Grandes datos

Entrevista con el CEO de Sisense, Amir Orad

Datos que consisten en 0s y 1s en la pantalla.Imagen: Gonin/Adobe Stock

La forma en que las empresas acceden y usan los datos ha cambiado drásticamente en los últimos años, especialmente a medida que las herramientas de análisis de datos se vuelven más fáciles de usar y otras plataformas de datos comienzan a ofrecer soluciones de autoservicio. Pero a pesar del crecimiento de las herramientas de datos accesibles, la mayoría de las empresas aún no están aprovechando todo el potencial de los datos comerciales, confiando completamente en las capacidades y capacidades de los equipos de ciencia de datos, si pueden permitírselo o encontrar científicos de datos para contratar.

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En respuesta a la escasez de científicos de datos y el ancho de banda limitado para los equipos, muchas empresas están invirtiendo en herramientas y recursos para democratizar el acceso a los datos entre las nuevas contrataciones y las comunidades de usuarios finales. Innovaciones como la democratización de datos y el análisis integrado permiten a los usuarios comerciales e incluso a los consumidores de diversos orígenes comprender los datos y aplicarlos a su vida diaria.

Amir Orad, director ejecutivo de la gran empresa de inteligencia comercial Sisense, habló recientemente con Tecnopedia sobre las tendencias que ve en la democratización de los datos, el cambio de funciones y responsabilidades de los datos y las estrategias para usar los datos para crear nuevas oportunidades de ingresos en la economía actual.

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Impulsar la democratización de los datos en los negocios

Tecnopedia: ¿Por qué las empresas democratizan cada vez más sus datos? ¿Cómo comenzó esta tendencia?

Olad: La razón por la que comenzó en primer lugar fue simplemente porque tenían más datos que antes, y entendieron que los datos tenían más potencial de lo que creían anteriormente. Cuando tiene más de un activo y sabe que puede obtener más valor de ese activo, desea aprovecharlo. Es así de simple. Si tuviera que elegir otra razón, sería la creciente utilización de activos de datos por parte de sus pares y competidores. No es bueno si estás atrasado.

logotipo de Sisson.Imagen: Sisense

Tengo la edad suficiente para recordar que alrededor del año 2000 teníamos «empresas de Internet». El término ya no es relevante porque todas las empresas ahora utilizan Internet, o irían a la quiebra. Hoy hablamos de «empresas de datos» y «empresas basadas en datos». En el futuro solo habrá empresas que exploten datos y empresas que fracasen. Realmente no tiene la opción de no usar sus datos.

Hay muchas maneras diferentes de lograr esta cultura de datos democratizada. No necesariamente necesita un equipo de ciencia de datos para aprovechar grandes volúmenes de datos; existen otras tecnologías que pueden hacer esto y, de hecho, no hay suficientes científicos de datos en el planeta para satisfacer todas las necesidades de datos actuales. Incluso si desea acceder a este tipo de talento en el futuro, habrá muchas, muchas empresas que no pueden pagar, no pueden encontrar o no tienen acceso a este tipo de talento en ciencia de datos.

El reto de democratizar los datos

Tecnopedia: ¿Cuáles son las mayores barreras de infraestructura que ve para la democratización de los datos?

Olad: Hablemos del más grande: las estadísticas muestran que el 80% de los empleados de la organización no utilizan herramientas de BI, herramientas de datos o herramientas de análisis., Esto ha sido un problema durante años.

La primera generación de software de análisis de datos dependía mucho de TI: un software grande y torpe. Es difícil de usar, engorroso y accesible solo para unas pocas personas. Esto limita en gran medida el acceso a los datos debido a los requisitos de costos, tecnología y talento.

Uno de los grandes avances que hicimos hace unos diez años fue ayudar con herramientas como Tableau y Power BI. Son herramientas de escritorio simples utilizadas por los analistas de negocios, aumentando la adopción a alrededor del 20 % de la población. Lo que hacen es reducir las restricciones técnicas: ya no necesita sistemas de TI grandes y difíciles de manejar para poner herramientas de datos y herramientas analíticas en manos de analistas de negocios. El problema persistente es que la mayoría de las personas en el planeta no son analistas de negocios, pero esta tecnología ciertamente lleva los estándares de adopción un paso más allá.

