¿Por qué es importante el Business Intelligence en los negocios?

La importancia del uso de herramientas de BI se reduce fundamentalmente a la práctica de hacer que la toma de decisiones basada en datos, durante mucho tiempo de moda en los negocios y otros contextos, sea una realidad tangible y rápida.

“Los datos, flujos de trabajo y la colaboración se cruzan, ya sea ajustando las cadenas de suministro o decidiendo en qué líneas de productos enfocarse. Está claro que la intuición no es nada sin el conocimiento basado en datos”, dice Angshuman Guha, cofundador y director ejecutivo de Bipp.

Cuatro razones por las que la Inteligencia de Negocios (BI) es importante

1. BI cataliza decisiones rápidas.

El término “toma de decisiones basada en datos” no resume por completo uno de sus subtextos importantes. Las personas casi siempre se refieren a decisiones rápidas, tratando de seguir el ritmo de la velocidad a la que se producen los datos.

“Los datos ahora se producen tan rápido y en volúmenes tan grandes que es imposible analizarlos y usarlos de manera efectiva cuando se usan métodos manuales tradicionales, como hojas de cálculo, que son propensos a errores humanos”, dice Darren Turner, jefe de BI en Air IT. “La ventaja de BI es que analiza automáticamente los datos de varias fuentes, todos presentados con precisión en un tablero fácil de digerir”.

Claro, todos hablan sobre la importancia de la velocidad y la agilidad en los contextos tecnológicos y comerciales. Pero ese es el punto: si usted no lo está haciendo, es casi seguro que sus competidores lo hagan.

“La capacidad de actuar sobre los conocimientos previos, permite a las empresas detectar tendencias internas y mejorar las ineficiencias antes de que sea demasiado tarde”, dice Turner. “En un mercado donde el volumen de datos aumenta constantemente, la capacidad de procesarlos y traducirlos en decisiones comerciales sólidas es esencial para comprender mejor el comportamiento del cliente y superar a los competidores”.

2. Big data: BI convierte grandes conjuntos de datos en una forma utilizable

Todavía hay un lugar para la experiencia y el instinto en las decisiones comerciales, pero hay una diferencia entre una intuición y una suposición descabellada. BI trata de hacer que la información esté fácilmente disponible y accesible para las personas que la necesitan, para hacer su trabajo en cualquier nivel de la organización.

El desafío es que a menudo tenemos demasiada información. Además, mayormente es incomprensible en su forma cruda, o requeriría una cantidad increíble de tiempo para examinarlo en busca de valor. BI presenta la información en una forma utilizable que elimina gran parte de distracción, permitiendo a los usuarios finales utilizar realmente los datos que se les presentan.

“La visualización del conjunto de datos, guiada por la relevancia contextual y una experiencia de usuario intuitiva, garantizará que siempre obtengamos un valor significativo de BI”, dice Amy Hodler, directora de análisis gráfico y programas de IA en Neo4j.

Esto también se relaciona con la velocidad. Lo que una vez pudo haber sido un proceso de informes de fin de mes o incluso trimestral que requería mucho tiempo, ahora puede ocurrir continuamente, nuevamente de una manera que las personas puedan entender y actuar.

3. BI ofrece casos de uso y beneficios específicos de la industria

Como señaló Nadhan, arquitecto y estratega jefe de Red Hat, BI no es una propuesta única para todos. Las organizaciones lo adaptan a los contextos industriales y comerciales.

“Los beneficios de la inteligencia comercial pueden variar mucho según la industria y el tipo de aplicación que utiliza la empresa”, dice Bill Szybillo, Gerente de Inteligencia Comercial de VAI. “Por ejemplo, un distribuidor o procesador de alimentos puede usar herramientas de inteligencia comercial para obtener información sobre su cadena de suministro, como los niveles de inventario, las tendencias de oferta y demanda, el estado de los pedidos y más. Este tipo de datos no solo es valioso para agilizar las operaciones del almacén, sino que también puede ser utilizado por los equipos de ventas y marketing para comunicarse mejor con los clientes actuales y potenciales”.

Como señalamos anteriormente, una forma útil de pensar en las capacidades de BI es enmarcar sus objetivos como preguntas basadas en datos. BI puede proporcionar la respuesta, o al menos la base para una respuesta.

Turner señala que el propietario de una tienda minorista que desea determinar si una inversión en nuevos equipos será rentable puede ejecutar un informe ad-hoc para tomar una decisión informada. Un grupo de propietarios de restaurantes puede usar herramientas de BI para comparar la eficiencia en diferentes ubicaciones. BI es ampliamente aplicable; no hay muchas industrias en las que sea irrelevante.

4. BI está evolucionando para la era cognitiva y de Inteligencia Artificial

Una forma diferente de inteligencia impulsada por la tecnología, la inteligencia artificial, tiene decididamente más atractivo estelar que el BI tradicional. Pero BI e AI no son mutuamente excluyentes; están cada vez más entrelazados.

“Tradicionalmente, BI se ha referido a tableros y plataformas de visualización que representan datos en cuadros, gráficos y tablas dinámicas. Sin embargo, la IA ha acelerado en gran medida el análisis más allá de estas capacidades básicas”, dice Mike Finley, científico jefe de datos de AnswerRocket. “La IA puede automatizar el análisis de datos, generando visualizaciones, así como información de diagnóstico y predictiva. En pocas palabras, estos conocimientos explican los factores clave que afectan el rendimiento y pronostican las tendencias futuras, contando una historia más completa de lo que está sucediendo en los datos y por qué”.

El emparejamiento de BI e IA tiene como objetivo similar, aumentar la velocidad y mejorar los resultados frente a cantidades abrumadoras de información. “La inteligencia comercial junto con la inteligencia artificial puede marcar una gran diferencia en la resolución de problemas como la retención de clientes, el rendimiento y la gestión operativa, la visibilidad y más”, dice Szybillo de VAI.

