APIs para el intercambio abierto de datos entre instituciones financieras, en el primer caso, y aseguradoras, en el segundo caso. Brasil es referencia en este tema y es visto como el modelo más completo, creado en menor tiempo y con mayor aplicabilidad entre los países que ya intentaron esta iniciativa. Con dos modelos de éxito, se espera que en los próximos años, otros sectores se incorporen a las iniciativas “Open” y son mercados a los que debemos prestar atención. Vea algunos:

Open Education

‍En el último APIX 2022, el mayor evento de APIs del mundo, se realizó un panel solo para hablar sobre integración en sistemas educacionales. En este panel, el open education surgió como temática para que fuera posible para el MEC centralizar la información de un estudiante con datos provenientes de diferentes instituciones educativas. Ya existen plataformas iniciales como la aplicación Jornada del Estudiante cuyo objetivo es mostrar todo el historial de estudio de un alumno, centralizado en una única aplicación.

Open Health

‍La iniciativa del Open Health ya cuenta con un sitio oficial donde es posible seguir la newsletter de la iniciativa. Siguiendo la misma lógica del Open Banking, el objetivo del Open Health es compartir datos clínicos para facilitar el acceso al historial del paciente y facilitar la portabilidad entre seguros. 

Open Investment

‍Otra frente en la que Brasil es pionero, Open Investment será tratado como la cuarta fase del Open Banking y traerá la opción de compartir datos de fondos de inversión, CDBs/RDBs, LCIs, LCAs, CRIs, CRAs, Debentures, acciones, ETFs y tesoro directo. La propuesta del alcance es liderada por Anbima.

Sostenibilidad de TI – Estructura de funcionamiento y términos importantes

La sostenibilidad de TI es el trabajo que da soporte a toda la infraestructura de TI, sea ella software, hardware o incluso red. Una célula de sostenibilidad está compuesta por Analistas que actúan en diferentes niveles de atención, de acuerdo con el detalle y la especificidad del problema.

El primer nivel (N1) trata las llamadas más simples y básicas de resolver. Si el problema es más complejo, la llamada se envía a un segundo nivel (N2). En este nivel se realiza una investigación más profunda del problema. Si la resolución es muy difícil y requiere de un conocimiento muy especializado, la llamada puede ser enviada a un tercer nivel (N3) de atención.

La gestión, priorización y enrutamiento de las llamadas entre niveles se acuerda en un documento llamado SLA – Service Level Agreement (Acuerdo de Nivel de Servicio). Es en este documento que consta cómo se priorizan las llamadas y en cuánto tiempo deben ser resueltas.

Para garantizar la ejecución correcta del SLA, el equipo de sostenibilidad puede seguir metodologías de gobernanza y gestión de procesos de TI. La metodología más conocida es ITIL – Information Technology Infrastructure Library – que trata de un acervo de mejores prácticas de procesos, entregas y comunicación. ITIL se basa en cuatro dimensiones de acción: Procesos, Personas, Productos y Socios. De estas dimensiones, se extraen 34 prácticas de gestión.

Para facilitar el trabajo del equipo de sostenibilidad, es bastante común utilizar herramientas de APM – Application Performance Monitoring. Estas herramientas ayudan a identificar con facilidad qué componente de la infraestructura está problemático y traen dashboards y métricas para el seguimiento de la disponibilidad de la plataforma. Las tres plataformas de APM líderes en el mercado según el cuadrante mágico de Gartner son Datadog, Dynatrace y New Relic. 

Sostenibilidad – Visión estratégica

Se estima que del 40 al 90% de los costos de una plataforma se generan después de su lanzamiento. Esto se debe a que mantener la disponibilidad de una plataforma tiende a ser un desafío complejo. En este escenario, es de extrema importancia que una empresa mantenga un equipo de sostenibilidad para evitar la indisponibilidad en su plataforma, lo que causa enormes impactos negativos. Los principales impactos de una plataforma indisponible son:

Pérdidas financieras

‍Un estudio de la revista Forrester muestra que los daños financieros causados por una hora de downtime (indisponibilidad del sistema) pueden variar de 1 a 10 millones de dólares.

Pérdida de reputación

‍La imagen de la empresa se ve perjudicada cuando se percibe un downtime. Para el cliente, la experiencia se impacta fuertemente cuando está ejecutando un recorrido y el mismo es interrumpido abruptamente porque el sistema se cae.

Pérdida de facturación

‍Con una plataforma fuera del aire, la facturación cae ya que los clientes no pueden realizar sus recorridos, que muchas veces pueden involucrar transacciones financieras.

Pérdida de productividad

‍La caída de sistemas también puede afectar la productividad de colaboradores, que se ven imposibilitados de ejercer su trabajo si un sistema que usan se cae. Esto también impacta el compromiso del equipo, que se ve menos motivado para trabajar en un ambiente con inestabilidades.

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Principales Skills en Sostenibilidad

Estos roles y skills son estratégicos para el éxito de un equipo de sostenibilidad:

Analista de Sostenibilidad

‍Rol responsable de la atención de llamadas en N1 y N2. Es un profesional con competencias técnicas dirigidas a infraestructura, seguridad y redes.

DevOps

‍Son roles dirigidos a personas para implementar la cultura de DevOps en la plataforma. Él será responsable de automatizar procesos con el objetivo de facilitar la identificación de problemas y actuar de manera proactiva en la mitigación de riesgos y bugs de indisponibilidad. Sus competencias técnicas implican conocimientos en shell script, Infrastructure as Code y estructuración de pipelines de CI/CD.

SRE (Site Reliability Engineer)

‍El SRE es un rol que se conecta con el equipo de desarrollo y el equipo de operaciones para aplicar prácticas que aseguren escalabilidad, previsibilidad y estabilidad de la plataforma. El SRE tiene un conjunto de competencias técnicas relacionadas con la observabilidad, infraestructura y seguridad de la plataforma.

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