Las tres V de Big Data

¿Qué significan para los planificadores financieros? Actualmente, Big Data está atrayendo mucha atención1. Cuando se le compara con cómo se gestionaban grandes cantidades de datos en el pasado, los líderes de pensamiento a menudo destacan tres atributos clave: el volumen, la velocidad y la variedad2. El análisis de estos tres atributos clave puede extenderse para entender qué significado tiene Big Data para la función de análisis y planificación financieros. Este artículo identifica los desarrollos tecnológicos que convergen para crear la avalancha de Big Data y examina cómo el volumen, la velocidad y la variedad de los datos afectan la función de planificación financiera. Pretende ayudar a los planificadores financieros a aprovechar estas diferencias de Big Data para mejorar la gestión del desempeño y optimizar la planificación.

Convergencia que genera Big Data Son varios y diversos los desarrollos tecnológicos que convergieron para crear la tormenta de Big Data. A continuación se mencionan los factores más importantes:

Internet Computación in-memory

1 Internet abre una puerta para la colaboración y el intercambio de conocimientos. Eso significa que prácticamente cualquiera puede participar. 2 Los dispositivos móviles han desvinculado el origen de los datos Almcenay las ubicaciones de generación de informes y los extendieron práctimiento incamente a cualquier lugar donde haya una torre o un satélite. Eso immemory plica que cualquiera, en cualquier momento y lugar, puede participar. 3 La tecnología de sensores automatizó la recolección de datos al tiempo que redujo exponencialmente los costos de los dispositivos. Esto significa Redes que cada vez más organizaciones tienen a su alcance una capacidad de sociales Negocios seguimiento rentable. digitalizados La computación en la nube reduce los costos iniciales en tecnología 4 mientras que habilita el acceso a millones de usuarios. De esta manera, los usuarios se liberan de las limitaciones de sus departamentos de Tecnología de la Información, de modo que pueden implementar rápidamente aplicaciones de negocio sin el asesoramiento de TI necesario para las típicas aplicaciones on premise. También libera tiempo, dado que estas aplicaciones se configuran en vez de personalizarlas, lo que reduce aun más la participación de TI. Este departamento también disfruta de esta libertad dado que ese tiempo ganado le permite concentrarse en otros proyectos estratégicos. 5 Los negocios digitalizados se han vuelto la norma y generan un océano de datos como resultado de su operación. Esto significa que hay una gran cantidad de datos de negocios a los que apenas se necesita acceder. 6 Las redes sociales se han extendido rápidamente para generar millones de puntos de datos, que fluyen constantemente y a los que solo hay que acceder y analizar. Esto implica una gran riqueza de datos adicionales que generan los consumidores y tienen bajos costos de acceso. Los costos del almacenamiento in-memory todavía siguen la ley de Moore de aumentar la 7 capacidad de almacenamiento a menores costos. Esto significa que todos los datos que se generan tienen mayores posibilidades de disponibilidad para usarse en tiempo real mediante el almacenamiento RAM.

Big Data

Página 1

Dispositivos móviles

Tecnología de sensores

Computación en la nube

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8 La computación in-memory aporta el poder de procesamiento para permitir que los analistas conviertan datos en conocimientos. Esto significa que existe una herramienta poderosa para reunir todos estos desarrollos y generar conocimientos que creen mayor valor. Mientras que cada una de estas innovaciones es poderosa por su cuenta, la interacción entre ellas es la que genera la tormenta actual de Big Data. Para los planificadores financieros, el enfoque correcto puede convertir esta tormenta en una mina de oro.

Big Data: volumen Cuando se habla de planificación, presupuestos y proyecciones, a menudo noto que los planificadores financieros dan instrucciones que abordan el ejercicio de la elaboración de presupuestos anuales como si trabajaran con una hoja en blanco. Esto podría funcionar si su organización está comenzando de cero; sin embargo, la mayoría de las empresas tendrán planes más útiles si ven a su organización como un barco que está navegando. Con la analogía de navegación, puede ver a su barco como un conjunto acumulado de funcionalidades con una estructura de costos relacionada. Está formada en base a cientos de decisiones tomadas en el pasado, decisiones sobre: ●● ●● ●● ●● ●● ●● ●●

Qué productos y servicios debería ofrecer. A qué clientes prestará servicios. A quiénes contrató. Qué procesos están en operación. Dónde decidió ubicar sus instalaciones. Con qué equipo cuenta. Y miles de decisiones adicionales que tomó anteriormente.

