Analytics y el internet de las cosas: las dos fuerzas que transformaran los negocios

En la actualidad, existen ciertas predicciones las cuales generan un gran debate acerca de qué tan extendido estará el Internet de las Cosas en cinco años. Sin embargo, estas predicciones coinciden en que habrá entre 50 y 70 billones de dispositivos conectados para 2020. Este panorama representa grandes retos para los fabricantes de hardware. Para los desarrolladores de software los cuales requieren actualizar y poner al día sus programas a fin de que puedan aprovechar todo el flujo de información proveniente de los datos. Y finalmente, para los innovadores los cuales tendrán que lidiar con los cambios que está produciendo el rol predominante de la analítica en el diseño e invención de nuevos productos.

La conferencia de Insights del año pasado saco a la luz la ola disruptiva que esta produciendo la analítica, y la totalidad de los presentadores invitados coincidieron en su mensaje: La analítica es para todos, el entendimiento y aprovechamiento del mercado depende hoy en gran parte de saberla usar integralmente y eficazmente.

¿Qué elementos han cambiado?

Diseñar nunca volverá hacer como antes

Rehacer, probar, repetir: Esta era  la antigua manera de resolver los problemas. Este enfoque continuará siendo el mismo, pero ahora estará apoyado por cantidades masivas de datos. La integración de distintas fuentes de datos será la base de prácticamente todo. Desde la etapa del diseño de prototipos y fabricación de dispositivos hasta la etapa en donde los departamentos de TI reaccionan ante las brechas en seguridad detectadas estará apoyada por datos lo cuales darán más certeza a la toma de decisiones.

Los Datos informarán Datos 

Esta nevando: ¿Por qué no informar a tus clientes sobre la nueva película que ellos pueden disfrutar en streaming en lugar de dirigir esfuerzos en hacer que acudan al cine?.  Nuevas fuentes de datos informaran a las fuentes de datos actuales. Cada vez más empresas harán uso de las alianzas para utilizar y compartir datos disponibles entre los aliados. Los datos compartidos pueden incluir datos gratuitos provenientes de fuentes gubernamentales, de redes sociales y plataformas de medios, los cuales serán usados para desarrollar análisis exhaustivos de necesidades, correlaciones y tendencias de los clientes y/o consumidores de determinados productos y/o servicios. En la conferencia de Insights, IBM anunció un acuerdo con The Weather Company y Twitter para obtener detalles más precisos más de sus consumidores. Un esfuerzo que prontamente se transformó en la compra por parte de Twitter de los activos digitales de The Weather Company. 

La inteligencia Artificial manejará más datos personales a través de las interaccciones

Los datos de mayor valor están almacenados dentro de nuestras cabezas. Mientras las habilidades interactivas de la inteligencia artifficial continúen mejorando, podrá llegarse a un nivel en donde se podrá encontrar la llave o la manera de extraer estos datos de las mentes de los consumidores, empleados y ciudadanos. IBM presentó en la conferencia Insight su desarrollo Watson a la vez que otras compañías han entrado en un carrera desarrollando Inteligencia Artificial para diferentes propósitos. Como ejemplo podemos citar a M de Facebook el cual responde a una variedad de solicitudes vía la aplicación de Facebook Messenger. Las tecnologías de lenguaje natural son cruciales para que la Inteligencia Artificial siga evolucionando a pasos agigantados como hasta ahora.

El mantenimiento predictivo reemplazará a las reparaciones por fallas

Los dispositivos y sensores de IoT pueden indicar de fallas en electrodomésticos o detectar condiciones de peligro en el hogar antes de que estas se vuelvan realmente problemas. Laurent Borne de Whirpool identificó que los sensores de IoT en electrodomésticos pueden hacer una gran diferencia en la satisfacción del cliente. Una manguera con fugas inmediatamente disparará un mensaje al teléfono del propietario para que esta sea reparada a la brevedad posible antes de que se inunde su casa. ¿Has tomado un envase de leche vacío del refrigerador? Los sensores IoT harán que esta situación sea una anécdota del pasado, los sensores mandarán una orden de resurtido antes de que vuelvas a quedarte sin leche.

Los problemas diarios tendrán un gran poder computacional

Los sistemas computacionales más avanzados han sido tradicionalmente utilizados para desempeñar tareas complejas, pero con un acceso limitado. Esta era ha llegado a su fin. Raj Singh CEO de Go Moment presentó su aplicación Ivy la cual puede ser utilizada por más de 20 millones de consumidores. Ivy es un servicio virtual de concerjería que no sólo ayuda a los huéspedes a conseguir lo que ellos necesitan independientemente del lugar en el que se estén hospedando, Ivy lo hace usando el lenguaje natural diseñado por IBM Watson.

Los sistemas cognitivos darán un brillo de luz sobre los "Datos en la Obscuridad"

Las empresas tienen a menudo la oportunidad de extraer y hacer uso de inmensos volúmenes de datos, sin embargo no lo hacen y esto es debido a múltiples razones.

Estos datos generalmente se encuentran en formas no estructuradas. Por ejemplo las empresas pueden almacenar correos electrónicos de venta o resultados de llamadas y la información contenida en estos recursos dificilmente vuelve a ver la luz. Este fenómeno es llamado como "Datos en la Obscuridad" (Dark Data) y estos no sólo representan una oportunidad perdida. Dependiendo de la información que contengan estos también pueden significar una carga o problema para la organización. Los sistemas cogniitivos están desarrollados de tal manera que se puede capturar cada vez un mayor volumen de datos, cuando los datos son capturados estos estarán listos para ser usados de la manera más eficiente.

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La Experiencia de Xarvis de más de quince años en el mercado Mexicano permite identificar el valor y la diferenciación competitiva que están logrando muchas empresas al incluir cada vez más fuentes de datos para la toma de decisiones estratégicas en sus respectivos negocios. Muchos de estos datos provienen de fuentes no estructuradas y aunque esto representa un gran reto, el objetivo principal de muchas empresa es enriquecer la información de sus clientes, de tal forma que puedan maximizar y hacer mas rentables a estos. Sin embargo, es muy importante mencionar que el simple hecho de contar con mucha información de los clientes no es suficiente para ser un líder en el mercado, para incrementar ventas, ni puede ser considerada per se una ventaja competitiva. Toda esta información debe ser analizada y sobre todo convertirse en elementos accionables que realmente generen un beneficio para las empresas. Es aquí, en donde Customer Centric se vuelve una solución estratégica para el aprovechamiento de los datos estructurados y los no estructurados (Dark Data), ya que Customer Centric es una solución que acepta diversas fuentes de datos, las cuales son analizadas con su potente motor de analítica predictiva para identificar la información de clientes,  perfilando, segmentando y desarrollando esfuerzos de marketing dirigidos a los clientes en función de la identificación de sus patrones, gustos y preferencias.