7 tips para proteger tu empresa contra el phishing

No quiero empezar este artículo alarmándote, pero hay algo importante que debes saber; un clic en un enlace de phishing puede acabar con el capital y la reputación de una empresa.

Si crees que tu empresa ya cuenta con herramientas para protegerse de un ataque vía phishing, ¿Estás seguro de esto? Las soluciones de seguridad de las empresas deben estar en constante mejora. Esto con el objetivo de complicar el trabajo de lo ciberdelincuentes y hacerlos invertir más tiempo y dinero para acceder a tu red corporativa.   

Muchas veces solo necesitan del factor humano para utilizar información de contacto, extraer credenciales de inicio de sesión de los empleados más despistados, y así dejar de preocuparse si tu empresa está en constante mejor o no.

Así que la tarea de protección no solo es técnica, sino también organizacional y humana. ¡Toma nota de estos tips y protégete!

Protege tu servidor de correo

Como sabes, el principal canal de ataque del phishing es el correo electrónico. Algunos navegadores y proveedores de correo cuentan con sus propios filtros de seguridad, pero los ciberdelincuentes ya les tienen bien tomada la medida y conocen las técnicas perfectas para evadirlos. No te confíes.

Como te mencione, el factor humano es clave. Evitar que los correos phishing lleguen a las bandejas de tus empleados es un punto de partida determinante. Te recomendamos utilizar una solución de seguridad a nivel de la puerta de enlace del correo que no solo verifique los enlaces en los correos entrantes, sino que también detecte las amenazas en los archivos enviados.

Protege tus servicios en la nube

Muchas empresas utilizan servicios en la nube, especialmente Microsoft Office 365. Si bien estas soluciones cuentan con sus propias tecnologías de seguridad, ¡no te confíes! Un atacante podría acceder a información confidencial o a detalles de contacto en One Drive o SharePoint, por ejemplo. Esto es muy frecuente.

Así tu empleado tenga la instrucción de revisar los mensajes minuciosamente, podría acabar haciendo clic en un enlace o reenviando un mensaje a los compañeros, sin querer o por prisa.  

Te recomendamos proteger tus servicios en la nube y asegúrate de que la solución también los proteja contra spam, phishing y que elimine los archivos adjuntos maliciosos.

Capacita a tus empleados

Cada día los atacantes se hacen más inteligentes para engañar a las personas. Existen gran variedad de trucos; desde enlaces maliciosos ocultos en los correos, troyanos adjuntos disfrazados de documentos, mensajes de texto engañosos y hasta llamadas.

El peligro es tal que en algunas ocasiones pueden atacar a través de un proveedor de hosting o una empresa afiliada si es que la cuenta de alguno de tus empleados se ha visto comprometida. Tus empleados deben ser capaces de detectar este tipo de contenido sospechoso.

La formación en materia de sensibilización de ciberseguridad puede venir de la mano de tu departamento de TI o de expertos externos.

Realizar pruebas

Posterior a esta capacitación o formación, no te confíes. Envía correos de prueba phishing a tus empleados y prueba sus conocimientos. No sólo les brindes información teórica, invítalos a que practiquen y se enfrenten a situaciones reales. Ponerlos a prueba también destacará a las personas y áreas que necesiten mejorar.

Comparte datos de contacto de expertos

Ahora que tus empleados ya tienen información teórica, práctica y que pueden detectar correos phishing a través de pistas visuales; dirección desconocida del remitente, logo erróneo, errores tipográficos, etc. Compárteles la información de contacto de los expertos para evaluar mensajes sospechosos en la guía de incorporación y de manera destacada en el portal corporativo.

Protege el entorno y los dispositivos móviles

Al mejor cazador, también se le va la liebre. Los enlaces de phishing pueden llegar desde cualquier canal; correo personal del empleado, aplicaciones de mensajería, etc. Todo estos son canales que tu sistema de seguridad quizá no detecte y controle.

Instala soluciones de seguridad en cada estación de trabajo conectada a internet. Si lo haces, cualquier enlace de phishing que llegue al objetivo y se haga clic en él, se bloqueará el redireccionamiento.

Es imposible que tu organización opere sin la ayuda de un dispositivo móvil. Los empleados los utilizan tanto para cosas básicas, como avanzadas. Los smartphones siempre han sido una amenaza para la seguridad corporativa, y ahora con el trabajo remoto, más.  