Cuando planifica, puede elegir cambiar cualquiera de esos aspectos. En general, suele necesitar un proyecto o iniciativa y el tiempo de planificación e implementación relacionados, para que ese cambio suceda. Y debe suceder mientras su barco sigue navegando.

Crecimiento de Big Data previsto por IDC 16,9

USD en miles de millones

Tasa de crecimiento anual compuesta del 40%

3,2 2010

2015

Durante la planificación financiera, es importante enFuente: Worldwide Big Data Technology and Services 2012-2015 tender que el pequeño lago o laguna que creíamos estar Forecast, publicado por International Data Corporation (IDC) navegando se convirtió en un enorme mar de datos dispoFigura 1 nibles. Y los océanos de datos generados por el volumen Por Steve Player, de Big Data hicieron que la superficie fuera más agitada y potencialmente peligrosa (ver Figura 1). Director de programación, Así como un marinero que se enfrenta a un mar agitado, un planificador financiero inmerso en el mar de Big Data debe preguntarse “¿qué necesitamos saber? ¿qué de toda esta información es pertinente para tomar nuestras decisiones?”

La primera pregunta sobre el volumen de Big Data es una prioridad actual. ●● ¿Existe información que nos ayude a entender mejor a nuestros clientes? Por ejemplo, los minoristas están analizando los patrones de compra de los clientes y su respuesta a ciertos tipos de promociones. Los planificadores utilizan este conocimiento para proyectar mejor las ventas. Página 2

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●● ¿Existe información que nos ayude a entender nuestras operaciones? Por ejemplo, las empresas de servicios públicos están accediendo a datos de medidores inteligentes para entender los patrones de uso de los clientes con el fin de optimizar la capacidad y evitar costosos gastos adicionales.

La segunda pregunta sobre el volumen de Big Data está relacionada con la mitigación de riesgos. ¿Existe información que nos ayude a entender mejor a nuestros competidores? De la misma manera en que el volumen de datos lo ayuda a evaluar su capacidad y su estructura de costos, también puede emplearse para evaluar la capacidad y la estructura de costos de sus competidores. Usted puede usar la información para ponerse al día en las secciones donde identifica que los competidores tienen ventaja. Asimismo, puede explotar áreas donde usted lleva la delantera.

La tercer pregunta sobre el volumen de Big Data está relacionada con la efectividad futura. ¿Qué podemos hacer para mejorar la posición de nuestra organización? Esta pregunta exige explotar Big Data para ayudar a validar su plan estratégico y su capacidad de lograr sus objetivos. Además de su desempeño y el de sus competidores, también necesita sobreponerse a las fuerzas ambientales. Incluso cuando usted parece haber salido a mar abierto, donde se enfrenta a mayor competencia, aun así su organización tiene metas y objetivos. Simplemente, usted tiene mucha más información para ayudarle a entender su situación y más formas en las que puede responder.

¿Existe información que nos ayude a entender nuestras operaciones? ¿Existe información que nos ayude a entender mejor a nuestros clientes?

