Compañía francesa que ofrece servicios de big data y externalización de servicios para empresas francesas con actividad internacional. Ejemplo de empresa tecnológica de crecimiento y de pequeña capitalización.

1. Umanis
CONVERTI R DATO S , EL NUEVO O RO NEGRO, EN RIQUEZA

2. Servicios
- Datos: Análisis en tiempo real de datos emitidos por
maquinas y dispositivos tecnológicos, prevención de
riesgos, detección de fraudes, ciberseguridad,
generación de ofertas personalizadas, optimización de
logística y mantenimiento, entre otros.
- Plataformas de uso: Umanis proporciona herramientas
suficientes a sus clientes para que ellos mismos puedan
interpretar la información, hacer preguntas, controlar y
administrar las diferentes áreas de cada empresa.
- Soluciones empresariales: La compañía cuenta con
décadas de experiencia en sectores, como: sector
farmacéutico, bancos y aseguradoras, industria,
telecomunicaciones, medios de comunicación, energía,
etc. Pudiendo asesorar a empresas similares del sector
para una mejor realización de sus actividades, no
cometiendo errores realizados por otras empresas.
- Externalización de servicios: A través de la
automatización, digitalización y uso del machine
learning, Umanis puede ofrecer a sus clientes una
externalización de las partes más repetitivas dentro de
las actividades de la empresa como la gestión de
nominas, contabilidad, etc.
¿Qué es el Big Data?
Se define como el manejo completo de grandes
volúmenes de datos: recopilar datos dispersos en una
misma base de datos, almacenar esos grandes
volúmenes, cuando estén localizados y preparados
para procesar, entrar en fase análisis (minería de datos)
para hacer útil esta información (extraer conocimiento),
en la ultima fase se muestra dicha información de
manera clara para ayudar a las empresas en la toma
de decisiones.
Técnicas estadísticas convencionales, necesitaban
cambios debido a la gran cantidad de datos a procesar
y a la necesidad de ofrecer respuesta en tiempo real,
surge Big Data.
Big Data no es solo para empresas grandes, sino para
empresas que mueven muchos datos.
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Clientes
Umanis realiza su actividad en diversas actividades económicas tanto del sector público como privado: bancos y
aseguradoras, energía y salud, industria y servicios.
En cada sector económico cuenta a su vez con un grupo de clientes diversos.

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El aspecto interesante de una compañía que ayude a las
demás a ser más competitivas a través del manejo de sus
datos, es el alto grado de inserción y diversificación de
ésta en una economía.
El 70% de contratos con diversos clientes son a largo
plazo (>5 años de duración).
Este hecho puede comprobarse en el período de crisis
financiera iniciado en 2008, las ventas cayeron en el
período 08-10 un 8,71%, la compañía experimenta un muy
buen ritmo en su posterior crecimiento.
La predictibilidad y diversificación de sus ingresos, su
correcta situación financiera y su posicionamiento como
líder del mercado francés, permitió a la compañía
aprovechar momentos económicos delicados para
adquirir otras empresas, comprar contratos de empresas
quebradas, recomprar sus propias acciones, etc.
Mercado discrecional
La tendencia mundial es a una mayor producción de
grandes volúmenes de datos, que tienen que ser
analizados en tiempo real: ordenadores, mobiles, tablets,
internet de las cosas, digitalización, etc.
El sector del Big Data se encuentra en estado de
expansión y consolidación (empresas se adquieren entre
si).

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Otra faceta del uso de datos es la automatización de
procesos repetitivos en las compañías: recursos humanos,
contabilidad y finanzas, gestión de documentación interna,
procesos industriales automatizados.
¿Por qué existen?
Una gran mayoría de empresas buscan externalizar sus
servicios de Big Data debido a:
- Eficiencia en costes y tiempo.
- Umanis se actualiza continuamente a los cambio
tecnológicos y de funcionamiento en su sector.
- Umanis aporta soluciones a diferentes sectores
económicos, fruto del estudio de datos de empresas
similares.
- La empresa contratante puede centrar sus esfuerzos y
recursos en sus actividades nucleares.
Fortalezas
Derivan de su posicionamiento como líder del mercado:
- Un nuevo participante tendría que realizar, ex nihilo, una
gran cantidad de inversión humana y tecnológica para
igualar a la compañía.