La IA debería mejorar la BI, no reemplazarla. En última instancia, se ocupa de objetivos y desafíos comerciales similares. “Impulsar la inteligencia de los datos de los clientes y usar estos datos para tomar decisiones más informadas en nombre de los clientes es uno de los objetivos más importantes de implementar una estrategia de BI”, dice Szybillo. “Otros problemas comunes son el rendimiento o las ineficiencias operativas, como que los empleados tradicionalmente tengan que crear manualmente informes de clientes o realizar un seguimiento manual del inventario, perdiendo un tiempo valioso. Las herramientas de BI pueden hacer esto por los empleados, permitiéndoles pasar su tiempo de manera más eficiente”.

Fuente: Kevin Casey escribe sobre tecnología y negocios para una variedad de publicaciones.

Algunos beneficios del Business Intelligence en los negocios

La inteligencia empresarial o Business Intelligence (BI) continúa evolucionando a medida que los desarrolladores incorporan la última tecnología en sus plataformas, como análisis en tiempo real, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

BI ha transformado las empresas, permitiéndoles obtener conocimientos y tomar decisiones en tiempo real. Considere este sencillo ejemplo: El panadero llega a la tienda un lunes por la mañana. Es hora de preparar los ingredientes y la masa con anticipación para los artículos que se hornearán y venderán ese día o semana. ¿Adivina el panadero al azar cuántos pasteles, magdalenas u otros artículos debe preparar? No, él o ella fabrican un producto en función de cuántos pedidos ya están recibidos y cuántos pedidos se espera que lleguen en una experiencia determinada. Ya sea que los datos se mantengan en la mente del panadero, se escriban en un cuaderno o se guarden en una base de datos de computadora, esto sigue siendo inteligencia empresarial en acción.

La inteligencia empresarial ha recorrido un largo camino

A principios de la década de 2000, las nuevas herramientas de BI ofrecían nuevas funciones que permitían a los empresarios recopilar datos y obtener conocimientos con mayor facilidad. Hoy en día, nos bombardean con información y la BI se ha convertido en una herramienta indispensable en la toma de decisiones estratégicas.

Los gerentes pueden determinar qué productos se venden, a qué hora del día se compran y qué artículos se compran juntos. Gracias a la inteligencia empresarial, podemos:

•          Identificar formas de aumentar las ganancias.
•          Analizar el comportamiento de los clientes.
•          Comparar los datos con los de la competencia.
•          Seguimiento del rendimiento.
•          Optimizar las operaciones.
•          Predecir el éxito.
•          Detectar las tendencias del mercado.
•          Descubrir problemas o problemas.

Aumento de la demanda de BI

La demanda de BI está en auge, como lo demuestra la encuesta de Reveal's Trends in Software Development and Analytics 2021 a desarrolladores de software y profesionales de TI, encontrando que las empresas de tecnología vieron un aumento del 41% en la demanda de soluciones de inteligencia empresarial el año pasado.

A medida que aumenta la demanda de la tecnología, también lo hacen los nuevos avances, lo que brinda a los usuarios la capacidad de analizar y tomar decisiones inteligentes sin ningún conocimiento de programación.

Una innovación reciente en el software de BI es la analítica integrada, que ofrece informes en tiempo real, visualización de datos interactiva y/o analítica avanzada, incluido el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la analítica aumentada, directamente en una aplicación empresarial. Los datos son administrados por una plataforma de análisis y las visualizaciones y los informes se colocan directamente dentro de la interfaz de usuario (UI) de la aplicación para mejorar el contexto y la usabilidad de los datos para los usuarios comerciales.

Las herramientas de BI más eficaces para los usuarios comerciales, permiten que cualquier persona de una empresa acceda, analice y actúe sobre los datos sin tener experiencia en codificación. Con la ayuda de la analítica integrada, que convierte los datos sin procesar en inteligencia empresarial, las organizaciones tienen enormes oportunidades, desde aumentar la productividad y fortalecer la ventaja competitiva hasta mejorar la satisfacción del cliente y otros conocimientos prácticos. Tomemos el ejemplo del panadero. Imagine un tablero de inteligencia empresarial que ofrece predicciones sobre la cantidad de pastelitos para hornear en función de datos históricos, el clima actual y la hora del día. Ese es el poder de la inteligencia empresarial.

El futuro del BI

La inteligencia empresarial seguirá evolucionando a medida que los desarrolladores incorporen la última tecnología en sus plataformas, como análisis en tiempo real, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial y aprendizaje automático. El BI de próxima generación puede cambiar la forma en que determinamos las tendencias y, en última instancia, incluso puede predecir el futuro.

 

Fuente: Jason Beres. Vicepresidente Senior de herramientas de desarrollo en Infragistics.

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Tendencias en Inteligencia de negocios para el 2020

En la actualidad, tenemos acceso a más datos de los que somos capaces de gestionar. Sin embargo, para obtener el máximo valor posible de ellos, la analítica ya no basta, necesitamos síntesis para darles sentido. En 2020, la tecnología y los procesos avanzarán hacia soluciones de datos integrales que revolucionarán el ecosistema de datos e impulsarán un cambio real.

Estas diez tendencias contribuirán a hacerlo posible:

1. Convertirse en una empresa que procese los datos en tiempo real ya no es opcional. Si queremos tomar las mejores decisiones de negocio posibles, necesitamos que los datos se proporcionen en el lugar correcto y en el momento oportuno. 5G e IPV6, Kubernetes, la arquitectura de streaming y otras opciones pueden ayudarnos a reaccionar en un instante y a mantenernos a la cabeza.

2. El Big Data no es más que un conjunto de datos. ¿Qué es lo siguiente? Los datos amplios. En un entorno con formatos y fuentes de datos más variados y fragmentados que nunca, las combinaciones de datos se comen al Big Data. Las empresas que logren desarrollar su capacidad de síntesis ganarán la partida.

3. La analítica gráfica y la tecnología asociativa ganarán terreno a SQL. Para resolver los problemas de negocio más importantes, hay que ir más allá de las consultas basadas en filas y columnas. La tecnología que le permita analizar las asociaciones naturales de los datos le proporcionará los mejores resultados.