Ve un paso más allá

Como te dije anteriormente, los ciberdelincuentes no paran de crear nuevas estrategias, al grado en el que el profesional con más destreza pueda entregar claves de su correo u otra cuenta sin saberlo.  

Pero tranquilo, con algunos requisitos de sentido común, puedes garantizar que los atacantes obtengan la menor cantidad de información confidencial posible;

Activa la autentificación en dos pasos

Habilita la autentificación en dos pasos en todos los servicios corporativos. Con la 2FA activada, incluso aunque los atacantes descubran las credenciales para una cuenta corporativa o una contraseña de correo electrónico, no podrán acceder.

Solicita contraseñas únicas

Indica a los empleados que utilicen contraseñas únicas para cada servicio o dispositivo de trabajo. De esta forma, aunque los ciberdelincuentes se hagan con la contraseña, el resto de los recursos no estarán en riesgo.

Sigue el principio del mínimo privilegio

Si los empleados tienen derechos de acceso solo a los servidores, al almacenamiento en la nube y a otros bienes de valor que verdaderamente necesitan, los ciberdelincuentes no podrán causar mucho daño, aunque obtienen el control de una cuenta corporativa.

 

Curación de datos; adiós a la brecha entre los datos y los negocios

Debido a la pululación de datos en los mercados actuales, su administración se convierte en una actividad crítica y compleja. Gracias a que la mayor parte de la fuerza laboral utiliza datos para tomar decisiones, las empresas deben garantizar la precisión dentro de sus datos y su uso en el análisis.

Este fenómeno ha dado entrada al curado de datos para abordar los desafíos de administración y gobernanza de datos que habitan este amplio mundo repleto de información.

Pero, ¿qué es el curado de datos? Según Tableau, este término se define como la forma en la que una organización capta, limpia, define y alinea datos dispares. Este proceso genera un puente entre los datos y sus aplicaciones en el mundo real.

Gracias la popularidad que las herramientas de Inteligencia de Negocio han tenido, derivado de la amplia gama de datos que se generan segundo a segundo, las organizaciones están gastando millones de dólares en tecnologías que les permitan analizar los datos con la finalidad de quitar la ambigüedad entre equipos y organizaciones. Las herramientas y los procesos de curado de datos aterrizan en las plataformas de inteligencia de negocio para enlazar los datos con el contexto del negocio.

El contar con una herramienta de Inteligencia de Negocio no lo es todo. Como se comenta en líneas anteriores, muchas organizaciones debido a la cantidad de datos que generan, requieren de procesos de codificación (curado) de datos para entender cómo se pueden aplicar y el impacto que tendrán en la toma de decisiones.

Actualmente, se pueden implementar una serie de importantes acciones en los “catálogos de datos” para tener la certeza de que los datos pueden ser utilizados en la toma de decisiones. Incluso, los ingenieros o administradores de datos pueden agregar descripciones y definición a las fuentes y campos de datos, etiquetarlas para mejorar la capacidad de detección e incluso implementar indicadores de calidad de datos, así como notificaciones de certificaciones de contenido confiable o el mantenimiento o la desaprobación de los activos de datos.

Estas acciones o procesos de curación de datos permiten a los usuarios cotidianos entender lo que representan los datos en el mundo real. La combinación de un catálogo de datos y la plataforma de Inteligencia de Negocios ayuda a simplificar todas estas tareas, proporcionando métricas de uso para identificar rápidamente los orígenes de datos y los dashboards de acceso más frecuente.

“El curado de datos es el proceso de identificar qué fuentes de datos se necesitan, ubicar esos datos en el contexto de la empresa para que los usuarios de la empresa puedan interactuar con ellos, entenderlos y utilizarlos para crear sus análisis” - Mike Hetrick, administrador principal de marketing de productos de Tableau.

Aunado al catálogo de datos, la semántica tiene un papel preponderante. La semántica ayuda a relacionar no sólo el contexto de los datos, sino también la intención de las acciones analíticas, como por ejemplo la presencia de sinónimos para conectar comandos como “tamaños del pedido” con “cantidad”.

Mientras que las tecnologías y procesos continúen aterrizando, el curado de datos y la semántica proporcionarán una base más sólida para el resto de la experiencia de análisis. Se podrán generar recomendaciones más sólidas generadas por modelos de datos.

