9 problemas en proyectos Data Analytics con Business Intelligence, Big Data y Machine Learning y 9 soluciones para cada uno de ellos

1. …y 9 soluciones que te ayudarán
Los 9 problemas a los
que se enfrentan las
empresas cuando
trabajan con datos…
Sept.
2019

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ESCENARIO ACTUAL:
• NO ESTAN ACTUALIZADAS EN CONOCIMIENTO DE LAS ULTIMAS TECNOLOGIAS
• SOLUCIONES PROPIETARIAS U OPEN SOURCE? COMO CONOCER LOS PRECIOS REALES?
• ALMACENAMIENTO RELACIONAL, COLUMNAR, BIG DATA, HIBRIDO, CLOUD…?
• QUE TECNOLOGÍAS Y HERRAMIENTAS PUEDEN FORMAR PARTE DEL MISMO STACK?
• CRITERIOS ‘OBJETIVOS’ DE EVALUACIÓN Y SELECCIÓN DE HERRAMIENTAS
• COMO CONOCER EXPERIENCIAS EN ORGANIZACIONES SIMILARES DE USO DE CADA
TECNOLOGÍA
• BUSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA, MACHINE LEARNING..?
1. Cómo seleccionar la tecnología adecuada

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2. Cómo formar al personal (Técnicos y de Negocio)
ESCENARIO ACTUAL:
• EL EQUIPO SE HA QUEDADO OBSOLETO CON LAS
TECNOLOGIAS RECIENTES
• TEMOR A FORMACIONES POCO PRACTICAS Y POCO
ORIENTADAS A RESULTADOS MEDIBLES
• NO SE QUIERE IMPLICAR A LOS USUARIOS DE NEGOCIO EN
LAS FORMACIONES
• FORMACIONES NO BASADAS EN DATOS REALES DE LA
COMPAÑÍA NI CASOS PROPIOS
• NO HAY APOYO Y SOPORTE PERIODICO TRAS LA FORMACIÓN
(CUANDO SE PONEN LOS CONOCIMIENTOS EN PRACTICA)

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3. Poder crear soluciones que sean útiles al negocio (360º)
ESCENARIO ACTUAL:
• BUSINESS INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, BIG DATA… SON
INICIATIVAS QUE NO SE ORIENTAN A NEGOCIO
• NEGOCIO NO LE VE VALOR PARA: VENDER MÁS, AHORRO DE
COSTES, MEJORA MEDIBLE DE COMPETITIVIDAD O
PRODUCTIVIDAD…
• FRUSTRACIÓN Y RIVALIDAD ENTRE IT Y NEGOCIO AL NO
INVERTIR Y CREAR SOLUCIONES´’UTILES’ PARA LA COMPAÑÍA
• SE USA LENGUAJE EXCLUSIVAMENTE TÉCNICO EN LAS
REUNIONES. NO SE CENTRAN EN KPIS DE NEGOCIO
• ANALYTICS SE CONSIDERA UN FIN EN SI MISMO, Y NO UN MEDIO
PARA MEJORAR LA RENTABILIDAD DE LA COMPAÑÍA

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4. Poder testear aplicaciones y Demos reales de cada
tecnología
ESCENARIO ACTUAL:
• SE RECIBE LA INFORMACION DE LAS HERRAMIENTAS Y TECNOLOGIAS A TRAVÉS DEL
‘COMERCIAL DE TODA LA VIDA
• WEBS Y PAPERS COMERCIALES QUE NADIE SE LEE NI ENTIENDE
• PARA LAS DEMOS DE PRODUCTO SE PIDE UN CONTACTO COMERCIAL PREVIO
• MUCHAS DEMOS APENAS FUNCIONAN Y ESTAN DESACTUALIZADAS
• NO EXPLICAN EL FUNCIONAMIENTO Y CARACTERISTICAS DE ADMINISTRACION
• NO PERMITEN TESTEARLA CON DATOS PROPIOS DE LA COMPAÑIA
• MACHINE LEARNING Y BIG DATA SON TECNOLOGÍAS COMPLICADAS PARA CREAR
DEMOS

