Como utilizar una buena estrategia de datos para su empresa

¿Qué debe incluir en su estrategia de datos? Para desarrollarla, sugerimos las siguientes áreas.

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.

Prioridades de adopción a corto plazo

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, 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.

Requerimientos de datos

En esta etapa, piense que 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?

Dato de gobernanza

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?

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.

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.

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.

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

El futuro del comercio minorista

¿Has entrado en tu tienda favorita y has recibido una notificación personalizada en tu teléfono con un cupón para algo que compras cada semana? ¿O abrió una aplicación en su teléfono que le indica la ubicación exacta de un producto que desea comprar y muestra cuántos hay en el estante? Si aún no ha experimentado esto, sin duda lo espera en un futuro próximo. Más minoristas están utilizando Internet of Things (IoT) para conectarse con consumidores como este. Es algo que podría revolucionar la forma en que los consumidores compran y lo que esperan de sus minoristas favoritos.

De hecho, diría que la experiencia del cliente, o la expectativa, podría ser la fuerza impulsora detrás de los minoristas que usan IoT para crear una experiencia omnicanal más fluida para el consumidor conectado. Los consumidores de hoy no quieren encontrar una tienda diferente en línea, en su teléfono y en su vecindario. Quieren una presencia constante, con un servicio constante, siempre. (Con incentivos para arrancar, por supuesto).

Los datos gobiernan el mercado minorista

Entonces, ¿cómo utilizan los minoristas IoT para crear una mejor experiencia omnicanal para el consumidor conectado? Yo diría que hay dos grandes formas. Y ambos se reducen a datos.

Armados con la destreza de recopilación de datos de IoT, los minoristas están utilizando productos tecnológicos de proveedores como SAS para reunir análisis omnicanal que arrojen luz sobre las acciones de sus clientes a través de una variedad de plataformas: móviles, sociales, etc. Este enfoque puede proporcionar insights valiosos sobre los niveles macro y micro.

¿Qué tipo de insights?

. Saber cuándo un consumidor conectado está buscando un producto de la competencia y poder enviarle un mensaje de texto instantáneamente como un incentivo para comprar el suyo.

. Conocer cuándo el cliente pasa por su ubicación física y envía un cupón para un artículo que ha visto en línea recientemente.

. Interpretar cuál es la verdadera demanda del área comercial combinando las ventas en línea y fuera de línea, con datos de tráfico web y en la tienda para cualquier local.

. Sabiendo que el consumidor conectado, en promedio, solo esta dispuesto a gastar una cierta cantidad por un determinado producto para que pueda ajustar su precio antes de que llegue a las tiendas.

Unir datos del consumidor conectado

No es bueno tener el tipo de datos que une las plataformas. Son datos que pueden ayudar a cerrar una venta y mantener a las empresas en funcionamiento, o, lo más probable, adelantando el paquete. De hecho, el 78%  de los minoristas dice que es importante o "crítico para el negocio" integrar sus experiencias en línea y en la tienda para crear una experiencia omnicanal sólida para sus clientes conectados. El análisis realizado con estos datos puede ayudarlos a ajustar mejor el inventario, manteniendo bajos los desechos y el consumidor conectado satisfecho. Puede determinar qué promociones fueron exitosas, hasta el momento en que el cliente participó y / o actuó en la oferta. Básicamente, está eliminando las "tripas y conjeturas" del comercio minorista y utilizando cada pieza de datos multicanal en su lugar.

Tecnologías que impactan

Ahora las empresas tienen acceso a IoT para conocer a sus clientes y encontrar formas mejores, más fluidas y mejores de atenderlos a través de los canales. Eso es genial. Pero, ¿cómo hacen para implementar esos incentivos inteligentes y las comunicaciones automatizadas y los planes de personalización? Hay algunas tecnologías que pueden ayudar.