Los avances que el curado de datos ha registrado en los últimos años, permitirá que la fuerza laboral vaya más allá de sólo hacer preguntas e interpretar de manera subjetiva ciertos datos, hacia generar estrategias de negocio.

Con información de Tableau. 

¿Cómo los datos pueden aumentar las ventas de una empresa?

Aún se sigue teniendo la idea de que la información o los datos son aquellos que obtenemos a través de un formulario o un cuestionario, pero la realidad es otra y muy diferente.

Hoy en día los datos son el activo más importante de una empresa, pues resulta que pueden ser aplicados en diversas áreas de la gestión comercial y de operaciones empresariales.

Los datos se generan a través de diversos medios y cuentan con diversas definiciones; los datos estructurados son aquellos que pueden ser almacenados en bases de datos relacionales, archivos de tipo texto que se suelen mostrar en filas y columnas con títulos, que pueden ser ordenados y procesados fácilmente por todas las herramientas de minería de datos.  Es como si fuese un archivador perfectamente organizado donde todo está identificado, etiquetado y es de fácil acceso.

Por increíble que parezca, la base de datos con información estructurada de una empresa, ni siquiera contiene la mitad de la información que hay disponible en la empresa lista para ser usada. El 80 % de la información relevante para un negocio se origina en forma no estructurada, principalmente en formato texto.

Los datos no estructurados, generalmente son datos binarios que no tienen estructura interna identificable; como el texto, imágenes, PDF, hojas de cálculo, correos electrónicos, sonido y vídeo.

Para Leandro Peralta, ejecutivo líder de IBM Watson Customer Engagement para América Latina, sea un cliente conocido o un usuario anónimo, siempre todas las personas dejan una huella por todos los canales en los que interactúan con una marca.

Usualmente, las empresas tienen una visión parcial de sus clientes, sus preferencias de consumo, comportamientos de pago e intereses. Suelen basarse en los formularios que rellenan o en las compras que realizan en línea, sin embargo, ese cliente ha dejado una larga huella de comportamientos y hábitos en los diferentes canales, a las que muchas veces las empresas no tienen idea de que existen.

Juan Pablo Do Carmo, country manager de Teradata Chile, comenta; “Un hotel puede usar plataformas online para ampliar el conocimiento de sus clientes, a través de los comentarios y recomendaciones que los usuarios de estos servicios dejan en la web. Implementar el uso de big data en las estrategias digitales de las empresas es clave para que sean capaces de capturar lo que se dice de ellas, qué es lo que se dice de sus productos, lo cual genera un input más. De esta forma, se logra obtener una visión de 360 grados con respecto a los clientes, los productos y así afinar mejor las estrategias comerciales. Las empresas que hoy implementan Big Data están generando ventajas competitivas, pero en unos años más esta herramienta se volverá una cuestión de necesidad, algo vital para jugar en el mercado”.

En otras palabras, es marketing en el momento correcto, con el contenido correcto, a la persona correcta. Es el santo grial del marketing: marketing contextual. Mientras más acertadas sean las interacciones que tienes con tus clientes, mayores serán las ventas, utilidades y oportunidades de negocio. 

Big Data vs Business Intelligence, ¿Cuáles son sus diferencias?

Así como sucede en la vida diario de cualquier ser humano, la tecnología se presenta en la operación de las empresas con el objetivo de obtener mayor información y conocimiento, así como para controlar y gestionar áreas determinantes del negocio.

Si bien la palabra tecnología puede tener un significado ambiguo, cada manifestación tecnológica tiene un fin diferente. Cada una presenta matices que las diferencian del resto y las colocan como “herramientas ideales” para ciertas tareas o actividades. Actualmente la variedad de herramientas tecnológicas empresariales es tal, que es normal confundir sus objetivos.

Por ejemplo; las empresas actuales están invirtiendo en herramientas de análisis de información. Hoy en día existen dos tendencias que ayudan a este fin; Big Data y Business Intelligence, a lo que surgen preguntas como ¿Sirven para lo mismo? ¿Cuáles son sus diferencias? ¿Cuál le conviene más a mi negocio?

Este artículo tiene la finalidad de explicar sus diferencias y platicar acerca de las características que hacen del Big Data y Business Intelligence, herramientas clave para las empresas actuales.