4. La combinación de DataOps con autoservicio es la nueva metodología ágil. DataOps mejora la calidad y reduce los plazos de gestión de datos en los procesos operativos. El autoservicio, por su parte, minimiza la dependencia de los usuarios con respecto a IT. Combinados, proporcionan un flujo de datos más eficiente en toda la cadena de valor.

5. Los catálogos de metadatos activos serán el nuevo tejido conector. La demanda de catálogos de datos se está disparando ante los enormes volúmenes de datos que las empresas tienen distribuidos en diversas fuentes. Con los catálogos aumentados por medio del aprendizaje automático, los datos pueden adaptarse y cambiar, incluso en sistemas híbridos y multi cloud.

6. La irrupción de la alfabetización de datos como servicio. La tasa de adopción de las herramientas de BI es actualmente del 35 %. Para que los empleados vayan más allá de esta “meseta de BI”, las empresas deben desarrollar sus programas de alfabetización de datos y, por ello, se asocian con proveedores para lograr que sus equipos se sientan más cómodos trabajando con los datos.

7. Las interacciones polifacéticas nos llevarán más allá de las búsquedas. Las búsquedas ya no bastan. La tecnología que puede entender y procesar las expresiones humanas, combinada con estrategias de consultas de datos de eficacia demostrada, es la clave para salvar las distancias entre el hombre y el ordenador.

8. Ahora, la ética y la informática responsable son esenciales. Los avances tecnológicos mejoran nuestras vidas, pero también pueden suscitar gran inquietud. Por eso es más importante que nunca que las empresas se pregunten no solo si algo se puede hacer, sino también si se debe hacer.

9. “Shazam” para los datos. ¿Y si los sistemas de analítica pudieran usar algoritmos para identificar nuestros datos, detectar anomalías y conocimientos y sugerirnos nuevos datos? Si pudiéramos aplicar “Shazam” a nuestros datos, ¿imagina los enormes avances en eficiencia y velocidad que se producirían en el análisis y la integración de los datos?

10. Independencia vs. pilas de aplicaciones: Nueva entrega. A la larga, la dependencia de un único ecosistema de datos casi siempre saldrá más cara, ya que las grandes pilas de aplicaciones están aumentando su control sobre los datos de los clientes para rentabilizarlos. Los proveedores independientes de analítica integral y las plataformas híbridas y multi cloud son ahora una necesidad.

Fuente: qlik.com

Algunos errores de estrategia de datos que toda empresa debe evitar

Cada empresa es ahora un negocio de datos. Los datos son un activo estratégico clave hoy en día, ya sea que se trate de un gran conglomerado internacional o de una empresa familiar de propiedad local. Si no tiene una estrategia de datos efectiva, o ninguna, su empresa se está perdiendo las enormes ofertas potenciales de datos de valor empresarial. Para ayudarlo a seguir el camino correcto y evitar los errores comunes, estos son los 6 errores más grandes de estrategia de datos que toda empresa debe evitar.

1. Comenzando con una estrategia comercial desactualizada.

El mundo está cambiando rápidamente y una estrategia comercial que no ha evolucionado para ser relevante para la 4ta Revolución Industrial no será efectiva. Su estrategia de datos debe ser compatible con una estrategia comercial que sea correcta y relevante para el mundo de hoy. No tiene sentido gastar tiempo y recursos en recopilar y analizar datos en apoyo de una estrategia comercial desactualizada. No solo no llegará a donde necesita estar, sino que perderá tiempo y recursos tratando de llegar allí.

2. No comenzar con los objetivos y desafíos de su negocio.

Existen muchas formas y razones para analizar datos, pero no todas son importantes para que usted logre sus objetivos comerciales o lo ayude a resolver un desafío comercial. Demasiadas empresas desarrollan su estrategia de datos en torno a casos de uso que son interesantes o fáciles de implementar en lugar de aquellos que los llevan a su objetivo. Primero, tenga claro qué objetivo o desafío comercial está tratando de superar. Luego, descubra cómo puede usar los datos para llegar allí.

3. No definir medidas de éxito.

¿Cómo determinará si su estrategia de datos es exitosa? Si no ha definido indicadores clave de rendimiento (KPI) para su estrategia de datos que se vinculen con un objetivo específico, será imposible rastrear y revisar su progreso. Es importante que cualquier iniciativa de datos tenga un caso de negocio con los KPI correspondientes que impactará la iniciativa. Esto ayudará a su organización a rastrear el progreso y, en última instancia, a saber si logró su objetivo o no.

4. Solo considerando los costos técnicos y no presupuestando otros ítems críticos.

Sí, existen costos técnicos para implementar una estrategia de datos, pero muchas empresas olvidan presupuestar artículos fuera de los costos técnicos. Se requiere una cantidad significativa de cambios para poner en marcha un proyecto de datos; muchas compañías lo subestiman gravemente. Desde cambiar la cultura en la organización a ser una cultura en la que las decisiones se puedan tomar en base a datos en lugar de instinto o por aprobación del gerente, así como capacitar al personal para recopilar los datos correctos y comprender los requisitos de calidad de los datos, las empresas deben presupuestar para el desarrollo de habilidades y capacitación y gestión de personas y cambios además del presupuesto para costos técnicos. Asegúrese de que su proceso presupuestario sea integral.

5. Solo considerando datos internos y datos tradicionales y estructurados.

Hoy en día, los datos vienen en muchas más formas que solo bases de datos y hojas de cálculo. Gran parte del crecimiento de los datos puede atribuirse a datos no estructurados, incluidas fotos, grabaciones de sonido, archivos de texto y más. Una estrategia de datos sólida debe tener en cuenta los datos estructurados y no estructurados para obtener información sólida. Existen fuentes internas de datos que cada organización recopila, pero no se deben pasar por alto fuentes externas de datos, incluidos los repositorios de datos, los gobiernos y los corredores de datos, que pueden ser útiles para su negocio.