- Tecnologías WiFi y RFID. Algunos dicen que para 2021, casi el 80% de los minoristas podrán personalizar la visita a la tienda para los clientes. ¿Por qué? Porque estas tecnologías podrán decirles exactamente dónde están los consumidores conectados y el inventario de productos en la tienda. Imagine tener un tesoro de datos, lo que alguien come, el tamaño que usan, su marca favorita, y poder atraerlos con alertas de nuevos productos y ventas justo cuando entran por la puerta. Todo sin tener que aumentar su personal de ventas.

- Análisis casi en tiempo real. Todos los minoristas sueñan con tener un mejor manejo de su mercado. Pero pocos pueden hacerlo hasta que los informes de ventas estén listos para el trimestre. Usar cosas como etiquetas de precios inteligentes puede cambiar eso. Ahora, las empresas pueden ver en tiempo casi real si un determinado punto de precio está funcionando para su base de clientes y cambiarlo, automáticamente, si necesitan reducirlo o aumentarlo para maximizar las ventas. ¡Eso es un cambio total del juego! No más lanzamientos fallidos o promociones: siempre existe la oportunidad de solucionarlo y mejorar las posibilidades de venta.

- Inventario de tecnología de transparencia. Una de las cosas más molestas en términos de experiencia del cliente es el inventario fallido: cuando un cliente cree que algo está en stock, hace un viaje para comprarlo y descubre que no está allí. La nueva tecnología de inventario como los estantes inteligentes puede ayudar al alertar al personal en tiempo real cuando el inventario es bajo. Es solo una forma más de asegurarse de que el consumidor conectado esté contento.

Hay muchas nuevas tecnologías y formas de mantener satisfecho al consumidor conectado en varias plataformas. Las empresas esperan que esto impulse las ventas, y tal vez incluso mantengan en funcionamiento sus tiendas físicas. De hecho, los datos y las percepciones proporcionadas por IoT pueden ayudar a los minoristas a establecer su marca con mayor firmeza y extraer una lealtad aún mayor del cliente si se usa bien. Después de todo, como humanos tendemos a ser leales a las personas, y a las empresas, que nos conocen mejor.

Fuente: Daniel Newman, analista principal de Futurum Research y CEO de Broadsuite Media Group.

Algunas predicciones de la Inteligencia Artificial para el 2019

La inteligencia artificial (IA), específicamente el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, han estado en todas partes este 2018 y aumentará su ritmo en los próximos 12 meses. La IA se convertirá en otro hilo consistente en el tapiz de nuestras vidas, al igual que lo hicieron Internet, la electricidad y la combustión en el pasado. Pero al menos durante el próximo año, y probablemente más, espere avances asombrosos.

Las expectativas de los cambios en los negocios y en la sociedad que la IA promete (o en algunos casos amenaza) van a ir más allá de lo que se haya imaginado durante las revoluciones tecnológicas anteriores. La IA apunta hacia un futuro en el que las máquinas no solo realizan todo el trabajo físico, como lo han hecho desde la revolución industrial, sino también el trabajo de "pensamiento": Planificación, estrategia y toma de decisiones.

No sabemos si esto nos llevará a una utopía gloriosa, con los humanos libres para dedicar sus vidas a actividades más significativas, en lugar de aquellas que la necesidad económica dicta que dedican su tiempo, o al desempleo generalizado y al descontento social. Probablemente no lleguemos a ninguno de esos resultados en 2019, pero es un tema que continuará siendo muy debatido. Mientras tanto, aquí hay cinco cosas que podemos esperar que sucedan:

1. La IA se convierte cada vez más en una cuestión de política internacional.

Este 2018 ha visto a las principales potencias mundiales construir cada vez más vallas para proteger sus intereses nacionales cuando se trata de comercio y defensa. En ninguna parte esto ha sido más evidente que en la relación entre las dos super potencias de IA del mundo, Estados Unidos y China.

El fabricante chino de tecnología Huawei anunció planes para desarrollar sus propios chips de procesamiento de IA, reduciendo la necesidad de que la creciente industria de esta tecnología del país confíe en fabricantes estadounidenses como Intel y Nvidia.