Big Data: VELOCIDAD La expansión masiva del volumen de datos se ve alimentada por su velocidad en ascenso. Las mejoras en los teléfonos móviles comenzaron a vaticinar cambios potenciales. El paso se aceleró a medida que los teléfonos se volvieron más inteligentes. Sus funcionalidades conllevaron a una explosión en la velocidad de los datos con tweets, publicaciones de Facebook y el deseo de estar siempre en contacto, lo que se realiza desde su smartphone. Luego, el iPad abrió las compuertas al capturar la imaginación de los consumidores donde sea que estuviera disponible. Los consumidores corrieron a las tiendas y comenzaron a utilizarlo. Facilitó la captura y el intercambio de todo: fotos, videos, chistes, recomendaciones de productos y servicios, mapas y direcciones, sus pensamientos, esperanzas y sueños; en esencia, su vida. Las redes sociales se volvieron más móviles y las fuerzas tecnológicas mencionadas empezaron a alimentarse la una de la otra. La velocidad de los datos se incrementó exponencialmente. El efecto del iPad también alcanzó a los negocios a medida que los consumidores empezaron a querer la misma experiencia que tenían en casa en sus trabajos. Mientras que en el pasado los esfuerzos del personal de TI enfrentaban una enorme resistencia al cambio, la explosión actual está alimentada por el consumo masivo3. Para muchos profesionales del área, esto evoluciona demasiado rápido; a veces incluso ellos mismos se resisten al cambio. Esto puede justificarse por el hecho de que es necesario considerar y enfrentar las preocupaciones por la seguridad y la privacidad. Pero, en este momento, es evidente que la velocidad se está acelerando. La clave para el éxito es identificar cómo sacar provecho de este fenómeno. Aquellos que luchan contra el aumento de la velocidad de los datos pueden beneficiarse de las analogías con los deportes. Cuando los jugadores suben de nivel, por ejemplo de la secundaria al deporte universitario y después a las ligas profesionales, los entrenadores suelen aconsejar a sus jugadores que se concentren en desacelerar el juego4. Con esto hacen referencia a cómo la percepción del tiempo de un atleta se ve alterada por su preparación para la competencia que tienen por delante. Tal como explica el entrenador deportivo Geoff Miller, “En pocas palabras, el juego se acelera porque nuestra percepción del tiempo está alterada por la manera en que nos concentramos y por toda la información que automatizamos. Si usted puede entender cómo controlar la manera en que concentra su atención y automatizar las capacidades físicas y las señales mentales que necesitará, puede desacelerar el juego y mejorar su desempeño bajo presión”.5 Página 3

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Las organizaciones pueden beneficiarse de ese mismo consejo. Al igual que los atletas, las organizaciones tienen que llegar a “ese punto” en donde su desempeño fluye. La clave es comprender en profundidad la información que se encuentra a su alrededor y cómo su organización interactúa con ella.

Para los planificadores financieros, el beneficio más evidente de la velocidad es la manera en que

permite el monitoreo y análisis en tiempo real, así como facilita actuar y reaccionar de manera inmediata para realizar ajustes y mejoras.

En el antiguo mundo de la planificación financiera, los circuitos de comunicación de opiniones eran extremadamente lentos. A menudo estaban atados a ciclos de informes financieros mensuales que producían informes mensuales entre 3 y 15 días después del final de mes. Para el momento en que se podían analizar los resultados, la reacción de la organización perdía dos o tres meses solo por las demoras en los informes. Estos mismos retrasos se extendían a la generación de informes mientras la gerencia esperaba para ver si las contramedidas que había planificado tenían el efecto deseado sin consecuencias negativas. El monitoreo en tiempo real puede brindar una devolución casi instantánea que permite saber si sus acciones están teniendo los efectos deseados.

El segundo beneficio está íntimamente relacionado dado que el monitoreo en tiempo real permite que los gerentes financieros eliminen los ciclos de gestión por lotes.

La generación de informes puede adoptar líneas de tendencias continuas que hagan seguimiento de los resultados reales frente a las expectativas de las proyecciones. Si bien los equipos de gestión tendrán que distinguir entre fluctuaciones estadísticas habituales y movimientos reales, el alejamiento de los ciclos por lotes mensuales o trimestrales puede aliviar en gran medida las cargas de trabajo.

Al igual que los atletas, las organizaciones tienen que llegar a “ese punto” en donde su desempeño fluye. La clave es comprender en profundidad la información que se encuentra a su alrededor y cómo su organización interactúa con ella.

