De las 3V´s a las 8V´s del Big Data
'Los datos contienen cada día mayor variedad, se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. Posteriormente se pasaron a las 6V´s: veracidad, valor y visibilidad de los datos, sin embargo esto no fue suficiente y fueron necesarias 8V´s, se agregó viabilidad y viscosidad', comenta el experto.
Vallvé destacó que estos son elementos fundamentales y dan una muestra de la evolución de los datos que evidentemente, con el paso del tiempo tienen que ser tratados con una mayor complejidad, pues esto es muestra de la evolución.
¿Porque fallan los proyectos de Big Data?
También durante su conferencia abordó el tema del porqué fallan los proyectos Big Data, mencionó 8 puntos claves:
-El no tener los datos correctos o fiables
-No disponer del talento adecuado
-Plantear problemas incorrectos
-No saber aprovechar el valor que aporta
-Creer que la implantación es el último paso
-Aplicar procesos erróneos
-Perderse en debates éticos
-Gestionar adecuadamente el cambio cultural.
Otros conceptos a considerar y que pueden hacer peligrar proyectos de análisis de datos:
-Captura
-Almacenamiento
-Procesamientos
-Uso
-Envío
-Archivo
-Seguridad
-Eliminación
Y ¿Quién podría controlar todos estos puntos?
Destacó que para tomar en cuenta los puntos anteriores, es necesario contar con una figura de alguien que lo controle, específicamente un científico de datos. 'Es una figura que poco a poco ha ido teniendo un peso más importante dentro de las organizaciones, la mayor parte de las empresas, tienen en su equipo personas que son científicos de datos, con buenas remuneraciones, buenas herramientas, debemos de tener claro su papel y rol', comenta.
Otro tema de importancia fue como la Inteligencia Artificial (IA) ayuda a mejorar las áreas de compras.
'Uno de los principales problemas de los compradores es que dedicamos mucho tiempo a analizar los datos, entre un 30 a un 50 por ciento de nuestro tiempo lo usamos para analizar datos', detalla.
Sin embargo con el uso de la IA, se podrían eficientes los tiempos gracias a:
-Extraer y clasificar la información más relevante.
-Automatizar tareas y simplificar procesos.
-Optimizar decisiones y mejorar resultados
-Realización de predicciones de la demanda, permitiendo anticiparnos en nuestras decisiones de compra
-Fiabilidad en las predicciones, si los datos son correctos y actualizados.
'Como la situación actual es cambiante y los ciclos de los productos cada vez son más cortos, es clave la agilidad y la rapidez. El mayor o menor uso de estas ventajas dependerá del nivel de madurez de cada empresa', puntualizó.
Algunas aplicaciones de la IA en las compras:
-Incorporar variables de todo tipo de influyen en el comportamiento de la demanda.
-Planificación de las compras.
-Análisis de costos e irregularidades.
-Mejora de la gestión de riesgos e irregularidades.
-Automatización de O/C, pagos, informes…
-Detección de potenciales proveedores o necesidad de cambios en el parque actual.
-Optimizar la gestión de contratos.
-Revisión de las políticas de aprovisionamiento.
-Hacer simulaciones del comportamiento del precio, demanda…
-Ayudar a una mejora toma de decisiones-
-Aportar visión global para compras más estratégicas.
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