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- Un cliente en el mercado francés busca la compañía con
mayor concentración de medios, consultores ,ingenieros
y expertos que ofrezcan experiencia y soluciones en
diversas actividades económicas.
- Su solvencia financiera garantiza una continuidad en el
servicio.
- Su posicionamiento en el mercado francés permite
negociar con los proveedores de software con
condiciones más ventajosas (ventaja de escala).
Existen además costes de cambio:
Umanis gestiona la información con la que sus compañías
pueden tomar decisiones económicas. Un cambio de
compañía implica un deterioro temporal del servicio, más
un nuevo período de adiestramiento de los nuevos
sistemas y programas informáticos por parte del personal.
¿Por qué es un buen negocio?
El servicio de manejo de grandes volúmenes de
información ocupa un porcentaje pequeño del
presupuesto anual del contratante, no obstante el servicio
ofrecido por Umanis es absolutamente imprescindible
para que la compañía contratante resulte competitiva. El
hecho de ser un servicio de bajo coste, pero crítico, para el
cliente garantiza a Umanis un poder de fijación de precios.
Por consiguiente, cada año el volumen de ventas sube por
proporcionar cada vez más servicios, y por pudiendo
aumentar el precios de éstos por encima de la inflación.
El grado de predictibilidad y recurrencia en las ventas és
alto debido a las relaciones a largo plazo con sus clientes y
a la diversidad de los mismos.
Umanis no requiere de grandes inversiones en capital para
sustentar su negocio. Una vez finalizada la fase de
crecimiento del sector podrá emplear los recursos que
dedicaba al crecimiento a una mayor recompra de
acciones y/o un mayor dividendo.

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Riesgos
- Fuga de personal: El factor clave de Umanis son sus
empleados y la capacidad de retenerlos. La empresa
combate ese riesgo ofreciendo buenos niveles salariales
a sus profesionales, con pluses por productividad en el
medio y largo plazo, además de una continua formación
profesional. Al ser la empresa líder en Francia, ofrece a
sus empleados un buen camino professional por
recorrer. Estos hechos se reflejan en la rotación anual de
personal, la cual es baja, y servirá de indicador para
observar si la empresa sigue manteniendo la capacidad
de atraer personal en el futuro.
- Carencia de personal: El sector esta en continuo
crecimiento, la directiva ha expresado tener ciertos
problemas en relación a la escasez de personal
cualificado.
- Actualización tecnológica: En un sector que resalta por
su dinamismo, Umanis no puede fallar en estar siempre
actualizada en medios y tecnología.
- Adquisiciones: La directiva tiene que seguir siendo
capaz de realizar adquisiciones correctas en cuanto a su
precio y actividad. En caso de no encontrar opciones
rentables, tiene que buscar formas alternativas de
aumentar de valor de los accionistas, como un
incrementos de dividendos o recompra de acciones. En
la situación actual el equipo directivo está recomprando
sus acciones en el mercado abierto (Noviembre 2018 -
Junio 2019).

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Equipo directivo
Dirigida por sus fundadores, Laurent Piepszownik y
Olivier Pouligny.
Poseen el 60% de las acciones de la compañía.
Su sueldo representa <10% del beneficio neto anual de la
compañía.
Se observa alineación de intereses.
Correcta asignación de capital:
Realizan adquisiciones a buenos precios debido a la
compra de buenas empresas más pequeñas, que al
centrarse en un sólo sector, son más frágiles. Esta
fragilidad se difumina al formar parte de un grupo más
diversificado. Cuando encuentran infravaloración en sus
acciones, ejercen recompra.
Crecimiento
- Orgánico.
- Adquisiciones.