La mayoría de las herramientas de datos actuales son utilizadas por personas con conocimientos de negocios y analistas de negocios que están bien versados ​​en el campo. Por lo general, requieren un esfuerzo dedicado porque es posible que tenga algunas herramientas de análisis en sistemas que no sean sus sistemas cotidianos. Tienes que acordarte de hacerlo, pero está fuera de contexto y fuera de tu flujo de trabajo diario. Entonces, el problema de la experiencia silenciosa y la falta de acceso intuitivo, ya que es un sistema secundario, conduce a esta brecha que aún existe.

Aquí es donde estamos hoy. No es una tecnología per se; de ​​hecho, necesita un alto nivel de habilidad para usarla, y es una tecnología separada que debe usar al mismo tiempo.

El auge de la analítica integrada

Tecnopedia: ¿Cómo pueden las empresas abordar los problemas actuales de herramientas y democratización de datos?

Olad: Invirtamos la suposición de que usted es un consumidor individual, no un experto en análisis de datos. Aun así, cuando ve Netflix todos los días, compra un producto en Amazon, usa Google Maps o usa Facebook o Instagram para obtener recomendaciones, está utilizando algunos de los análisis e inteligencia artificial más avanzados del planeta. Como consumidor, ¿cómo puede acceder mejor a análisis más potentes que como comerciante?

Lo que están haciendo las empresas de bienes de consumo, y lo que no estamos haciendo lo suficiente en los negocios, es incorporar análisis en productos cotidianos como Amazon e Instagram.

Lo hacen tan fácil que ni siquiera lo notarás. En contexto, no te sorprende que las recomendaciones de videos de TikTok surjan naturalmente dentro de ese flujo de trabajo. Nunca tendrás que ir a un sistema separado, iniciar sesión e ingresar una consulta de análisis como «muéstrame todos los otros videos que me gustaría ver el viernes» para obtener los mismos resultados.

Mi enfoque y nuestro enfoque en Sisense es reconocer que la mejor manera de derribar las barreras para el otro 80 % de las personas que no usan las herramientas de datos de manera efectiva para los negocios es ser tan buenos como TikTok, Amazon y Netflix.

Infundimos, infundimos o integramos análisis e información en los sistemas, herramientas y flujos de trabajo que usamos todos los días, y hacemos que los análisis sean intuitivos y contextuales, en lugar de colocarlos en otro sistema para que accedan un puñado de analistas. Es un cambio de tecnología, un cambio de enfoque y un cambio de talento, porque si incorpora análisis, ya no tiene que ser un experto.

Consejos y trucos para democratizar el acceso a los datos

Tecnopedia: ¿Qué otros pasos importantes deberían tomar las empresas para mejorar la disponibilidad de datos?

Olad: En muchas de estas empresas, los datos todavía están dispersos por toda la organización de manera no consumible. Si tienes un campo de petróleo, es fácil de explotar, pero si tienes mil pozos de petróleo, es una pérdida de tiempo. El primer paso es hacer que los datos sean accesibles de alguna manera. Las grandes bases de datos en la nube son una gran solución en este ámbito.

El segundo paso es decidir hacer que esta información sea accesible para todos, incluidos sus clientes y usuarios externos. Tomando el ejemplo que di anteriormente, si lo piensa desde la perspectiva de Netflix, están externalizando información a sus usuarios finales. Muchas empresas se sientan en estos activos de datos sin darse cuenta de que pueden hacer que estos conocimientos sean accesibles tanto para los empleados como para los usuarios finales que necesitan más información.

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Hemos hablado sobre la nube y la centralización de datos y hacer que los datos sean accesibles para un público más amplio. Lo último que quiero decirles a estas empresas es que se atrevan a soñar.

Los análisis y los datos pueden hacer cosas asombrosas, especialmente con la ayuda de la inteligencia artificial y otras capacidades modernas. La mayor diferencia que veo entre las personas que tienen mucho éxito y las que tienen algo de éxito con los datos no es la tecnología que utilizan, sino su innovación e imaginación.

