Datos e hiperinteligencia son claves para la innovación

MicroStrategy presentó, en Buenos Aires, el MicroWorld Latinoamérica 2022, un evento presencial y virtual donde compañías líderes de diferentes sectores económicos del mercado latinoamericano compartieron sus experiencias en el uso de la plataforma de la firma, presentaron sus resultados y logros aplicando tecnologías como la nube, la inteligencia artificial y la tecnología de análisis hyperintelligence.

Luis Lombardi, director regional de MicroStrategy LATAM, dijo que el éxito de la compañía se basa en todas las innovaciones que han tenido durante los últimos 30 años. “Nos enfocamos en brindar experiencias modernas, una plataforma empresarial de arquitectura abierta y ser un socio de confianza. Hoy, nuestro principal diferencial es que, como todas nuestras herramientas son nativas, in house, la visión de los datos es única. En los competidores que compran soluciones de terceros cambia la visualización, según de donde provenga”, subrayó.

Luego, varias empresas de Latinoamérica que trabajan junto con la compañía presentaron sus casos de éxito. Por ejemplo, en el caso de Telefónica, el operador mostró cómo captar la atracción en las distintas audiencias de usuarios.

Gustavo Gagliardi, gerente de BigData Governance de Telefónica, comentó que desde hace unos años la búsqueda está puesta en mejorar su estrategia digital. En ese camino, tuvieron que definir y crear nuevas soluciones de inteligencia de negocios que estuvieran impulsadas por datos, centralizar la gestión de la información y descentralizar el consumo y explotación de datos para que cada área pueda abastecerse por sí sola.

Para lograr esto, tuvieron que crear un autoservicio y también necesitaban que esta descentralización del consumo estuviera gobernada, así que crearon una capa semántica, abstrayendo tablas y columnas, y lo hicieron de una manera más simple para que los usuarios puedan hacer sus propios análisis. MicroStrategy les ayudó a lograr e ir creando esa comunidad de usuarios a través de un nuevo workhouse, armaron tableros más simples, se armó la capa semántica y luego el desarrollo de la comunidad. Además, se organizaron capacitaciones sobre la herramienta en cada una de las funcionalidades, redes internas, grupos y workshops.

El objetivo fue crear el autoservicio, con el elemento principal de la confianza: que los usuarios confíen en los datos a través de información real y actualizada, y ser transparentes con los usuarios, entenderlos y acompañarlos, para que su experiencia sea óptima. “Para nosotros, lo analítico es prioridad número uno. Logramos, por un lado, máxima capacidad para nuestro tamaño y, por otro, un uso muy friendly y self-service. Su equipo es de los más especializados del mercado, podemos resolver con ellos cualquier desafío. Se combina muy bien el producto con el servicio”, subrayó Gagliardi.

Más adelante, la multinacional Arcor mostró cómo la eficiencia numérica y la gestión de datos le ayudan a ser una de las empresas de consumo masivo más grandes del mundo. Azul de Leon Aboy, líder de Business Intelligence de Arcor, contó que están implementando un proyecto de capacitación en BI y gestión de datos en las diferentes aéreas de la organización para fomentar una nueva comunidad de usuarios. “El objetivo es lograr que estos usuarios sean más expertos e independientes, para que entre ellos tengan una mayor interacción y puedan realizar sus propios reportes sin depender de BI. Esto se está logrando a través de capacitaciones en BI, workshops y dossiers”, puntualizó.

Por su parte, Swiss Medical, una de las organizaciones más importantes de la región en negocios de cobertura de salud, bienes y vida, compartió cómo utilizó IA para su nuevo modelo de precios en seguros de autos. Gustavo Vivas, Chief Data Officer de Swiss Medical Group, contó a la audiencia que crearon un proyecto de centralización de datos para su negocio de seguros de auto, como lo hicieron antes con los modelos de prepago, para poder gobernar los datos en un solo lugar.

Con base en estos proyectos, generaron un flujo de trabajo donde se guardan los datos actualizados que el equipo de negocios de seguros considera válidos y necesarios para después poder hacer las simulaciones y los escenarios correspondientes. Con estos datos, junto con las variables como zona, competencia, etc., se hacen los ajustes necesarios y se obtiene el precio final. De esta forma, el equipo de negocios de seguros tiene sus propios datos y ellos definen cuál dato es el válido para subir, para que después pueda ser utilizado por la compañía en algún momento que lo necesite.

Vivas subrayó que al trabajar con MicroStrategy pueden manejar toda su analítica, “lo que nos habilita a la vez a organizar completamente nuestra estructura de datos y el movimiento de usuarios, con seguimientos end to end. Hoy, Swiss Medical está armando SLA (siglas en inglés de los acuerdos de nivel de servicio) para las distintas unidades de negocio; pasamos de 1.000 a 1.500 usuarios internos y el nivel de veracidad de los datos en todas las instancias ya llega al 95 %”.