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5. No conocer lo que hacen empresas del mismo sector
ESCENARIO ACTUAL:
• DESCONOCIEMIENTO DE LAS SOLUCIONES, TECNOLOGÍAS,
KPIS Y PROCESOS QUE USAN EMPRESAS DEL MISMO
SECTOR
• SE ABORDA DESDE CERO PROYECTOS, AL NO CONOCER
‘BUENAS PRACTICAS’ Y ‘ERRORES FRECUENTES’
• SE DESCONOCE QUE EXISTEN DATOS ABIERTOS E INFO DE
ASOCIACIONES DEL SECTOR QUE SE PUEDEN UTILIZAR
• SE VIVE EN UNA ‘ISLA TECNOLOGICA’, CON EL RIESGO DE
SER MENOS COMPETITIVOS QUE LAS EMPRESAS DEL
SECTOR

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6. No tener soporte y acompañamiento de empresas de garantía
ESCENARIO ACTUAL:
• CUANDO SURGEN PROBLEMAS CON LAS HERRAMIENTAS Y
TECNOLOGÍAS NO SE SABE A QUIEN ACUDIR
• INTERNAMENTE NO SE TIENEN LOS SKILLS SUFICIENTES
PARA ABORDARLO
• SE PARALIZAN INICIATIVAS CUANDO HAY PUNTAS DE
TRABAJO, BAJAS, VACACIONES, NUEVAS PRIORIDADES,
ETC…
• SE SOLICITAN TRABAJOS Y SOPORTE ‘ADHOC’ A COMPAÑÍAS
GENERALISTAS QUE NO SOLVENTAN LOS PROBLEMAS
• INSEGURIDAD A LA HORA DE AFRONTAR RETOS Y NUEVAS
SOLUCIONES A LARGO PLAZO

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7. No estar actualizado con papers, tutoriales y noticias
ESCENARIO ACTUAL:
• COMO DISTINGUIR PAPERS ‘COMERCIALES’ DE ANALISIS
OBJETIVOS E INDEPENDIENTES
• DEMASIADA ‘INFOXICACIÓN’ CON NOTICAS SOBRE
TECNOLOGÍAS, QUE NO APORTAN CLARIDAD
• TANTOS EVENTOS, MEETUPS, SEMINARIOS Y POCO TIEMPO
PARA ACUDIR
• FALTA DE TUTORIALES (ACTUALIZADOS, DE CALIDAD, EN
FORMATO VIDEO…) SUFICIENTEMENTE COMPLETOS
• LAS PERSONAS DE LA ORGANIZACION QUE LEEN PAPERS,
VAN A MEETUPS, REALIZAN WEBINARS… NO SON LOS QUE
DEBERÍAN

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8. No se crean prototipos y pilotos con datos propios reales
ESCENARIO ACTUAL:
• ANTES DE ABORDAR UNA NUEVA INICIATIVA CON DATOS NO
SIEMPRE SE CREAN PILOTOS PREVIOS
• CUANDO SE REALIZAN, NO INCLUYEN DATOS REALES Y NO
SON DE MUCHA UTILIDAD
• CUANDO SE REALIZAN, SOLO SE HACEN DE UNA DE LAS
TECNOLOGÍAS IDENTIFICADAS Y NO DE VARIAS A EVALUAR
• LOS PILOTOS NO INVOLUCRAN A LOS USUARIOS FINALES Y
SON MEROS ‘ESCAPARATES’ DE FUNCIONALIDADES
• UNA VEZ COMENZADOS LOS PROYECTOS, NO SE CREAN
PILOTOS O DESARROLLOS PREVIOS DE FORMA ÁGIL HASTA
MUY AVANZANDO EL PROYECTO