Al mismo tiempo, Google ha enfrentado críticas públicas por su aparente disposición a hacer negocios con compañías tecnológicas chinas (muchas de ellas con vínculos con el gobierno chino) mientras se retira (luego de la presión de sus empleados) de los acuerdos para trabajar con agencias del gobierno de EEUU. Debido a preocupaciones, su tecnología puede ser militarizada.

2. Un movimiento hacia la "IA transparente"

La "problemática de la caja negra" dificulta la adopción de la IA en una sociedad más amplia, especialmente cuando requiere tratar con datos humanos. En su mayoría, su funcionamiento parece arcano e insondable sin una comprensión profunda de lo que realmente está haciendo.

Para lograr todo su potencial, es necesario confiar en la IA: Debemos saber qué está haciendo con nuestros datos, por qué y cómo toma sus decisiones cuando se trata de asuntos que afectan nuestras vidas. A menudo, esto es difícil de transmitir, especialmente porque lo que hace que la IA sea particularmente útil es su capacidad para establecer conexiones y hacer inferencias que pueden no ser obvias o incluso pueden parecer contra intuitivas para nosotros.

En 2019 es probable que veamos un mayor énfasis en las medidas diseñadas para aumentar la transparencia de la IA. Este año, IBM presentó la tecnología desarrollada para mejorar la trazabilidad de las decisiones en su tecnología IA Open Scale. Este concepto proporciona información en tiempo real no solo sobre las decisiones que se toman, sino también cómo se toman, estableciendo conexiones entre los datos que se utilizan, la ponderación de las decisiones y la posibilidad de sesgo en la información.

3. La inteligencia artificial y la automatización profundizan en cada negocio.

En 2018, las empresas comenzaron a controlar mejor las realidades de lo que la IA puede y no puede hacer. Después de pasar los últimos años poniendo en orden sus datos e identificando áreas donde la IA podría generar recompensas rápidas, o fallar rápidamente, las grandes empresas están listas para seguir adelante con iniciativas probadas, pasando del pilotaje y lanzamiento suave al despliegue global.

En los servicios financieros, los algoritmos de aprendizaje automático analizan rutinariamente vastos registros en tiempo real de miles de transacciones por segundo. Los minoristas son expertos en la obtención de datos a través de los recibos y los programas de lealtad, y los incorporan a los motores de IA para descubrir cómo mejorarnos vendiéndonos cosas. Los fabricantes utilizan la tecnología predictiva para saber con precisión a qué estrés se puede someter la maquinaria y cuándo es probable que se rompa o falle.

En 2019 veremos una creciente confianza en que esta tecnología inteligente y predictiva, reforzada por los aprendizajes que ha recogido en sus implementaciones iniciales, puede acoplarse al por mayor en todas las operaciones de una empresa.

La IA se diversificará en funciones de soporte como recursos humanos u optimización de las cadenas de suministro, donde las decisiones sobre logística, así como la contratación y el despido, serán cada vez más informadas por la automatización. Las soluciones de la IA para la gestión del cumplimiento y las cuestiones legales también se adoptarán cada vez más. Como estas herramientas a menudo serán aptas para el propósito en varias organizaciones, cada vez se ofrecerán más como un servicio, ofreciendo a las empresas más pequeñas también un bocado de la IA.

4. La IA creará más puestos de trabajo que los que se perderán.

A largo plazo es incierto si el aumento de las máquinas conducirá al desempleo humano y al conflicto social, a un futuro sin trabajo utópico, o (probablemente de manera más realista) algo intermedio. Sin embargo, para el próximo año, al menos, parece que no va a ser inmediatamente problemático a este respecto. Gartner predice que para fines de 2019, la IA creará más empleos de los que está tomando y según su informe, estos podrían centrarse en la educación, la salud y el sector público.