Además, ofrece un sistema de alertas más oportuno para prever dónde terminarán los resultados del período. El proceso de proyecciones muestra los resultados esperados. Los informes diarios los monitorean y brindan un estado actualizado. Esto genera más información valiosa sobre las fluctuaciones de negocios. ¿Los ingresos se disparan frente a los objetivos adicionales de venta? ¿Los gastos van en aumento a fin de año a medida que cierra la autoridad de presupuestos? ¿Las fluctuaciones se deben al ciclo natural del negocio o son producto de la reacción al sistema de gestión? Si comprende cómo sus procesos interactúan con el entorno de negocios subyacente, su organización podrá ser más ágil. Una organización ágil está mejor equipada para tratar con el océano de Big Data. Una razón clave de esta mayor agilidad está relacionada con la medida en que el ciclo del análisis a la acción colapsa con el uso de Big Data. Las herramientas como la computación in-memory permiten que las organizaciones aprovechen estos datos ya que logran entender mejor la información, hacerla más precisa y valiosa y, por lo tanto, más útil a la hora de tomar medidas. La organización desacelera eficazmente el juego al tener la capacidad de actuar mucho más rápido.

Big Data: variedad Si bien la mayor parte de la explosión del volumen de datos es digital, existe una variedad enorme. Los planificadores financieros conocen bien los datos transaccionales que es su fuente de datos histórica. También tienen cierta experiencia en utilizar datos no financieros (como volúmenes de actividad, cantidades impulsoras y medidas de calidad) dado que los gerentes han ampliado las métricas en sus cuadros de mando. Pero ahora los datos surgen libremente de todas las direcciones. En su mayoría, los datos no están estructurados, por ejemplo, los que surgen de los canales de redes sociales siempre presentes como Facebook, Twitter y blogs. Mientras que algunas herramientas como LinkedIn cuentan con etiquetas, los datos subyacentes tienen una estructura limitada. También hay datos de sensores, contadores Página 4

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de tráfico, búsquedas por sistemas de posicionamiento global (GPS) e incluso datos de GPS móviles. Es prácticamente imposible hacer una lista detallada porque se desarrollan nuevas fuentes de forma constante. El desafío es utilizar este océano de datos sin perderse en el mar, un mar de complejidad generado por la variedad de datos.

Se desarrollan nuevas fuentes de datos constantemente es co es tráfi óvil r o de PS m GPS ens e s dores de G s de Blogs d ta os Dato tos Da Con Dat

Cuando examino estos datos, a menudo recuerdo los antiguos diales de radio que permitían sintonizar la señal girando la perilla hacia la derecha o la izquierda. Cuando uno encontraba la posición adecuada, la señal trasmitía sonidos o palabras claras. De lo contrario, lo único que se oía era el ruido de la estática. Hoy en día, estamos rodeados de una amplia gama de información. Pero la única forma de oírla es estar bien sintonizado. Del mismo modo, existe una variedad de Big Data que fluye en nuestra organización que muchos ignoramos. Pero hay enormes oportunidades para aquellos que aprovechan los conocimientos que aporta esta información. Los planificadores ya están usando diagramas lógicos predictivos. Estas herramientas de gestión proporcionan ejemplos visuales de los cambios en las actividades que llevaron a las acciones deseadas. El personal de proyecciones trabaja junto a los gerentes de ventas para predecir las ventas esperadas examinando su estado actual y los movimientos que están monitoreando en un embudo de ventas de la organización. El embudo de ventas sirve como diagrama lógico predictivo que refleja la relación entre los diferentes niveles de intereses de ventas. Luego, se persiguen los objetivos y las consultas para convertirlos en leads. Estos se monitorean y se convierten en oportunidades de propuestas, a las que se hace seguimiento a lo largo del proceso de venta hasta finalizarlo. La dimensión de los trabajos y sus resultados ofrecen conocimientos que pueden emplearse para predecir futuros resultados. Los retrasos a lo largo del ciclo de ventas predicen los futuros resultados del pipeline actual. Estos diagramas lógicos predictivos son más útiles cuando se extienden a las actividades líderes que anticipan resultados futuros. Las nuevas herramientas, como el análisis de opinión, ayudan a extender estos intentos de obtener comentarios de los clientes más rápido y plazos más largos para las reacciones. Se trata de los nuevos campos que los planificadores están aprendiendo a aprovechar.