6. No considerar las cuestiones éticas, de privacidad y legales en torno a los datos.

Al comienzo de cualquier proyecto de datos, es necesario que exista un gobierno de datos adecuado. Deben definirse las consideraciones sobre cómo usar los datos de manera ética, así como los problemas legales y de privacidad del uso de datos. La confianza del consumidor es primordial. Los consumidores deben sentirse seguros de que usarán sus datos de manera segura y que obtendrán un valor tangible por permitirles usar sus datos. No se puede subestimar la importancia de determinar los derechos de acceso a los datos, la seguridad, la ética, la privacidad y cómo garantizar la calidad de los datos.

Una buena estrategia de datos es esencial para las empresas de hoy. Es un elemento clave para comprender cómo usar los datos para lograr los objetivos estratégicos de su empresa y se construye a partir de la determinación de los tres a cinco casos de uso de datos de su empresa. Estos casos de uso serán diferentes para cada empresa, pero independientemente, deben alinearse con su estrategia comercial.

Fuente: Bernard Marr. Asesor estratégico de datos para empresas y gobiernos.

Como utilizar una buena estrategia de datos para su empresa

¿Qué debe incluir en su estrategia de datos? Para desarrollar una estrategia de datos en una empresa, observamos las siguientes siete áreas:

1. Estrategia de negocios

Una buena estrategia de datos no debe crearse de forma aislada, debe ser impulsada por su estrategia comercial general. Por lo tanto, el primer paso en cualquier estrategia de datos es considerar las prioridades estratégicas de su organización y las preguntas comerciales clave. Solo así podrá identificar cómo podría usar los datos para ayudarlo a cumplir esas prioridades y responder sus preguntas comerciales.

Los usos de datos y las prioridades que identifique en esta fase son sus casos de uso. Para garantizar que su estrategia de datos esté enfocada y sea alcanzable, limítese a no más de 3–5 casos de uso de datos.

2. Prioridades de adopción a corto plazo

También conocido como victorias rápidas! Debido a que las grandes prioridades de datos estratégicos pueden tomar algún tiempo para implementar y entregar valor, creo que es útil también identificar 1-3 ganancias rápidas de datos. Estas son formas rápidas, idealmente relativamente económicas para que usted agregue valor y demuestre el retorno de la inversión de los datos, lo que, a su vez, lo ayuda a obtener la aceptación de esos casos de uso de datos más prominentes. Por ejemplo, puede hacer un análisis de rotación de clientes para ayudar a prevenir o reducir la rotación de clientes.

A continuación, para cada una de las prioridades de datos / casos de uso que haya identificado, debe analizar las siguientes consideraciones:

3. Requerimientos de datos

En esta etapa, piense qué datos necesita para alcanzar sus objetivos y de dónde provendrán esos datos. Esto incluye:

• ¿Necesita datos estructurados o no estructurados, o (idealmente) una combinación de los dos?
• ¿Puede lograr su objetivo solo con datos internos, o necesita complementar los datos de su empresa con datos externos (por ejemplo, datos de redes sociales, datos meteorológicos, etc.)?
• ¿Ya tiene o puede acceder rápidamente a los datos que necesita?
• De lo contrario, debe configurar una forma de recopilar los datos apropiados. ¿Qué método de recopilación de datos utilizará?

4. Dato de governancia

Los datos brindan grandes recompensas, pero también pueden ser una gran responsabilidad si no prestas la debida atención al gobierno de los datos. Este paso lo alienta a pensar en la calidad de los datos, la seguridad de los datos, los problemas de privacidad y propiedad, la transparencia y el uso ético de los datos. Las consideraciones clave incluyen:

• ¿Quién es responsable de garantizar que los datos sean precisos, completos y actualizados?
• ¿Cómo garantizará que los datos se almacenen de forma segura?
• Si está accediendo a los datos de otra persona, ¿Podría perder el acceso a ellos? ¿Qué harás si te cortan?
• ¿Cómo se asegura el uso ético de los datos?
• ¿Qué permisos necesita para poder recopilar y utilizar los datos?
• ¿Cómo puede minimizar los datos cuando sea posible (un principio fundamental de GDPR)?
• ¿Cómo garantizará el uso abierto y honesto de los datos en toda la empresa?

5. Implicaciones tecnológicas

Después de decidir cómo desea utilizar los datos y qué datos necesitará, el siguiente paso es identificar las implicaciones tecnológicas y de infraestructura de esas decisiones. En términos muy simples, esto significa analizar sus necesidades de hardware y software para:

• Recolectar datos.
• Almacenar y organizar datos.
• Procesamiento (análisis) de datos para extraer información, que puede incluir aprendizaje automático o tecnología de aprendizaje profundo.
• Comunicación de información a partir de datos, incluidos informes y visualización de datos.

6. Habilidades y capacidad

A menudo, el principal obstáculo para las empresas que desean obtener más de los datos es la falta de habilidades y conocimientos de datos. Por lo tanto, esta es una parte crítica de su estrategia de datos. Pregúntese:

• ¿Tiene las habilidades para entregar sus necesidades de datos?
• Si no, ¿puede capacitar al personal interno o necesita contratar nuevos talentos?
• Si está buscando habilidades externas, ¿se asociará con un proveedor de datos o existe la posibilidad de adquirir una empresa?

La conciencia de liderazgo es otra parte importante de esto. Su equipo de liderazgo necesita comprender por qué los datos son importantes y cómo los datos pueden ayudar al negocio a alcanzar sus objetivos. Idealmente, esta cultura de datos se filtrará en toda la empresa, de modo que todos en todos los niveles sean conscientes del poder de los datos.

7. Implementación y gestión de cambios

Hacer un plan es una cosa; entregarlo es otro. Entonces, este último paso se trata de asegurarse de que su estrategia de datos se haga realidad. Esto incluye:

• ¿Cómo implementará su plan? ¿Cuáles son las actividades clave que deben suceder a continuación?
• ¿Quién es responsable de realizar cada acción?
• ¿Qué cambios necesita hacer el negocio?