El Big Data es, sin duda, una de las principales tendencias de los últimos años gracias a las posibilidades, funcionalidades y beneficios que otorgan a las organizaciones de prácticamente cualquier giro comercial o mercado, pues ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos que, si no fuera por ella, tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis.  En otras palabras, este concepto aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales.

Esta tendencia forma parte del concepto “inteligencia empresarial” que tanto auge está tendiendo en los mercados actuales, sin embargo, no es la única, el Business Intelligence también debe ser tomando cuenta en este apartado.

El Business Intelligence, apareció por primera vez en los años 90 con la finalidad de realizar análisis de datos para extraer información y tomar decisiones de forma acertada. Si bien la definición se asemeja mucho al Big Data, existen algunas diferencias en la forma analizar el tipo y volumen de información.

Por su parte, la Inteligencia de Negocios o Business Intelligence, es la parte de la gestión empresarial encargada de la recolección, procesamiento y presentación de información que facilita la toma de decisiones. Esta metodología de procesamiento agrupa todos los datos en un servidor central y los analiza en modo offline desde un entorno llamado Data Warehouse. Una de sus diferencias con el Big Data se encuentra en el tipo de datos que maneja, los cuales son estructurales en una base de datos que se relaciona con un conjunto de índices y formas de acceso a las tablas.

En otras palabras, y para comprenderlo mejor, aquí enlistamos las principales diferentes entre ambas:

• Lugar de almacenaje. Con el Big Data, los datos se almacenan en un sistema de ficheros que se distribuye y con el Business Intelligence.
• Datos analizados. Una empresa puede analizar datos en distintos formatos (estructurados, semiestructurados, no estructurados) al hacer uso del Big Data. Por su parte, el Business Intelligence lleva a cabo un tratamiento de datos estructurados, es decir, almacenados en una base de datos tradicional.
• Funciones. Las soluciones Big Data llevan las funciones de proceso a los datos, en lugar de los datos a las funciones
• Tipo de información. Los datos que se analizan mediante el Big Data pueden ser históricos o en tiempo real.
• Procesamiento paralelo masivo. El Big Data utiliza este tipo de procesamiento, lo que mejora la velocidad de análisis, ya que muchas instrucciones se ejecutan de manera simultánea.

Cada vez más, herramientas como el Business Intelligence han tomado la etiqueta de indispensable en el seno de las organizaciones actuales, pues día con día toma mayor relevancia la información para los negocios. Es esta información la que se convierte en una decisión estratégica que puede llevar al acierto o a la catástrofe empresarial.

Si bien sus diferencias son determinantes, existen especialistas que colocan al Big Data como una fuente de nutrición del Business Intelligence. Más allá de sus diferencias, lo importante es el vínculo que las une y la relevancia que cualquier de ellas tiene en la operación y competitividad de las empresas.

¿Cómo lograr la construcción de una organización centrada en los datos?

El análisis de datos es una actividad que muchas empresas realizan con el objetivo de extraer información de valor que les permita ejecutar una toma de decisiones asertiva. Sin embargo, los resultados no siempre poseen la calidad que los directivos, gerentes o encargados necesitan, quedando en el aire una serie de datos de gran relevancia que no permiten tomar una decisión que impacte de forma positiva a la organización.

Una de las razones por las cuales sucede este factor, es debido a la constitución de la empresa y su filosofía acerca del uso de datos, Joao Tapadinhas, Director de Investigación de Gartner, recomienda a los directivos enfocarse en la construcción de una organización centrada en los datos, que aproveche las tecnologías clave, así como las emergentes.

El uso de herramientas tecnológicas como el BigData, la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas, ayudan a que las aplicaciones de analítica de datos se utilicen en cada proceso del negocio y en cada decisión, lo que lleva a la generación de datos reales y sumamente funcionales para la toma de decisiones. Tapadinhas asegura, “Para que esto sea una realidad, necesitamos ayudar a nuestros colegas a sentirse cómodos trabajando con datos en sus trabajos".