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Ejemplos de Big Data
- Aseguradoras:
Umanis recopila y clasifica la información del histórico de
reclamaciones de los asegurados, hay diversas variables
como edad, género, causa del incidente, si se realizo
informe policial, etc. Para cada situación concreta, también
se recopila si el resultado ha sido un reclamación
fraudulenta o no.
En base a estos datos, la compañía elabora un modelo
predictivo que, en base a los datos registrados, permite
evaluar la probabilidad de que una reclamación haya sido
fraudulenta, pudiendo centrar los esfuerzos del personal
en investigar los reclamos con más probabilidades de
fraude.
Algoritmo que conforma el modelo predictivo:

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- Bancos:
En una campaña de ventas de productos bancarios, en
base a otras realizadas anteriormente, Umanis registra
diversas variables de cada cliente (edad, nº de productos
contratados, nº de transacciones realizadas anuales, etc.), y
por último, se registra si el resultado de la campaña
culmino en venta o rechazo.
De nuevo, en base a los datos registrados, se elabora un
modelo predictivo, que permite evaluar que clientes es
más probable que acepten el producto ofrecido en la
campaña publicitaria. Este modelo permite centrar los
esfuerzos de los empleados en contactar con los clientes
con más probabilidad de compra. A su vez, permite
estudiar las bondades y defectos de los productos
ofrecidos, para una posterior mejora en ellos.
Algoritmo que conforma el modelo predictivo:

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- Pagina web de compañías:
Almacenamiento de datos del comportamiento de un
usuario, desde el momento en que entra hasta el que sale
en una pagina web: clicks, tiempos, prioridades, orden de
clicks, a qué se dirige el usuario cuando entra, si es
hombre/mujer qué apartados busca, cuál es la tasa de
abandono, de venta cruzada, cual es el sentimiento sobre
el producto/servicio, etc.
- Compañías de alquiler de coches:
Un ejemplo de la compañía Goldcar. Esta compañía alquila
turismos por toda la zona mediterránea. Con anterioridad,
no cobraban por realizar una reserva online, el usuario no
tenía que identificarse hasta el día de recogida. Goldcar
sufría un gran problema de abandono de usuarios, que
realizaban la reserva y no retiraban el vehículo el día
acordado, sufriendo una pérdida en sus ingresos.
Mediante Big Data, sin necesidad de identificar al usuario,
utilizando únicamente sus perfiles de navegación:
nacionalidad, lugar de recogida, nº de días de alquiler,
entre semana o fin de semana, nº de días entre la solicitud
y la recogida, silla para niños, solicitud de coberturas, GPS,
etc. Goldcar pudo predecir los clientes con mayor
probabilidad de abandono, a los cuales se les cobraba una
reserva.Este hecho produjo un rechazo del usuario a no
recoger el coche o no realizar multiples reservas en
diferentes compañías.
- Sector energético:
En base a diversas variables: nº de individuos, datos de
consumo, zona, etc. Empresas de suministro de energía
pueden predecir la demanda hora a hora, hasta 10 días en
el futuro. Otro uso es la detección de fraudes de consumo,
haciendo uso del historial de consumo energético de cada
cliente.
Cualquier empresa que genere un volumen importante de
datos (indiferentemente de su tamaño en si) y que tenga
claras las preguntas de su negocio, la implementación de
un sistema de Big Data ayudará a dar respuestas.

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Fuentes
www.morningstar.com
www.umanis.com
www.msci.com
www.statista.com
www.ecommaster.com
DataEvo
LIDLearning
AmazonWebServices
Evry
Autor
i+e Invest
hi@ieinvest.es
www.ieinvest.es

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Período de realización del análisis
Primer trimestre de 2018.
Primer trimestre de 2019 (actualización).
Responsabilidad y aviso legal
- El presente ejemplo práctico no representa un servicio
de inversión personalizado, dado que no está adaptado
a las circunstancias de cada cliente.
- El material expuesto tiene un carácter educativo, i+e
Invest no se responsabiliza del mal uso de dicha
información.
- i+e Invest no mantiene ninguna relación de empleo,
consulta o dirección con la compañía analizada.
- i+e Invest mantiene una posición en la compañía
analizada.
Derechos de autor
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