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9. No se mide el ROI en los proyectos de Datos
ESCENARIO ACTUAL:
• INCERTIDUMBRE SOBRE EL RESULTADO DE LOS
PROYECTOS E INICIATIVAS EN LOS PROYECTOS DE DATOS
• NO SE MIDE EL ROI DE LOS MISMOS
• DIFICIL DE CONOCER Y EVALUAR EL ‘EXITO O FRACASO’ DE
UN PROYECTO
• NO SE ‘APRENDE’, DE CARA A ABORDAR NUEVAS
SOLUCIONES, PROYECTOS, EVOLUTIVOS, ETC… SIMILARES
• FRUSTRACIÓN DE LOS EQUIPOS AL DESCONOCER EL
VALOR, RESULTADO Y RENTABILIDAD DE SU TRABAJO Y
ESFUERZO
• SE ESTABLECE UN ROI DE ‘FORMA MANUAL’, SIN NINGÚN
CRITERIO METODOLÓGICO O MATEMÁTICO

11. Soluciones
para los 9
problemas

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1. Seleccionar la tecnología adecuada
• APUESTA POR LAS TECNOLOGÍAS MÁS
COMPLETAS, UTILIZADAS Y POTENTES
• CONSULTA A LOS PARTNERS OFICIALES Y
PRINCIPALES ESPECIALISTAS DE CADA
TECNOLOGÍA:
• EN STRATEBI SOMOS PARTNERS DE
MICROSOFT, TALEND, VERTICA, APACHE
KYLIN, HORTONWORKS…
• LÍDERES EN ANALYTICS OPEN SOURCE
CON LA SOLUCION LINCEBI BASADA EN
PENTAHO
• REALIZA BENCHMARKS Y COMPARATIVAS DE
LAS TECNOLOGÍAS
• BUSINESS INTELLIGENCE
• BIG DATA ANALYTICS

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2. Formar al personal (Técnicos y de Negocio)
• COMBINA CURSOS PRESENCIALES, ONLINE Y
WORKSHOPS
• QUE SEAN EMINENTEMENTE PRÁCTICOS,
CON EJERCICIOS Y DATOS REALES
• EN STRATEBI, TENENOS UN CATÁLOGO
DE MÁS DE 20 CURSOS
• HEMOS FORMADO A MAS DE 3.000
PERSONAS Y 200 COMPAÑÍAS
• BUSINESS INTELLIGENCE
• MACHINE LEARNING
• BIG DATA
• ACCEDE A NUESTRO CATALOGO DE CURSOS
(IN COMPANY Y ABIERTOS)
• CATALOGO DE CURSOS

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3. Crear soluciones que sean útiles al negocio (360º)
• LAS SOLUCIONES DE DATOS Y ANALITICAS DEBEN
CREARSE PARA GENERAR VALOR A LA COMPAÑÍA.
OBJETIVOS CLAROS
• NEGOCIO (DIRECCCIÓN, COMMERCIAL, FINANZAS,
PROCESOS…) E IT SE ALINEAN PARA CONSEGUIRLO
• EN STRATEBI, TRABAJAMOS CON LAS
COMPAÑÍAS MIDIENDO RESULTADOS DE
NEGOCIO
• MÁS DE 150 PROYECTOS DE EXITO EN TODOS
LOS SECTORES, APLICANDO:
• BUSINESS INTELLIGENCE
• MACHINE LEARNING
• BIG DATA
• ACCEDE A NUESTRO PORTFOLIO DE REFERENCIAS
Y CLIENTES

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4. Testear aplicaciones y Demos reales de cada tecnología
• PARA DECIDIR, HAY QUE PROBAR ANTES, SIN
CONDICIONANTES EXTERNOS
• APLICACIONES Y DEMOS CON DATOS REALES
• EN STRATEBI, TENEMOS GRAN VARIEDAD
DE APLICACIONES REALES PARA
TESTEAR LAS TECNOLOGÍAS
• ACCEDE SIN CLAVES NI RESTRICCIONES A
LAS APLICACIONES ONLINE:
• ANALYTICS
• POWERBI
• BIG DATA / MACHINE LEARNING