Después de leer lo anterior pueden surgir una serie de preguntas; ¿Cómo está constituida una organización centrada en los datos? ¿Qué requiero para escalar mi empresa a este nivel? ¡No te preocupes! A continuación, te presentamos un plan de tres pasos estipulado por Gartner para alcanzar esta estructura y, por ende, tener total plenitud en el área de analítica de datos;

1-. Creación de una oficina de datos

No se puede tener una organización centrada en los datos si no se cuenta con una persona que lidere esta filosofía. Se debe comenzar considerando la creación de una oficina de datos y contar con Chief Data Officer (CDO’s). Según una encuesta las principales responsabilidades de este cargo es la supervisión de iniciativas de analítica y administración de datos. Aunado a esto, el CDO debe ser el encargado de definir la estrategia analítica de la empresa y garantizar la fiabilidad y valor de la información que se maneja en la organización.

2-. Mejorar la infraestructura tecnológica y modernizar la tecnología

Infraestructuras de gestión como los almacenes de datos, flujos de datos por lotes y bases de datos, se convierten en herramientas obsoletas debido a la exigencia de los negocios actuales.

Si se pretende tener una organizacional centrada en los datos, se deben implementar arquitecturas y tecnologías, como la virtualización y automatización, que permitan integrar los datos que la empresa genera en tiempo real.

3-. Estructura de datos localizada

Los datos deben dejar de ser centralizados, para ser; localizables, colaborativos, ágiles, flexibles e impulsados por los negocios. Para poder contar con una estructura de datos, se debe lograr que todas y cada una de áreas, cuenten con procesos que tenga como finalidad nutrir los sistemas de almacenamiento de información. Con esta acción se asegura que todos los empleados colaboren con esta labor y que el resultado final sea un universo de datos reales y fiables.  

Existe una combinación letal que catapulta el cambio y crecimiento de una organización; datos y análisis. Esto, sobre todo en aquellas organizaciones digitales, las cuales manejan grandes volúmenes de datos, debido a los requerimiento y demandas por parte de los usuarios, como lo es el sector retail o financiero.

De nada sirve que una empresa genere grandes volúmenes de datos si estos son incorrectos o poco certeros, es fundamental encontrar formas para en un, corto o mediano plazo, obtener datos correctos que se conviertan en información utilizable para los directivos de la empresa.

“Para 2018, Gartner predice que las organizaciones con capacidad de virtualización de datos gastarán 40% menos en la construcción y gestión de procesos de integración de datos para conectar con sus activos", finaliza Tapadinhas.

Machine Learning no es el futuro, ¡ya estamos en el!

Por Roberto Ramírez

¿Has escuchado mencionar el término machine learning últimamente sin saber a qué se refiere? ¿Te parece un término confuso e intimidante?

Cuando se habla de inteligencia artificial (IA) es normal sentirse confundido, ya que la tecnología IA es algo "relativamente nuevo" que ha generado un gran impacto. Sin embargo, no debe ser visto como algo intimidante, sino como una tecnología que puede aportar mucho a los negocios actuales.

Si quieres entender esta nueva tendencia y platicar de ella con tus allegados, ¡este artículo es lo que estabas esperando!

¿Qué es machine learning?

El machine learning (aprendizaje automático o aprendizaje de máquina), tuvo sus inicios en la década de los 60’s. Fue una subdisciplina de la IA, producto de las ciencias de la computación y las neurociencias, aunque en los 90’s se separa para convertirse en una disciplina por sí sola.

El principal objetivo del machine learning es abordar y resolver problemas prácticos de donde se aplique cualquiera de las disciplinas numéricas (razonamiento probabilístico, investigación basada en la estadística, recuperación de información, y continuó profundizando cada vez más en el reconocimiento de patrones).

Es un campo de las ciencias de la computación que, según Arthur Samuel, les da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser explícitamente programadas.  

Si bien al principio sus funciones eran básicas y se limitaban a filtrar emails, hoy en día puede hacer cosas tan complejas como predicciones de tráfico en intersecciones muy transitadas, detectar cáncer, e incluso, definir la compatibilidad entre dos personas.

El objetivo principal de los “learners” es desarrollar la capacidad de generalizar y asociar. Esto traducido a máquinas o computadoras, significa que éstas deben lograr un desempeño preciso y exacto, tanto actividades que resulten familiares, como en aquellas que sea nuevas o imprevistas.

Para poder lograrlo, es necesario replicar las facultades cognitivas del ser humano, crear modelos que generalicen la información que se les presenta para realizar predicciones. Para esto, existe un ingrediente clave; los datos.

Existen tres grandes categorías en las que se dividen sus algoritmos.

