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Las Vegas (José Peralta, enviado). Imagine un cuarto con cientos de miles de papeles con información acumulados. Imagine que, como en una película, esos documentos vuelan por el aire y mágicamente aquellos que usted precisaba desesperadamente aparecen a sus pies. Así funcionan los sistemas de analítica y big data hoy en día: acercan a los usuarios la información que precisan para su negocio, los datos de los consumidores y su comportamiento y les permiten elaborar una estrategia a partir de esto.
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Actualmente, la acumulación de información hace que sea cada vez más importante para las empresas contar con sistemas que les permitan aprovechar esos datos, muchas veces situados en “limbos informáticos” sin categorías y desaprovechados.
A escala mundial, cada vez más empresas están creando el puesto de gerente de Datos (CDO por su sigla en inglés) en un intento por centralizar y canalizar información que resulta vital para adaptarse a las necesidades del usuario.
Con esa necesidad creciente de análisis y estrategia en mente, IBM hizo una apuesta fuerte para proveer un abanico de soluciones efectivas para empresas y usuarios, permitiéndoles encontrar nuevas oportunidades de negocios o mejorar los procedimientos actuales.
Caso uruguayo.
Además de análisis estratégico, los programas informáticos también permiten hoy la elaboración de patrones y con ello la posibilidad de predecir comportamientos.
Es precisamente el análisis predictivo lo que usó el Banco de Previsión Social (BPS) para mejorar sus sistemas de inspección. Actualmente, el BPS tiene una evasión de pago de 17.25% según los datos presentados por Liliana Mella, la gerenta adscripta de la Dirección Técnica de la Asesoría Tributaria y Recaudación del organismo.
Mella fue la representante del BPS en Insight 2014, el congreso mundial de IBM sobre Big Data y Analítica celebrado en Las Vegas (Estados Unidos) entre el 26 y el 30 de octubre.
El caso del ente uruguayo fue uno de los más comentados en la conferencia, dada su alta efectividad y nivel de eficiencia.
Utilizando los programas y aplicaciones de IBM: Cognos Business Intelligence y SPSS predictive, el BPS mejoró sustancialmente sus niveles de identificación de casos de clientes que evaden o subdeclaran.
“Teníamos el desafío de encontrar una herramienta que nos permitiera detectar esa brecha de evasores y para ello teníamos que apuntar bastante fino”, dijo Mella.
Con ese objetivo, el BPS comenzó a utilizar estas aplicaciones de IBM que le permiten seleccionar dentro de su enorme banco de datos de una manera más efectiva aquellos potenciales evasores.
La idea del análisis predictivo es que, ante los recursos limitados y la reducida brecha de deudores, las inspecciones que se hagan sean lo más eficaces posible, prediciendo de la mejor manera aquellos clientes que tienen altas chances de estar evadiendo.
Con los programas, el BPS “mejoró la calidad y el tiempo de selección sustancialmente”, dijo Mella.
Lo que permitieron los programas de IBM fue aumentar la detección de irregularidades en las empresas de un 60% a un 90% en grandes contribuyentes.
El análisis predictivo, entonces, funciona para mejorar los procesos de detección. Pero además, la herramienta permite realizar en 20 minutos la selección de los casos a fiscalizar. Previo a su aplicación el BPS demoraba cinco días para hacerlo.
También permitió comenzar a darles a los inspectores una ficha con la información completa de la empresa a ser fiscalizada, incluyendo por qué fue seleccionada.
Elemental...
El caso del BPS fue uno de los ejemplos más exitosos del buen uso del análisis y entrecruzamiento de datos para mejorar la gestión.
En un mundo cada vez más conectado y donde las interacciones humanas se realizan de manera creciente por las redes virtuales, la acumulación de datos que se genera es tal que en muchos casos queda subutilizada.
Las empresas y organismos por lo general usan apenas el 12% de los datos que se generan en la red, según estudios. Los programas de analítica ayudan a recuperar esa información, organizarla y darle un sentido útil.
Pero IBM llevó el concepto un poco más allá: el 28 de octubre la empresa anunció el lanzamiento de Watson Explorer, un sistema de analítica cognitiva que está destinado a cambiar la forma en que se procesan los datos, según los ejecutivos.
Watson Explorer es una combinación de exploración de datos y capacidades analíticas inédito en la industria. La concepción del programa es brindarle al usuario una visión de 360º de información relevante y poder mostrar no solo lo que es importante, sino explicar por qué lo es.
Así, un usuario de Watson Explorer puede formular una pregunta específica y el programa le dará toda la información relevante, pero además le presentará nuevas preguntas relacionadas con el tema, correlaciones con otros datos y perspectivas que no estaban en la interrogante inicial.
Además, el sistema cognitivo permite una interpretación más efectiva y útil de datos como los comentarios de los usuarios, las interacciones en redes sociales o informes legales.
Criminales y más.
Junto con este anuncio, IBM presentó un nuevo software de alta velocidad de análisis que permite identificar amenazas criminales enterradas entre masivas cantidades de datos. El Enterprise Insight Analysis (EIA) puede encontrar correlaciones poco obvias entre millones de documentos en segundos.
Además la empresa presentó tres servicios más destinados a mejorar el análisis de datos y su interpretación para entender las tendencias del mercado y comportamiento de los usuarios.
Los servicios son IBMDataWorks (que filtra, ordena y respalda los datos); IBM dashDB (un servicio que almacena los datos y permite un rápido acceso a los mismos) e IBM Cloudant (un servicio híbrido que permite a los usuarios optimizar sus plataformas virtuales).