Un impulsor probable de esta disparidad es el énfasis puesto en el despliegue de la IA en una capacidad "creciente" cuando se trata de implementarla en trabajos no manuales. Los trabajadores de los almacenes y los cajeros minoristas a menudo han sido reemplazados al por mayor por tecnología automatizada. Pero cuando se trata de médicos y abogados, los proveedores de servicios de IA han hecho un esfuerzo concertado para presentar su tecnología como algo que puede funcionar junto con profesionales humanos, ayudándoles con tareas repetitivas y dejando la "última palabra" para ellos.

Esto significa que esas industrias se benefician del crecimiento en empleos humanos en el aspecto técnico, aquellos necesarios para implementar la tecnología y capacitar a la fuerza laboral en su uso, al tiempo que retienen a los profesionales que realizan el trabajo real.

5. Los asistentes de la IA serán realmente útiles

La IA está realmente entretejida en nuestras vidas ahora, hasta el punto de que la mayoría de las personas no se preocupan por el hecho de que cuando buscan en Google, compran en Amazon o miran Netflix, se deben hacer predicciones altamente precisas basadas en la IA para lograrlo. El flujo de la experiencia.

Cuando nos relacionamos con los asistentes de IA, como Siri, Alexa o el asistente de Google, por ejemplo, tenemos una sensación un poco más evidente de compromiso con la inteligencia robótica para ayudarnos a comprender la gran cantidad de fuentes de datos disponibles en el mundo moderno.

En 2019, más de nosotros utilizaremos un asistente de IA para organizar nuestros calendarios, planificar nuestros viajes y pedir una pizza. Estos servicios serán cada vez más útiles a medida que aprendan a anticipar mejor nuestros comportamientos y a comprender nuestros hábitos. Los datos recopilados de los usuarios les permiten a los diseñadores de aplicaciones entender exactamente qué características proporcionan valor y cuáles están infrautilizadas, lo que quizás consuma recursos valiosos (a través del ancho de banda o informes) que podrían utilizarse mejor en otros lugares.

Como resultado, las funciones para las que queremos utilizar la IA, como ordenar taxis y entregas de alimentos y elegir restaurantes para visitar, son cada vez más sencillas y accesibles. Además, los asistentes de la IA están diseñados para ser cada vez más eficientes en la comprensión de sus usuarios humanos, ya que los algoritmos de lenguaje natural utilizados para codificar el habla en datos legibles por computadora, y viceversa, están expuestos a más y más información sobre cómo nos comunicamos.

Es evidente que las conversaciones entre Alexa o Google Assistant y nosotros pueden parecer muy poco desarrolladas hoy. Sin embargo, la rápida aceleración de la comprensión en este campo significa que, para fines de 2019, nos acostumbraremos a un discurso mucho más natural y fluido con las máquinas con las que compartimos nuestras vidas.

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

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. 

POR QUÉ LAS EMPRESAS DEBEN CONSIDERAR MACHINE LEARNING

Si aún no está seguro de Machine Learning (aprendizaje automático) y de sus beneficios, considere estos escenarios.

El 2016, se informó que el patrimonio neto de Google era de $ 336 mil millones, y esto se debe en gran parte a los algoritmos de aprendizaje avanzado que la empresa emplea. Google fue la primera empresa en darse cuenta de la importancia de incorporar Machine Learning en los procesos de negocio. Y la potencia tecnológica no se detiene en ningún punto, sigue modificando sus algoritmos para adaptarse mejor a las necesidades de sus usuarios de forma continua.

¿Y cómo se logra la difícil tarea de observar el patrón de navegación de miles (o millones) de sus usuarios?

La respuesta es simple. Mediante el análisis de los datos, que se ha acumulado mediante la introducción de Machine Learning a su modelo operativo de negocio.

Este es sólo un ejemplo de cómo los procesos de Machine Learning en la grabación y procesamiento de datos pueden ayudar a las empresas a crecer.