1.      Supervised learning (Aprendizaje supervisado)

A través de datos insertados por humanos, la computadora es capaz de distinguir diversas cosas; por ejemplo, distinguir la imagen de auto, por la de un avión. Aunado a este ejemplo, lo ideal es que las computadoras aprendan de una multitud más, y a partir de eso tengan la capacidad de hacer los cálculos necesarios para que el humano no tenga que volver a ingresar información.  Esta categoría asegura efectividad y calidad.

Ejemplos: reconocimiento de voz, detección de spam, reconocimiento de escritura, reconocimiento facial, entre otros.

2.      Unsupervised learning (Aprendizaje no supervisado)

En esta categoría no se cuenta con información previa, sino que se le otorga una enorme cantidad de datos que cuentan con las características propias de un objeto (aspectos, partes, características que conforman un auto) para que de esta forma la computadora pueda terminar qué es.

Ejemplos: detectar morfología en oraciones, clasificar información, etc.

3.      Reinforcement learning (Aprendizaje por refuerzo)

Esta categoría tiene como base de aprendizaje el refuerzo. A través de múltiples pruebas y errores, la máquina es capaz de adquirir conocimiento. Otra característica de esta categoría es que las máquinas conocen los resultados desde el principio, sin embargo, no sabemos cuál es la mejor ruta o cuáles son las decisiones que se deben tomar para llegar al éxito. El algoritmo poco a poco va asociando los patrones de éxito, y de esta forma repetirlos una y otra vez, hasta llegar al punto de perfeccionarlos y convertir el proceso es uno infalible.

Ejemplos: navegación de un vehículo en automático, toma de decisiones, etc.

Perspectivas y aplicaciones

Por momentos estamos tan involucrados con la tecnología que no nos damos tiempo de detectar los diversos desarrollos o tendencias tecnológicas que utilizamos en el día a día. Para el individuo, la inteligencia artificial, especialmente el machine learning, es un facilitador clave de muchas de las tareas que realizamos en nuestra rutina diaria; servicios de traducción, asistente personal (Siri), predicción del clima, y en temas comerciales, específicamente en el sector retail, conocer de forma anticipada qué es lo que los usuarios quieren en base a sus actividades o hábitos de consumo.

Hablando en temas de negocios, las compañías actuales señalan a esta tendencia como una oportunidad invaluable para sus sistemas operativos, pues les permite cumplir con sus expectativas de mejora y crecimiento, así como automatizar sus procesos.  ¿Qué áreas pueden aplicar esta tecnología?

Debido a su naturaleza basada en el procesamiento y análisis de datos, la tecnología machine learning se puede aplicar en sectores donde se cuente con bases de datos lo suficientemente grandes. Algunos de sus usos más populares y desarrollados son:

• ·        Clasificación de secuencias de ADN
• ·        Predicciones económicas y fluctuaciones en el mercado bursátil
• ·        Mapeos y modelados 3D
• ·        Detección de fraudes
• ·        Diagnósticos médicos
• ·        Buscadores en Internet
• ·        Sistemas de reconocimiento de voz
• ·    Optimización e implementación de campañas digitales publicitarias (Google AdWords, Facebook e Instagram).

La cantidad de información que se maneja en la actualidad presenta tintes infinitos, lo que se convierte en un gran desafío para muchas empresas que buscan catapultar su negocio a costa de los datos recibidos. Esta tecnología permite que la información sea utilizada para mejorar los conocimientos de la empresa y, además, tener una mayor capacidad de respuesta ante diversos escenarios.

El machine learning no es una tecnología que haga magia, se requiere de talento humano para poder perfeccionarse, y así poder sacar el mejor provecho de ella. Como sucede con todas las tecnologías, las empresas deben conocer las características básicas de la tecnología, para poder saber usarla a su favor, de lo contrario, se hacen implementaciones que no están alineadas y enfocadas en solventar las necesidades reales de la empresa. Lo que es un hecho, es la IA y sus derivados, van a transformar por completo el mundo como lo conocemos. 

Fuente:

https://blog.adext.com/es/machine-learning-guia-completa

Análisis de datos, un paso firme hacia la transformación digital

Si bien la tecnología ha sido una herramienta que ha llegado para beneficiar a los mercados actuales en diversas coyunturas, su misma naturaleza y evolución se convierten en un reto desafiante para las empresas que intenta competir.

