Una compra inocente en un shopping, una simple operación en el cajero, la aceptación de un nuevo servicio, todo conforma una cadena de información que alguien, de alguna manera, está registrando en una base de datos. Pasan a conformar un método de análisis y proyección comercial que adquirió una enorme importancia y en el cual las empresas están invirtiendo grandes cantidades de dinero.
Ron Swift, un guró de las nuevas estrategias comerciales, sintetizó la tendencia de la tecnología que está cambiando la forma de hacer negocios en el mundo: "Las empresas guardan información de sus clientes en bases de datos, como una medida básica. Luego pasan a una etapa superior y crean sistemas de información, conocidos como Data Warehouse. Más adelante, si son realmente inteligentes, transformarán la información en conocimiento: conocimiento en sus negocios, en sus clientes, en sus productos. Pero si realmente buscan jugar en una clase diferente, a nivel mundial, crean sistemas (Business Intelligence) que te aporten sabiduría: sistemas que le permitan saber qué hacer, cuándo hacerlo, porqué hacerlo y con quien hacerlo. Lo están aplicando sólo algunas empresas de Estados Unidos, Australia, Israel y Canadá".
"La innovación es la clave para la supervivencia y el crecimiento. Recortar costos es fácil, pero innovar no, y sólo aquellos que innoven en sus procesos saldrán beneficiados de esta situación económica", argumentó Mike Koehler, CEO de la compañía, al lanzar un nuevo sistema de memoria flash sobre tecnología SSD (Solid State Drive), que competirá con Oracle eIBM. Según el ejecutivo, "acelerar la innovación empresarial con la ayuda de las distintas opciones que ofrece el análisis de datos, contribuirá a una adecuada toma de decisiones".
Para los analistas, en Argentina la innovación es lenta y recién está despegando. Este tipo de sistemas se vienen aplicando, pero aún estamos entre los países más rezagados. Los pocos avances que hay tienen que ver con los modelos de bases de datos que les permiten determinar las necesidades del cliente o desarrollar sistemas de seguridad.
"Cuando vos tenés una base de clientes de 30 mil tipos, es imposible hacerlo sin estos sistemas. Antes se aplicaban campañas masivas; agarrabas tu base de datos y les ofrecías a todos los clientes lo mismo. Ahora, con el análisis de la información, definís a quién se la dirigís", explicó en el encuentro Eduardo Agra, Gerente de Sistemas del Banco Galicia, a Clarín.
También se aplican acciones para evitar fugas de clientes. "Una cosa importante para el banco es desarrollar modelos de análisis que te permitan darte cuenta cuando un cliente está realizando acciones que implican a futuro un abandono de la entidad. Por ejemplo, cuando un cliente da de baja un servicio, se está preparando para dejar el banco. Apenas tenés la primera condición en ese sentido, el sistema te alerta y ahí la entidad actúa para retenerlo: inmediatamente le ofreces un beneficio". Para Bruno Folino, encargado de Planeamiento y responsable de Presupuesto y Pronósticos, el beneficio de la nueva tecnología "te permite encontrar una manera de distinguirte de los demás, prestando un servicio diferente".
Un caso particular es el de Visa Argentina, cuyo representante en el Partners, Adrián Quilis (Jefe de Gestión de la Información), contó el salto que tuvieron en el 2001, cuando la crisis y el corralito impulsaron a la gente a un sistema alternativo de pago como la tarjeta de débito. Allí tuvieron un aumento del 1.300 por ciento en las transacciones. Obviamente buscaron un sistema de base de datos que les permitiera responder a esa brusca demanda. Hoy en día la compañía tiene 21 millones de tarjetas de crédito, 14 millones de tarjetas de débito y realiza 9.000 autorizaciones por minuto en el país. Esa descomunal cantidad de datos se procesan a través de un sistema de Data Warehousen que velozmente puede discriminar, ubicar la transacción y señalar errores o estafas.
"El objetive del modelo de la prevención de fraude es asignar un índice de probabilidad a cada transacción para predecir si es fraudulenta", explicó Quilis. "Se han generado más de 14 modelos de prevención, que tienen alrededor de 2.400 reglas. Y cada 30 minutos son analizadas las transacciones". Estas reglas buscan reflejar desviaciones en el comportamiento habitual del usuario –un monto muy por encima del habitual o en una zona diferente a la que siempre suele comprar- y si registran un cambio sustancial dan un alerta. Esto va a un centro de análisis y allí contactan directamente al usuario para determinar si él realmente la está usando o es víctima de un robo.
Las plataformas inteligentes manejan hoy una innumerable cadena de datos cuya combinación adecuada da un campo invalorable de análisis para el manejo diario de los negocios. Ayudan a conducir ventas, a reducir riesgos y a bajar considerablemente los gastos innecesarios.
Ron Swift, uno de los creadores del Data Warehouse, habla de cinco etapas de desarrollo. En un principio sólo fueron las base de datos, pero correspondientes a cada departamentote una empresa, como finanzas, negocios, etc. Su valor era sumamente escaso. Luego, en un segundo paso, comenzaron a integrar los datos, combinándolos, para que así todos los miembros de la compañía puedan usarlos (ahí comienza el Data Warehouse que permite unir las bases de datos). Ya se pueden producir informes en base a análisis de los datos. En la tercera etapa, ya hay muchos más datos y combinaciones que permiten desarrollar modelos para predecir el futuro. En la cuarta, las predicciones y modelos se aplican a toda la compañía y los análisis se usan en las operaciones diarias. Quinta etapa: la empresa se maneja con los informes en tiempo real y utiliza una cantidad increíble de datos, sobre todo externos (financieros, estudios, estadísticas). "En todas las etapas se manejan datos, pero su uso es diferente en cada una de ellas", señala. Y agrega: "Hay compañías que se quedan en la primea o la segunda de las etapas y no avanzan. Otras ya utilizan la quinta, pero existen sólo en algunos países del G-20".
Una de las multinacionales más famosas en usar varias etapas del sistema de Data Warehouse es Walmart. Cuando alguien compra algo en una de sus cajas, los datos suben y se guardan en la base de datos. Eso alimenta la casa central cada 15 minutos. Así saben qué se vendió y lo que hay que poner en la góndola nuevamente. Pero, además, hacen el análisis correspondiente a las tendencias. Otro dato importante: si el producto tiene un tiempo de elaboración superior a las 24 horas, deben hacer un análisis predictivo y así anticiparse para poder tener el producto a tiempo. Todo eso lo hacen a través de un programa inteligente. En Argentina es incipiente, pero ya hay alguna que otra que está aplicando este sistema.
Ahora van por más. El paso siguiente es la "tecnología predictiva", "inteligencia Web integrada". "Todo lo que hace el cliente en la Web, lo que mira, lo que compra o deja de comprar, se puede detectar. En Internet estás viendo el comportamiento de la gente, los patrones, estás viendo oportunidades únicas con clientes únicos. No grupos de clientes, sino un cliente en particular. Luego, la máquina y la tecnología chequean datos juntas, los combinan y te permiten salir al mercado con nuevas ofertas", detalla Swift. "Es sólo marketing inteligente, lo comenzamos a hacer hace 5 años", aclara con picardía.
Fuente: Clarín