Aquí hay otras tres maneras en las que Machine Learning puede ayudar a varios sectores empresariales:

1. Elimina las restricciones físicas.

Si hemos logrado algo al automatizar y digitalizar los procesos de negocio, es que hemos eliminado las limitaciones físicas que restringen el crecimiento. Antes de la era tecnológica, ¿Cuál era el mayor problema que enfrentaban las empresas? Operar dentro de un espacio limitado, accesible sólo para un número limitado de personas. Para un diseñador, era necesario limpiar completamente el inventario anterior antes de utilizar el espacio de la estantería para los nuevos diseños. Al considerar Machine Learning y moverse en el mundo del comercio electrónico, usted no tiene que preocuparse de quedarse sin estantes.

2. Proporciona una comprensión más profunda de sus consumidores.

Con la introducción de procesos automatizados, las empresas se han centrado mas en el consumidor. Para poder sobrevivir a la competencia de satisfacer las necesidades de sus clientes, usted como propietario de un negocio tiene que entender las necesidades de sus consumidores.

Si usted no entrega lo que los consumidores están buscando, hay una alta probabilidad de perder clientes potenciales frente a la competencia. Machine Learning juega un papel importante en la solución del misterio de las preferencias de los consumidores. Toda la información requerida se oculta detrás de los datos acumulados por el negocio. Usted sólo tiene que exprimir los códigos, y descubrirá lo que sus clientes están buscando activamente.

3. Procesos automatizados, aumentando la eficiencia.

Imagine estar en una fila larga de un supermercado. Alguien está parado delante de usted y la máquina del cajero se rompe repentinamente. Es una pesadilla, ¿verdad? Usted podría estar pasando esos preciosos minutos viendo su serie favorita en Netflix.

Ahora imagine que la máquina no está rota, pero de hecho nunca fue inventada. El cajero tiene que introducir manualmente cada compra y compararla con el stock existente. La incorporación de procesos automatizados para registrar el stock de inventario y los datos de pedidos no es un lujo, es una necesidad en el mundo de hoy. Machine Learning ha aumentado la eficiencia de las empresas y ha minimizado el margen de error.

Fuente: Ronald van Loon. Director Adversitement. Top10 Big Data, Data Science, IoT, BI Influencer.

En el Internet de las cosas no hay reglas

En el salvaje oeste no había leyes, pero había un "código de vaquero" y tenía un conjunto de reglas de conducta. Algo así como:

• Cuidado con los suyos.
• Siempre llena el vaso de whisky hasta el borde.
• Practica la gratitud.
• Ayudar a alguien en la necesidad, incluso si es un extraño o un enemigo.

Cuando se trata del Internet de las cosas (Internet of things), no hay ninguna ley. No hay directrices. No hay un lenguaje estándar. No hay código.

La seguridad, la privacidad y el Internet de las cosas (IoT) son tres entidades separadas. Con una adopción masiva de la IoT, hay un potencial de estos tres mundos colisionando.

El objetivo de IoT es mejorar la calidad de vida y proporcionar beneficios a las empresas. Sin embargo, el IoT es una tecnología emergente que se está expandiendo rápidamente, con grandes lagunas de seguridad. Está plagado de vulnerabilidades, malware y el potencial de interrumpir la infraestructura.

Para 2020, habrá 8 mil millones de dispositivos en IoT. Incluyendo automóviles, rastreadores de actividad, entre otros. El impacto comercial es enorme. El Internet nos ha dado la oportunidad de conectar estas cosas de manera que nunca pensamos posible. Además, las interacciones entre los dispositivos están creando nuevos tipos de oportunidades tales como transporte y ciudades inteligentes, y salud y casas inteligentes.

Muchos de nosotros no somos conscientes de cómo la IoT va a cambiar la forma en que vivimos el trabajo y el juego. El objetivo de IoT es mejorar la calidad de vida y proporcionar beneficios a las empresas.

Cada día, el IoT recoge pasivamente petabytes de datos. Con eso, hay mucho que puede ir mal, y hay muchos desafíos de seguridad. Los datos pueden caer en manos equivocadas, afectando nuestra privacidad. Todos necesitamos ser más conscientes de la necesidad de seguridad en el IoT.