Existe un factor que genera grandes dolores de cabeza a los encargados de TI; el flujo de información, el cual llega a presentar tintes infinitos. Su papel en los mercados actuales es clave y protagonista, convirtiéndose en el baluarte de las empresas que, sin importar el tamaño o la experiencia que presentan dentro del mercado, reconocen la importancia de sus datos para el crecimiento soñado.

En tiempos actuales “Información es dinero”, los datos se convierten en indicadores numéricos que traducen la situación comercial y financiera de la empresa. El análisis de datos colabora con esta labor, al demostrar el funcionamiento de la información recabada y presentarla en diversas formas para la toma de decisiones y la optimización de procesos.

Según una encuesta realizada por IDC, el 90 por ciento de las empresas indicaron que el análisis de datos es una de sus prioridades. El 73 por ciento, ya está invirtiendo más del 20 por ciento de su presupuesto total en tecnología de análisis de datos, y dos de cada 10 empresas, llegan a invertir más del 30 por ciento.

 “En la actualidad, la tecnología está inmersa en la mayoría de las operaciones de las empresas, y con el análisis de datos no es la excepción. Recientemente este término ha ganado peso debido al valor que representa para las empresas, ya que les permite conocer más detalladamente cómo optimizar sus procesos mediante la evaluación de la información, gestionando acciones específicas hacia la mejora continua de la operación” explicó Israel Coto, director de la Oficina de Microsip en Ciudad de México.

Contar con un desarrollo de análisis de datos otorga a las empresas una serie de ventajas competitivas, pues gracias a la evaluación en tiempo real de la operación se pueden tomar decisiones y cambiar estrategias de forma rápida, pertinente y efectiva. Aunado a esto se le suman otros beneficios:

·        Se pueden conocer los errores organizacionales en tiempo real, lo que permite hacer una corrección casi instantánea. En empresas de manufactura se tenía una persona que revisaba una muestra aleatoria que constaba de 100 o 200 muestras lo que permitía saber si la producción se estaba haciendo bien y si se cumplían con todos los estándares. Ahora, con la información en tiempo real, este muestreo lo hacen aparatos electrónicos, lo que hizo que la muestra fuera mayor y se tuviera un mayor margen de detección de errores. Estos aparatos lanzan desafíos para saber si el producto cumple con lo prometido y supera todas las condiciones necesarias. Además, muestra estadísticas de los resultados, soltando alertas en caso de que los indicadores no sean favorables, lo que supone seguir con pruebas hasta lograr el estado óptimo del producto.

·        Revisar diversos datos permite identificar áreas de mejora o de oportunidad, así como actuar con base en lo que hace la competencia. El análisis de datos ofrece la ventaja de realizar comparativos en tiempo real de proyección de ventas por región, o líneas de producto con crecimiento acelerados.

·        Si existe la posibilidad de que se cometa algún fraude, este puede ser detectado de forma inmediata y ser regularizado de mejor manera antes de que se produzcan daños mayores. Las entidades financieras o bancos es uno de los sectores que más beneficiados se han visto con el análisis de datos, pues son capaces de detectar los hábitos de compra y el monto de las mismas de los clientes, lo que les permite detectar malos usos o fraudes de forma automática.

·        Tras su implementación e inversión inicial, se verá reflejado un ahorro de tiempo en el procesamiento y toma de decisiones. Toyota supo implementar este beneficio en sus plantas con el sistema Just In Time, el cual busca la optimización de los espacios, recursos financieros, materiales y humanos.  La empresa automotriz contaba con enormes almacenes de material y partes lo que le significa un costo alto en gestión de inventarios y rentas. Con la finalidad de reducir gastos, se crea un sistema de producción "justo a tiempo", en donde a través del análisis de datos, se puede conocer en qué fecha y hora el material o pieza va a terminarse, con esta información, el proveedor puede programar un envío en tiempo y forma de la cantidad precisa de material para la producción, sin producir gastos de almacenamiento. 

·        Es posible aumentar las ventas a partir de un análisis inteligente de preferencias.  La empresa Asos ofrece más de 80,000 productos en su tienda en línea, para los responsables era de suma importancia conocer las preferencias de sus clientes, pues sabían que ninguno de ellos verían la gama completa de productos y el inter podrían perder el interés, por lo que, para no perder su atención y deseo de compra implementaron un sistema de “Hot paths o caminos inteligentes” que le permite a la máquina ir aprendiendo las preferencias a través de cada búsqueda y clic, de esta forma, conforme va navegando el usuario, la empresa sabe que productos poner en primer plano para poder terminar con el proceso de compra de forma efectiva. 