Una vez que haya examinado cada una de estas áreas, puede comenzar a crear un documento de estrategia de datos más formal.

Fuente: Bernard Marr. Asesor estratégico de datos para empresas y gobiernos.

Los principales tipos de liderazgo durante la cuarta revolución industrial

El hecho de que sus colegas en el futuro lugar de trabajo, incluyan inteligencia artificial y robots, no significa que las habilidades de liderazgo humano no sean necesarias. De hecho, las habilidades de liderazgo serán vitales para el éxito. El mundo de constante movimiento, interconectado e impulsado por la tecnología requerirá que los líderes se adapten a las nuevas realidades de la cuarta revolución industrial para tener éxito. Si bien algunas personas nacen con habilidades de liderazgo innatas, las personas con una pasión por hacerlo, también pueden aprender las habilidades de liderazgo del futuro lugar de trabajo.

A continuación, compartimos 14 habilidades de liderazgo del lugar de trabajo futuro:

1. Activamente ágil: Debido a la velocidad del cambio en el futuro lugar de trabajo, los líderes tendrán que ser ágiles y capaces de abrazar y celebrar el cambio. Los líderes exitosos durante la cuarta revolución industrial verán el cambio no como una carga, sino como una oportunidad para crecer e innovar.

2. Inteligencia emocional (EQ): Al igual que los empleados necesitan una cantidad saludable de inteligencia emocional, será fundamental para los líderes en el futuro lugar de trabajo poder percibir, comprender y gestionar las emociones: las de ellos y las de sus equipos.

3. Humildemente confiado: Los líderes de mañana tendrán que encontrar un equilibrio entre la confianza de sus propias habilidades y decisiones, y ser humildes acerca de su lugar en la organización. Los futuros líderes tomarán todas las habilidades únicas del equipo, trabajando juntos para impulsar iniciativas y los líderes no serán vistos como la pieza fundamental para el éxito. Los líderes del mañana animarán a otros a brillar.

4. Explicable: Los líderes deberán ganarse el respeto de su equipo haciéndose responsables. El lugar de trabajo del futuro será más transparente y colaborativo. En este entorno, es crucial que las acciones de un líder estén alineadas con las metas y los objetivos de la compañía.

5. Visionario: En cualquier organización hay múltiples partes interesadas y un futuro líder necesitará una visión global. Será capaz de entender cómo cada parte interesada, ya sea empleados, proveedores, accionistas u otros, se verá afectada por las decisiones. Esto requiere que un líder determine estratégicamente cómo satisfacer las necesidades de todas las partes interesadas de manera efectiva.

6. Valiente: No habrá una hoja de ruta clara a seguir en el lugar de trabajo del futuro. Esto requiere que un líder tenga el coraje de enfrentar lo desconocido y navegar por circunstancias difíciles. Posiblemente aún más esencial es el valor para cambiar el curso en caso de que la situación requiera una nueva estrategia.

7. Flexible: Los líderes necesitarán flexibilidad en el futuro para adaptarse a las cambiantes demandas de los trabajadores, las áreas de trabajo y las herramientas. Lo que resultó un éxito en el pasado no será la fórmula para el éxito de mañana, por lo que los líderes deben flexionarse para adaptarse a la nueva realidad. Y, se espera que la realidad cambie regularmente, por lo que los líderes no podrán ser complacientes.

8. Conocedores de tecnología: La cuarta revolución industrial viene impulsada por tecnologías tales como inteligencia artificial, blockchain, robótica, internet de las cosas, big data, realidad aumentada y más. Casi todas las industrias y empresas cambiarán debido a la tecnología. Los líderes necesitarán entender, tener conversaciones y tomar decisiones sobre la tecnología. La capacidad de comprender lo que la tecnología puede hacer por una organización es esencial, y los líderes deben adoptar continuamente nuevas plataformas y herramientas tecnológicas.

9. Intuitivo: Como resultado del influjo de máquinas en el futuro lugar de trabajo, los líderes deberán ser aún más humanos. La intuición de un humano es la capacidad de "leer" lo que no se dice y es en este momento una habilidad exclusivamente humana. Un líder que esté dispuesto a conversar sobre lo que no se está diciendo y escuchar lo bueno, lo malo y lo feo de su equipo estará preparado para el éxito futuro.

10. Colaborativo: Los futuros líderes no se quedarán en la oficina de su esquina. Será imperativo que los líderes en el futuro trabajen junto a sus empleados y conozcan sus fortalezas y debilidades para ayudarles a adquirir nuevas habilidades, ayudando a impulsar su desarrollo profesional. Serán muy colaborativos.

11. Aprendices rápidos: Los líderes necesitarán evaluar rápidamente una situación y aprender lo que necesitan para tomar decisiones efectivas. Junto con esto, deberán estar abiertos a la capacitación y el aprendizaje de los expertos en la materia de su equipo.

12. Culturalmente inteligente: Nuestros futuros lugares de trabajo serán diversos y globales. El liderazgo efectivo requiere que alguien con experiencia aprecie y aproveche las diferencias que cada individuo aporta al equipo desde sus perspectivas individuales.

13. Auténtico: Con una fuerza laboral multigeneracional y multicultural, los líderes deberán expresar su autenticidad. Estos son los que mejor pueden construir conexiones y confiar. Los líderes deberán ser auténticos en tiempos de incertidumbre y fracaso, como lo deben ser cuando están entusiasmados con el éxito.

14. Atención: Si bien el ritmo del futuro lugar de trabajo será rápido y requerirá flexibilidad, un líder futuro deberá mantenerse enfocado en los objetivos de la organización. Proporcionan la estabilidad que los empleados necesitan, incluso cuando el ritmo del cambio podría facilitar el cambio de una prioridad a otra. Un líder fuerte podrá atravesar el caos y asegurarse de que todos sepan lo que es importante.

Fuente: Bernard Marr. Experto en tendencias de gestión y tecnología. Es un colaborador frecuente del Foro Económico Mundial y escribe una columna regular para Forbes. 