Algunas maneras de abordar la gran brecha en la seguridad de IoT incluyen:

• Garantizar la confidencialidad proporcionando flujos de comunicación cifrados.
• Garantizar la integridad al proporcionar almacenamiento de datos cifrados y utilizar controles de integridad.
• Proporcionar métodos de autenticación para que los dispositivos se comuniquen con entidades conocidas y de confianza.
• Proporcione actualizaciones de seguridad en forma de parches y correcciones de errores.

La Unión Europea ha empezado a investigar la posibilidad de requisitos de seguridad, ya que han reconocido que los dispositivos tienen poca o ninguna seguridad. La medida es una revisión de las leyes actuales de telecomunicaciones. La propuesta incluirá una práctica de etiquetado que identificará que el dispositivo está aprobado y seguro, esto podría proporcionar que los consumidores tomen decisiones educadas sobre la selección de dispositivos.

Es muy probable que los consumidores paguen más como compensación. La industria del IoT sigue evolucionando. Lograr el objetivo de la seguridad no será fácil sin desafíos. A medida que nos movemos en un mundo completamente nuevo, habrá dolores de crecimiento.

Fuente: Lisa Bock. Author: Ethical Hacking: Penetration testing.

Estrategias CIO: 5 consejos para implementar inteligencia de negocios

Como responsable de los sistemas de tecnologías de información de una empresa, a nivel de procesos y desde el punto de vista de la planificación, el CIO (Chief Information Officer) tiene nuevos retos y uno de los más importantes es conseguir que el uso correcto de la inteligencia de negocios sea más que construir un almacén de datos.

Martin Draper, Director de Tecnología del retail Liberty, dice que su gran prioridad para 2017 es la inteligencia de negocios. La empresa reúne información de diversas fuentes y Draper quiere crear una estrategia basada en datos que ayude a los ejecutivos de la empresa, a tomar decisiones más inteligentes de manera rápida y eficaz.

Draper se unió a este retail de renombre mundial en marzo del 2016, después de haber sido responsable 13 años en el área de IT (Information Technologies) en Harrods. A lo largo de su carrera, Draper ha estado ansioso por impulsar la transformación a través de la información. Pasó una década dirigiendo su propia consultora de inteligencia de negocios (Business Intelligence) antes de convertirse en un CIO minorista, ayudando a las organizaciones de todos los sectores a transformar los datos en información.

Basándose en su experiencia, Draper ofrece cinco consejos de mejores prácticas para ejecutar un BI de éxito imitativo:

1. Vea su iniciativa como un potente enfoque cultural.

Los analistas están dispuestos a hablar de la continua inversión en BI y analítica. Gartner dice que el 48% de las empresas invirtieron en Big data en 2016 y un 3% desde 2015. IDC (International Data Corporation), por su parte, espera que el gasto global en Big Data y análisis de negocios crezca de 130.100 millones de dólares en 2016 a más de 203.000 millones de dólares en 2020.

Sin embargo, Draper dice que la tecnología es sólo un elemento de un enfoque de BI fuerte. Él dice que el éxito en BI es mucho más que la suma de herramientas y procesos. Demasiados CIOs todavía no reconocen que el elemento cultural es esencial. "He hecho una vida buena de los tecnólogos que construyen plataformas de datos y luego el beneficio no ha regresado", dice, refiriéndose a su experiencia anterior como consultor de BI.

"Tienes que tener la tecnología adecuada y un mapa de la arquitectura de datos claro, pero también tienes que tener una organización que puede consumir información y desarrollar la visión. Si no ves tu proyecto de BI como un potente acercamiento cultural al negocio, no se moleste en comenzar".