Le daré un ejemplo de una empresa de línea de texto de crisis con la que trabajamos. Si vas al puente Golden Gate en San Francisco, hay una placa en el primer pilar del puente que dice «Si tienes malos pensamientos sobre ti mismo, llama a este número». Cuando llame a ese número, las personas contestarán el teléfono para ayudarlo.

Una vez, una persona muy inteligente tuvo la idea de que, en lugar de depender de los humanos para averiguar qué es lo mejor para decirle a alguien en apuros, podríamos usar el aprendizaje automático para recomendar algunas opciones basadas en la historia pasada, la demografía de las personas, el clima y otros factores. Lo usaron, así salvaron más vidas. Eso no es innovación tecnológica, es un movimiento imaginativo para preguntar: «¿Podemos hacer esto?»

Creo que la imaginación y la creatividad son en realidad excelentes indicadores del aprovechamiento de estas tecnologías de datos.

Funciones y responsabilidades de la administración de datos

Tecnopedia: ¿Cómo cree que deben cambiar las funciones y responsabilidades de gestión de datos, especialmente con la escasez de talento de datos que estamos viendo?

Olad: Creo que tenemos que separar a las personas que hacen las preguntas de las personas que manejan el medio ambiente. En el pasado, un analista de datos era alguien que organizaba datos y hacía preguntas.

Con la introducción de potentes capacidades de inteligencia artificial, como el lenguaje natural y las consultas, tenemos la capacidad de ingresar preguntas de datos en inglés en estos sistemas. Esto significa que todo el mundo puede hacerlo, no necesita un experto dedicado.

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En segundo lugar, si bien tiene científicos de datos que deben participar en casos extremos extremos, muchas funciones en realidad no los necesitan. Hoy, al usar inteligencia artificial y aprendizaje automático, podemos usar herramientas de enfoque sofisticadas listas para usar que no requieren científicos de datos ni analistas de datos. Solo necesita una persona para alimentar los datos de la herramienta, y prueba diferentes técnicas hasta que encuentra la que es más relevante para la estacionalidad de sus datos, los picos y valles y otras variables.

Creo que los científicos de datos todavía son muy necesarios, pero en el futuro se centrarán en casos extremos más complejos. Todas las tareas comunes que hacemos se automatizarán a través de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático; lo vemos cada vez más en nuestros propios productos.

La evolución del papel de los datos en la economía global

Tecnopedia: ¿Alguna reflexión final sobre el papel de los datos en el desarrollo de nuestra economía global?

Olad: La gente llama a los datos el nuevo petróleo, pero es posible que no se den cuenta de que los datos se pueden monetizar para generar flujos de ingresos. No solo te ayuda a ahorrar dinero, también te ayuda a ahorrar dinero. También puede ayudarte a ganar dinero.

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Esto es especialmente emocionante ya que las empresas buscan formas de sobrevivir en la economía actual. Tenemos muchos clientes, estoy hablando de cientos, si no más de mil, que generan ingresos mediante el uso de nuevos datos y aplicaciones enriquecidas con datos que no ofrecíamos antes. Necesitan innovarse ahora más que nunca porque somos dueños de los datos y tenemos los usuarios que pueden beneficiarse de este valor agregado.

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Sobre Amir Orad

Amir Orad.Imagen: Sisense.

Amir es el CEO y Presidente de la Junta Directiva de Sisense. Amir se enfoca en construir y escalar empresas, liderando nuevas empresas para que se conviertan en líderes de la industria con cientos de millones de dólares en ingresos y múltiples fusiones y adquisiciones. Es un emprendedor en serie enfocado en hacer crecer negocios de big data y ciberseguridad con más de 25 años de experiencia de liderazgo en estas áreas.

Durante su cargo anterior en NICE Actimize, hizo crecer el negocio 10 veces a una tasa de ejecución de ingresos de $ 200 millones. Anteriormente, fue cofundador de Cyota, que luego vendió a RSA Security. Tiene un MBA de la Universidad de Columbia y es reconocido como uno de los 50 principales directores ejecutivos de SaaS.

Nota: Esta entrevista ha sido editada por motivos de extensión y claridad.

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