El Big Data y su lado oscuro

Los datos son indiscutiblemente la clave para la innovación organizativa, ya que brindan inmensas oportunidades para que las empresas tomen decisiones comerciales informadas. Pero, mientras que las organizaciones adoptan el Big Data, también deben considerar su lado oscuro.

Big Data tiene una gran fuerza para transformar las empresas y su forma de hacer negocios. En la actualidad, las organizaciones están buscando con avidez formas de eclipsar a sus competencias en un panorama competitivo cada vez mayor y Big Data les abre el camino para cumplir su objetivo. El Big Data, si se analiza adecuadamente, descubre patrones ocultos e información informativa que ayuda a las empresas a mejorar su eficiencia operativa. Si hay que creer en las fuentes (y no veo ninguna razón por la que no debamos hacerlo), el 53% de las empresas en los EEUU han adoptado el análisis de Big Data para aprovechar su poder. Esta estadística indica que el Big Data está llegando a la corriente principal. Si bien vemos que la mayoría de las compañías en los EEUU están aprovechando el Big Data, también es vital que consideren su potencial para dañarnos. Puede que sea difícil para nosotros creerlo, pero la realidad es que también hay un lado oscuro en el Big Data.

Explorando la oscuridad del Big Data

La implacable adopción de Big Data ha llevado a las empresas a priorizar su atención para resolver los tres principales problemas de datos importantes que se mencionan a continuación:

1. Seguridad de datos. Los usuarios de Internet son una población en crecimiento. Usamos Internet para navegar, realizar pagos en línea, navegar por las redes sociales y hacer mucho más. Cada vez que nos conectamos, dejamos un rastro. Nuestra información confidencial queda atrapada en el espacio digital sin que nos demos cuenta. Además, en algún rincón de este mundo digital se encuentran hackers, que están esperando con entusiasmo para robar nuestra información personal. Desde luego no nos gustaría compartir nuestros detalles. Cuanto más tiempo pasamos en línea, más nos engañan para divulgar nuestra información. Por ejemplo, puede hacer clic en la opción de llamada a la acción "cupones gratuitos disponibles ahora" y aterrizar en un sitio web falso, y revelar su información confidencial, convirtiéndose en una víctima.

2. Privacidad de datos. Con el advenimiento de las tecnologías de la era moderna, ¿No cree que su privacidad está siendo comprometida? El brote de dispositivos conectados a la IoT (Internet of Things) ha dado lugar a un problema considerable de robo de nuestros datos privados. Los dispositivos portátiles, los dispositivos implantables, los hogares inteligentes, los vehículos inteligentes y muchos de estos dispositivos conectados a la IoT del día a día recopilan datos útiles en tiempo real a través de sensores. Los datos recopilados ayudan a las organizaciones a evaluar nuestros patrones de comportamiento, lo que les permite mejorar o innovar sus servicios para mantenerse relevantes en este mundo competitivo. Es evidente que las organizaciones basadas en clientes utilizan benignamente nuestros datos, pero ¿Qué hay de nuestra privacidad?

3. Calidad de los datos. Existen múltiples fuentes de Big Data, desde donde las empresas recopilan información sobre nosotros. Por ejemplo, las plataformas de redes sociales, los datos de IoT, nuestros clics mientras navegamos por Internet, etc. Las empresas deben considerar de manera prominente la recopilación de datos significativos y de alta calidad. ¿Por qué? Si las organizaciones se centran más en la cantidad de datos que en la calidad, tendrán que realizar un análisis de datos complejo sobre los datos. Cuanto más cantidad, más contenido inútil contienen los datos. Además, la recopilación de datos de baja calidad también puede perjudicarnos. Por ejemplo, todos somos conscientes del hecho de que los algoritmos de AI (Artificial Intelligence) son conocidos por sus resultados "imparciales". Sin embargo, ¿Qué sucede si la organización recopila datos que contienen sesgos cognitivos o de género? Naturalmente, los desarrolladores entrenarán el modelo de AI con los datos erróneos, desarrollando un modelo de AI "sesgado". Por lo tanto, las organizaciones tienen que encontrar una manera de recopilar datos útiles, claros y de alta calidad solamente.

Las organizaciones deben incorporar una política adecuada y estricta de gobernabilidad de Big Data, asegurando que los datos del consumidor no se vean comprometidos, sin importar qué. Con la infraestructura adecuada, datos significativos y expertos en IT (Information Technology), las organizaciones pueden aprovechar los beneficios de Big Data al nivel óptimo.

Fuente: Naveen Joshi. Fundador y CEO de Allerin. Experto en Big Data, IoT, AI y Blockchain.

Lecciones de negocios que se pueden aprender jugando videojuegos

¿Quién dice que jugar un video juego es una pérdida de tiempo? Resulta que hay algunas valiosas lecciones de negocios que podemos aprender jugando al popular video juego en línea "Fortnite: Battle Royale".

Sobre el juego, Fortnite: Battle Royale

Este popular video juego se puede jugar en una PC, Mac, Xbox, PlayStation e incluso en tu iPhone. La primera decisión en el juego es cuándo debes lanzarte desde un autobús volador. Otros noventa y nueve jugadores realizarán el mismo cálculo sobre cuándo y dónde saltar a una isla que tiene monstruos, tormentas impredecibles y un alijo de armas dispersas por todas partes. Quieres un lugar que tenga recursos abundantes y no ser invadido por otros jugadores cuya prioridad principal sea aniquilarte. El objetivo es ser el último en pie y construir refugios para protegerse de las tormentas y defenderse contra otros jugadores, encontrar recursos y eliminar a otros jugadores para convertirse en el único sobreviviente. Después de unos minutos de juego, aparecerá un círculo en el mapa y deberás entrar dentro del círculo porque serás vulnerable a las tormentas que tienen lugar fuera del círculo. Si está atrapado en la tormenta, se agotará tu salud y si tu puntaje de salud es demasiado bajo, perecerás. A medida que el juego continúa, el círculo se hará más pequeño y moverá las ubicaciones.