El análisis de datos se convierte en el eslabón que permite a las compañías estar en tendencia tecnológica, pues tras su implementación se pueden integrar otra serie de avances de esta índole que permitan controlar de mejor forma el universo de datos de la empresa y tener una vista 360° de la misma.  

Estos desarrollos representan una oportunidad excepcional para las empresas actuales, para procesar la información y transformarla en acciones que busquen innovar los procesos internos, tomando en cuenta las tendencias tecnológicas que permitan una evolución y actualización en la operación del negocio.

Big Data y su relación con programas de lealtad

Muchas empresas ven en los programas de lealtad el escaparate perfecto para adquirir nuevos clientes. Para estas marcas la rapidez y la cantidad de inscritos es sinónimo de un programa de lealtad exitoso, pero la realidad es otra.

Existe un grave error en ese pensamiento. Dejar en segundo término el compromiso del cliente hacia el uso continuo del programa de lealtad, es borrar del mapa a uno de los factores de éxito más relevantes de los programas de lealtad; la retención.

El verdadero reto que presentan las marcas que implementan un programa de lealtad consiste en extender el mayor tiempo posible la fase de “luna miel” al momento de afiliarse. Para poder lograrlo, las estrategias personalizadas a través de diferentes canales son las que mejores dividendos presentan.

La retención no es el único objetivo comercial preponderante de las marcas, el incremento del monto promedio gastado, así como el valor del cliente, son parte de la estructura de crecimiento de cualquier empresa. Existe algo claro e innegable, no se puede lograr lo anterior si la tecnología se encuentra apilada en una esquina.

La retención del cliente comienza con datos procesables, reales y centralizados. Como Bain & Company explica: "Supongamos que todos los datos se pueden integrar en una única vista general de cada cliente. Supongamos que los registros se pueden actualizar de inmediato, con cada transacción adicional o pieza de información al alcance de cualquiera que use el sistema. Una empresa obtendría una visión notablemente completa e inteligente de sus clientes ".

Esta vista inteligente de los clientes, le permite a las marcas llevar sus esfuerzos de lealtad hacia técnicas dinámicas de comportamiento basadas en el compromiso de cada cliente, cambiando su sentir de “soy uno en un millón” a “soy el único”.  

Sin esto, los programas que las compañías han creado a fin de sumar y retener clientes, así como mejorar la relación con ellos, harán poco más que alentar los comportamientos transaccionales ya existentes, lo que generalmente no genera un avance a largo plazo. En resumen, los mejores programas de lealtad están diseñados para conectarse profundamente con los clientes, generar negocios estables y repetidos.

Aunado a esto, existe otro factor que etiqueta como “ineficiente” a un programa de lealtad; el desconocimiento de los intereses del segmento de mercado. Los clientes, incluso aquellos que tienen afinidad por la misma marca -caso extraño en estos días-, están motivados por diferentes incentivos; algunos buscan experiencias exclusivas, otros regalos y descuentos, y otros envíos gratis o promociones.

Ofrecer una variedad de opciones para que los clientes rediman puntos, no sólo aumenta la redención, sino que genera una mejor experiencia de marca con una audiencia amplia y variada.

Tal es el caso de la marca Sephora, quien provee a sus afiliados una amplia gama de opciones para redimir sus recompensas. Además, ha creado un Bazar de Recompensas que consiste en un portal en línea que sube nuevas recompensas cada martes y jueves, los afiliados pueden usar sus puntos para redimir experiencias, servicios personalizados, codiciadas recompensas de muestra, hasta la posibilidad viajar con un reconocido maquillista y ser parte del detrás de cámaras del New York Fashion Week.

Con el fin de motivar más que un comportamiento transaccional, las marcas deben crear oportunidades adicionales para ganar recompensas, sin perder de vista en ningún momento sus metas comerciales.

La alineación de estas estrategias crea lo que muchas empresas quieren, pero no saben cómo conseguirlo; ganar nuevos clientes, sin perder los que ya tienen. La tecnología y Big Data son los engranes que permiten que un programa de lealtad logre funcionar como reloj suizo; ofreciendo información puntual en tiempo real.