2. Obtenga un respaldo de alto nivel para sus objetivos a largo plazo.

Draper dice que los CIOs deben reconocer que una iniciativa de análisis es mucho más que alcanzar metas a corto plazo. "La inteligencia de negocios es para siempre", dice. "Si usted va a hacerlo correctamente, tiene que entender todos los aspectos de su organización y planificar un plan de trabajo para la implementación en la medida de lo que pueda ver."

Los CIO, dice Draper, deberían ver su proyecto de BI como un programa, en lugar de una intervención. "En algunos casos puede tomar años crear un programa de BI", dice. La naturaleza prolongada (y a veces costosa) de una iniciativa analítica, requiere esencialmente el apoyo de alto nivel.

"Asegúrese de que la persona número uno de su organización sea el patrocinador clave para su programa de BI", dice Draper. "La idea de que vas a usar los datos para decir la verdad y tomar decisiones, significa que el apoyo del jefe ejecutivo es absolutamente clave".

3. Utilizar la capacidad del especialista para desarrollar éxitos rápidos para el negocio.

Aunque Draper cree que BI debe ser visto como un "programa para siempre", también reconoce que los éxitos rápidos pueden ayudar a demostrar los beneficios de sus ideas a los que dudan, en particular en los primeros días de una iniciativa. Estas ganancias tempranas pueden ayudar a dictar la dirección futura.

"La belleza de la capacidad y la tecnología de hoy en día es que las personas con experiencia, ya sea interna o externamente, pueden ayudar a su empresa a ofrecer algunos beneficios de BI con bastante rapidez", dice Draper.

"Siempre debe pensar en términos de objetivos a largo plazo, pero también puede obtener éxito a corto plazo rápidamente, si crea un equilibrio eficaz entre la tecnología, la capacidad de IT, el talento comercial y la arquitectura de datos." Debemos reconocer que el mundo es un conjunto de procesos de negocios y nuestro trabajo en tecnología, es automatizar tantos procesos como podamos y dejar los elementos creativos a los expertos.

4. Recuperar la demanda organizacional de forma continua.

Draper dice que los CIOs deben definir lo que es el éxito en términos de BI. Para algunas personas, el éxito se trata de informes empresariales. Para otros, podría implicar autoservicio, capacidades analíticas avanzadas, o una sola versión de la verdad.

"La realidad es que, dependiendo de la audiencia, puede ser todos esos elementos o sólo uno", dice Draper. "Darse cuenta de que el BI es un facilitador para una mejor toma de decisiones y definir lo que necesita para ofrecer esa visión, es absolutamente crítico".

Las expectativas de los ejecutivos en torno al poder potencial de la analítica siguen siendo altas. Draper dice que los requisitos del negocio pueden flexionar y cambiar, por lo que los CIO deben asegurarse de que sus programas de BI coincidan con la capacidad técnica y la conciencia comercial. "Tendrá que volver a conectarse al negocio continuamente, y para siempre".

"BI no se trata sólo de crear un almacén de datos de SQL Server, sino de crear beneficios en un punto definible de la línea, de lo contrario, es sólo otra plataforma y su negocio no verá el valor de su inversión".

5. Objetivo de una comprensión matizada de la información que proporciona.

Draper advierte a los ejecutivos que no se centren únicamente en la representación visual de los datos. El verdadero entendimiento, dice, proviene de un nivel más detallado de comprensión.

"A menos que su organización pueda mirar el tablero, y entender cómo convertir el indicador rojo en naranja y verde, entonces las ganancias serán pequeñas", dice. "El nuevo enfoque en Big Data y en tiempo real es potencialmente brillante, pero si su organización no puede reaccionar ante la visión, entonces la información es inútil".

Draper dice que a principios de su carrera los jefes de finanzas le enseñaron que la conversación en torno a los datos debería centrarse siempre en los objetivos. "BI es entender lo que ustedes y sus colegas van a hacer diferente mañana debido a la visión que tienen hoy", dice.

"Es muy fácil de producir números y opiniones, es muy difícil de ejecutar".

Fuente: Mark Samuels. Periodista de negocios especializado en temas de liderazgo de IT. www.zdnet.com