Lecciones de negocios de Fortnite

Lo creas o no, este video juego ofrece muchas lecciones de negocios y de vida. Éstos son sólo algunos:

• Aunque no comiences con mucho, hay recursos disponibles.

• La única herramienta que tienes cuando caes del cielo es un pico. En el juego, tienes que reunir recursos que incluyen primeros auxilios, municiones, armas y más para tener una oportunidad de éxito. Tu primera prioridad es conseguir recursos. De manera similar, cuando comienzas un negocio, es probable que no tengas muchos recursos, pero cuanto más tiempo estés en el juego, más recursos y conocimientos tendrás.

• Cuídate.

• Las pociones de escudo se deben consumir en el momento en que las encuentres para que tu salud se mantenga fuerte. Para ser efectivo como profesional de negocios, primero debes cuidar tu cuerpo y tu mente o no tendrás nada más que dar. La prioridad tanto en el juego como en los negocios es cuidarse primero, de modo que esté preparado para cuidar a los demás.

• Aprender a adaptarse.

• El cambio es la única constante, en el juego y en la vida. Las condiciones y los entornos están cambiando, por lo que cuanto mejor puedas adaptarte para cambiar, más resistente serás. Habrá cosas fuera de su control: el clima, los competidores. Lo único que puedes controlar es tu reacción a las circunstancias.

• Siempre construye, incluso bajo fuego.

• En el juego, construir refugios incluso bajo fuego puede ser muy beneficioso para tu supervivencia. Incluso cuando el mercado es difícil o los ingresos son bajos, los buenos líderes empresariales saben que deben seguir creciendo de alguna manera para que estén preparados cuando cambien las condiciones. Eso podría significar capacitación, procesos de actualización y otras iniciativas para construir tu empresa, incluso si te encuentras en una situación difícil. Cuanto mejor construyas bajo presión, más fácil será construir cuando tengas condiciones más favorables.

• Usa las herramientas adecuadas.

• Como competidor en Fortnite, tienes la capacidad de cambiar las armas por otras más efectivas cuando las encuentres. Es importante aprender los beneficios de cada arma y usar la arma adecuada en el momento adecuado. En los negocios, usar la tecnología y las herramientas adecuadas para hacer el trabajo le ayuda a obtener una ventaja competitiva.

• El éxito en los negocios es una mezcla de habilidad, suerte y oportunidad. Si la suerte está de tu lado en el juego o en los negocios, no está bajo tu control. Entonces, cuando la suerte no esté de tu lado, debes aceptar la situación y continuar. Cuando tengas suerte, agradece tu buena fortuna y aprovechar al máximo.

Clásico millennial gamer

• No te vuelvas complaciente.

• Usa el impulso que obtienes después de un éxito (adquirir un buen recurso, defender su posición o cerrar un gran negocio) para catapultarlo. Te vuelves increíblemente vulnerable cuando permites que el éxito disminuya tu atención a los detalles o enturbie tu juicio.

• Ponte ahí afuera (no te escondas).

• Solo puedes mejorar jugando Fortnite cuando realmente te relacionas con otros competidores. Si tu única estrategia es ocultarte, podrías sobrevivir por un tiempo pero no aprenderás los fundamentos del juego. En los negocios, los errores son un paso esencial para aprender. Entonces, tienes que ponerte por ahí para progresar. Incluso si falla, estás aprendiendo a ser mejor para la próxima oportunidad de negocio que se te presente.

¿Has jugado el juego? ¿Qué lecciones de negocios agregarías?

Fuente: Bernard Marr es un autor best-seller y orador principal de negocios, tecnología y Big Data. 

La garantía de Big Data en la Industria Manufacturera

La industria manufacturera se encuentra en medio de una revolución debido a los avances tecnológicos exclusivos en este sector. La aplicación de la Big Data en la fabricación , permite estrategias informadas y crean la hoja de ruta hacia el futuro.

Esta industria, es una de las que han experimentado cambios monumentales en las últimas décadas. Además de simplemente automatizar los procesos involucrados, las industrias manufactureras también aprovechan las tecnologías para otros fines. Big data en la fabricación es una de esas aplicaciones que se está realizando popularmente. Big data es información que se recopila de diversas fuentes y se obtiene su beneficio a través de su análisis que proporciona a una organización información valiosa, lo que les permite tomar mejores decisiones. La aplicación de la Big Data en la fabricación ayudan tanto a los fabricantes como a los clientes.

Big Data en la fabricación aseguran pronósticos relevantes

Un requisito principal para casi todas las empresas manufactureras es poder pronosticar la cantidad de unidades que se producirán. Anteriormente, esta previsión se realizaba en base a estimaciones. Estas estimaciones condujeron a errores y pérdidas, ya que a menudo eran incorrectas, lo que llevó a las organizaciones a producir unidades en cantidades superiores o inferiores a las requeridas.

El uso de Big Data en la fabricación ha permitido a las empresas superar estos obstáculos y ser capaces de desarrollar productos según las necesidades del mercado. Al utilizar el análisis de Big Data, las organizaciones pueden determinar la demanda de productos. Esta información puede recopilarse a través de las retroalimentaciones de los clientes y puede analizarse más a fondo para determinar qué producto tiene la mayor demanda.

Big Data en la fabricación asegura trazabilidad

Dado que la fabricación implica una gran cantidad de gestión de la cadena de suministro, la trazabilidad que acompaña al Big Data ayuda a realizar un seguimiento de los productos enviados desde las fábricas. La rastreabilidad es necesaria para buscar y monitorear el progreso del suministro y mantener relaciones eficientes con los clientes. Otra razón por la que el seguimiento de los productos manufacturados, durante la fase de entrega, se vuelve importante es que cuando el monitoreo no está disponible para las personas, los productos son imposibles de rastrear en caso de que se pierdan. Con el análisis de Big Data, se puede superar con el uso de sensores. Estos pueden transmitir las coordenadas de los paquetes y ayudar a una organización a realizar un seguimiento efectivo de un envío.