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5. Conocer lo que hacen empresas del mismo sector
• USAR EN LOS PROYECTOS LOS KPIS Y ANALISIS
MAS HABITUALES DE TU SECTOR
• QUE TECNOLOGÍAS, EXITOS, FRACASOS,
PROBLEMAS SE HAN ENCONTRADO OTRAS
COMPAÑÍAS PARECIDAS
• EN STRATEBI, GRACIAS A NUESTRA
EXPERIENCIA EN TODOS LOS SECTORES
HEMOS CREADO SOLUCIONES Y
METODOLOGÍAS PROPIAS DE CADA ÁREA
• CON MÁS DE 100 PROYECTOS DE EXITO EN
TODOS LOS SECTORES:
• SOLUCIONES POR SECTORES
• ANALYTICS AVANZADO (ALGORITMOS) PARA
CADA ÁREA

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6. Tener soporte y acompañamiento de empresas de garantía
• LAS APLICACIONES Y SOLUCIONES DE
DATOS/ANALITICAS REQUIEREN DE SOPORTE,
EVOLUTIVOS, CORRECTIVOS Y SLA DE GARANTÍAS
• UN SERVICIO 360º ES NECESARIO TRAS LA
IMPLEMENTACIÓN DEL PROYECTO
• EN STRATEBI, OFRECEMOS:
• DESARROLLO E IMPLEMENTACION
• SOPORTE ANUAL (PROACTIVO Y REACTIVE)
• BOLSAS DE HORAS Y JORNADAS
• SISTEMA DE TICKETING Y ESCALADO DE SOPORTE:
• ONLINE
• TELEFONICO
• PRESENCIAL

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7. Estar actualizado con papers, videotutoriales y noticias
• TENER ALGUN PUNTO COMÚN, CENTRALIZADO Y
ACTUALIZADO A LO LARGO DEL TIEMPO CON TODA
LA INFORMACIÓN
• QUE PERMITA LA CONSULTA Y RESPUESTA ÁGIL A
DUDAS, CUESTIONES TÉCNICAS Y COMERCIALES…
• EN STRATEBI, DISPONEMOS DE INFORMACIÓN
ACTUALIZADA CON:
• TODOBI.COM (PORTAL LIDER DE INFORMACIÓN
EN ANALYTICS): PAPERS, NOTICIAS
• VIDEOTUTORIALES
• PRESENTACIONES TÉCNICAS
• EVENTOS PERIODICOS:
• EL FUTURE DEL BUSINESS INTELLIGENCE
• BIG DATA

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8. Creación de prototipos y pilotos con datos propios reales
• TANTO EN LA FASE DE ANÁLISIS Y ELECCIÓN DE
HERRAMIENTAS, COMO DURANTE LAS FASES
INICIALES DE UN PROYECTO SE CREAN PILOTOS
• LAS PRINCIPALES CARACTERISTICAS SON:
• SE UTILIZAN DATOS REALES PROPIOS DE LA
EMPRESA
• SE UTILIZA CLOUD PROPIA SECURIZADA PARA
DAR ACCESO A TODOS LOS USUARIOS (IT Y
NEGOCIO) PARA AGILIZAR EL DEPLOY
• PERMITE VALIDAR:
• TECNOLOGÍA
• EQUIPO DE STRATEBI
• ADECUACIÓN A EXPECTATIVAS
• SIMULAR USO REAL EN PRODUCCIÓN

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9. Medir el ROI en los proyectos de Datos
• STRATEBI UTILIZA METODOLOGÍA Y HERRAMIENTAS
PARA MEDIR EL ROI (RETORNO DE LA INVERSION)
DE LOS PROYECTOS DE DATOS/ANALYTICS
• USANDO LOS PRINCIPALS KPIS SEGÚN MODELOS
SCORECARD PARA EL ROI:
• AHORRO DE COSTES
• DIRECTOS
• INDIRECTOS
• INCREMENTO DE VENTAS
• MEJORA DE LA PRODUCTIVIDAD
• VENTAJAS COMPETITIVAS
• OTROS BENEFICIOS
• DIRECTOS
• INDIRECTOS

21. @stratebi
DATOS DE CONTACTO:
Madrid: Avda. del Brasil, 17
Barcelona: C/ Valencia, 63
Alicante: C/Italia 23
Sevilla: Estadio Olimpico Cartuja, Norte A
91 788 34 10
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