Artículos de acción para planificadores financieros Cuando recién empiezan a considerar cómo aplicar Big Data, los planificadores financieros pueden sentirse abrumados. Esto es natural, es como la primera vez que un barco sale a altamar. Puede superar este obstáculo inicial empezando de a poco. Tome las áreas de planificación y divídalas en secciones más pequeñas. El éxito en esta tarea genera confianza para emprender tareas más grandes. Entre las secciones más pequeñas que puede usar para disparar ideas, se encuentran las siguientes tres: 1

2

Tome un área existente como un artículo de ingresos y diseñe el diagrama lógico de atrás para adelante. Recuerde que está intentando diseñarlo para llegar al inicio, cuando tuvo el primer contacto con los clientes potenciales. Haga una lista de los puntos de contacto y encuentre dónde Big Data puede darle información valiosa. Evalúe cómo Big Data afecta el marco de trabajo de la gestión. Empiece por realizar un diagrama de sus procesos actuales. Anote las secciones donde Big Data ya está aportando sus beneficios y dónde podría ayudar en el futuro. Puede usarlo para desarrollar su roadmap para mejorar sus procesos. (Si nunca realizó un diagrama de su marco de trabajo de gestión, empiece el proceso con uno de los modelos de gestión generales disponibles como el esquema de clasificación de procesos globales de APQC o los criterios del premio estadounidense Malcolm Baldrige a la calidad).

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3 Examine qué beneficios puede obtener de las fuentes de datos externas a las que tiene acceso mediante los proveedores de datos en la nube. Esto incluye el motor OPEX que ofrece todos los datos SEC públicos y a los que se accede mediante XBRL o Prevedere, que brinda diversos datos de tendencias económicas. Además de la división en secciones pequeñas, las organizaciones deberían considerar invertir en computación in-memory (basada en RAM) para ayudar a procesar los volúmenes, la velocidad y la variedad de Big Data. Muchos ejecutivos senior siguen atados a viejos paradigmas. Pero, francamente, el costo total de las aplicaciones se ha vuelto bastante accesible y es un área tecnológica que puede generar ganancias importantes rápidamente. La buena noticia es que las prácticas en estas áreas están evolucionando vertiginosamente, pero sólo es una buena noticia si usted y su organización evolucionan con ellas. Las corrientes son raudas y los equipos están aprendiendo a navegarlas más eficazmente. Los gerentes de planificación deberían preguntar a su personal cómo ven el desarrollo de Big Data. ¿Qué información ya se está generando y solo necesita ser capturada y puesta en uso (como los datos de GPS)? ¿Qué conocimientos nuevos están empezando a darse a conocer (como los datos públicos disponibles a bajo costo)? ¿Cómo pueden las acciones de sus clientes ayudarle a predecir sus necesidades? Recuerde que un factor clave que impulsa un mayor valor potencial es que la mayoría de las tendencias principales están fomentando costos más bajos y cada vez más información accesible. Eso continúa generando nuevas posibilidades.

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1 Ver el Harvard Business Review, oct. 2012 “Getting Control of Big Data”, pp. 59-83 2 Ver el reporte de Andrew McAfee y Erik Beynjolfsson “Big Data: The Management Revolution”. Harvard Business Review,, oct. 2012, pp. 60-68. También tenga en cuenta que el debate de las 3 V de Big Data parece haber empezado en 2001 con el informe de Doug Laney “Three Dimensional Data Challenge”, publicado por META Group (ahora parte de Gartner). 3 Vea la rapidez con que se adoptaron los iPad y tablets en http://www.zdnet.com/1-in-4-tablet-owners-say-it-is-now-their-primary-computer-7000004770/ 4 Ver el informe de Geoff Miller “Slowing the Game Down” en http://www.beabetterhitter.com/text/mental/SlowingtheGameDown.htm. Ofrece consejos útiles para planificadores mientras ofrece una analogía con el béisbol. 5 Ibid. 6 Para comprender mejor qué factores contribuyen a la explosión de datos frente a los registros digitales, ver el siguiente enlace: http://mashable.com/2012/06/22/data-created-every-minute/

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