Existen varias industrias que aprovechan con éxito el análisis de Big Data para mejorar su fuerza de trabajo y aumentar de manera efectiva la producción y las ventas. Mientras que la industria del Big Data crece en diferentes países, sus aplicaciones no se limitan solo a algunas áreas; hay múltiples formas en que los macro datos pueden ser útiles.




Fuente: Naveen Joshi. Fundador y CEO de Allerin. Experto en Big Data, IoT, AI y Blockchain.

La banca y la amenaza de los robots financieros

Gerard Varjacques, Ingeniero informático, pasó la mayor parte de su carrera en empresas pioneras de servicios financieros antes de comenzar su propia firma de consultoría de tecnología financiera. En el desarrollo de sus labores, vio que la relación entre las empresas de tecnología financiera y los bancos tradicionales, están evolucionando de enemigo a enemigo. 

Cuando recién comenzaba, los grandes problemas eran un mayor ancho de banda y la transferencia de información en tiempo real. Hoy predice que las tecnologías como Blockchain e Inteligencia Artificial, serán los impulsores de un nuevo panorama financiero. Pero ¿Quienes serán los ganadores y los perdedores?, eso no está del todo claro.

"Es absolutamente cierto que las tareas repetitivas en los servicios financieros desaparecerán. Los banqueros o comerciantes minoristas tienen razón en estar preocupados", dijo Varjacques, fundador y CEO de Haboker Consulting, "Un teléfono inteligente o una aplicación, se convertirán en el nuevo banco, o un medio para abrir una línea de crédito".

"La razón de ser de las compañías financieras tiene que ser la innovación", dijo. "No es un miedo o ansiedad. Es un hecho. Tienes cada vez menos comerciantes y cada vez hay más automatización".

Varjacques es solo uno de los más de 1,000 banqueros minoristas, banqueros de inversión, asesores financieros y profesionales de Fintech (Financial Technology) que respondieron a una reciente encuesta de LinkedIn sobre cómo la tecnología está impactando en la industria de servicios financieros. Según esta encuesta, el 39% cree que Fintech y los servicios financieros tradicionales pueden y van a coexistir. Esa es una cifra impresionante, y tal vez optimista. Aún así, nuestra encuesta sugiere que la mayoría de los profesionales de servicios financieros, todavía ven una relación más competitiva entre las empresas Fintech frente a las firmas de servicios financieros tradicionales.

Los profesionales de las finanzas están legítimamente preocupados por perder sus empleos, por robots y aplicaciones móviles sobrealimentadas con Inteligencia Artificial. El empleo de los cajeros bancarios tiene una tendencia a disminuir y la cantidad de sucursales bancarias ha disminuido debido a la consolidación de la industria y el cambio tecnológico.

Ash Egan, Director de la firma de capital de riesgo en Converge, lo explica de esta manera: "Le guste o no, su empresa está diseñando estrategias o está explorando formas de automatizar componentes (o la totalidad) de su trabajo", ¿Cómo evolucionará FinServ con la tecnología emergente? "Las tendencias de la inteligencia de la máquina y la tecnología Blockchain son dos de las principales fuerzas, y estas tecnologías impulsarán grandes cambios en la banca, el comercio, la gestión de patrimonio y el análisis de riesgos". 

Para capturar una instantánea del sentimiento más amplio de la industria, LinkedIn encuestó a 1,012 profesionales financieros de EEUU que trabajan en Fintech, banca de inversión, banca minorista y administración de patrimonio / servicios de asesoramiento financiero. La encuesta se realizó entre mayo y junio del 2017 y también incluyó a encuestados de los ámbitos de banca corporativa, gestión de fondos de cobertura, contabilidad, seguros y capital privado.

Algunos de los principales hallazgos incluyen:

• Preocupación por la seguridad laboral: Una cuarta parte (25%) de todos los profesionales de Finserv, están preocupados de que la automatización afecte la seguridad de su trabajo. 

• ¿Amigo o enemigo? Los profesionales de Fintech son mucho más propensos a pensar que Fintech es una "amenaza directa" a los servicios financieros tradicionales.

• Para algunos, Fintech es una moda pasajera: Los asesores financieros / gerentes de patrimonio, piensan que siempre habrá demanda de servicios financieros tradicionales, mientras que el interés en Fintech aumentará y disminuirá.

• Los seres humanos aún importan: Los gerentes de riqueza son más propensos a decir que las mayores amenazas para Fintech son planteadas por la necesidad humana de conversar con otros humanos.

• El 29% de los asesores financieros / gerentes de patrimonio dicen que la mayor amenaza para Fintech es la "interacción / retroalimentación reducida de las relaciones humano-cliente.

• El 19% de los asesores financieros / gerentes de patrimonio dicen que la mayor amenaza para Fintech es la "incomodidad humana con los servicios financieros automatizados".

• No todos los profesionales de las finanzas piensan igual: Cuando se les pregunta sobre los aspectos más importantes de Fintech que son más relevantes para su sector, tienden a alinearse más estrechamente con los banqueros de inversión para ver el aprendizaje automático / inversión basada en inteligencia artificial. 

¿Qué están haciendo los líderes financieros para mantenerse al día con Fintech?

Después de años de exasperación por el aumento de la tecnología que traga los servicios financieros tradicionales, los principales ejecutivos financieros coinciden en que deben adoptar tecnología emergente para prosperar e incluso sobrevivir.

Brian Duperreault, Presidente y CEO de AIG, se centró en el impacto que la automatización ha tenido en la industria de seguros, y preguntó: ¿Los robots se harán cargo de la industria de seguros? Señaló que la suscripción de pólizas de seguros pequeñas (una floristería local por ejemplo), puede completarse sin que la gente se involucre, ya que una máquina puede hacer gran parte del trabajo sin sesgo o error. Pero las grandes y complejas políticas, aún requieren la participación y la toma de decisiones por parte de las personas porque los clientes lo demandan.

Fuente: Walden Siew. Periodista, Editor, Escritor. Media professional.