Big Data e Inteligencia de Negocios - ccea.org.uy CONGRESO/Alfredo Halm.pdf · Big Data e Inteligencia de Negocios Contador Público, Licenciado en Administración, Ingeniero de Sistemas

Big Data e Inteligencia de Negocios

Contador Público, Licenciado en Administración, Ingeniero de Sistemas Ex catedrático de Sistemas Computacionales de la FCEA (Udelar)

Socio Fundador de Quanam

Toma de decisiones: ayer, hoy y mañana; en la empresa y en la sociedad

La toma de decisiones basada en

información

Debe partir de: • Lo ya ocurrido • Lo que más probablemente vaya a ocurrir; tanto en la empresa

como en:

-El ecosistema de la empresa: clientes, proveedores, empleados, accionistas, gerentes, empresas socias

-Las demás empresas, en las gremiales empresariales y sindicales -Los medios sociales y las plataformas de negocio -La sociedad (ambiente, energía, economía, etc.) -En el espacio geo-referencias

La toma de decisiones basada en

información En el mundo actual altamente competitivo la toma de decisiones debe considerar la información externa a la

empresa.

Gran parte de ella es información no estructurada como:

• Artículos de prensa,

• Noticias

• Chats

• Comentarios

• Mails

• Recomendaciones

Woody Allen:

Me interesa el futuro porque es el sitio donde voy a pasar el resto de mi vida.

El futuro es más importante que el pasado, pues es sobre lo único que podemos actuar.

El procedimiento mas usado para estimar el valor de la empresa parte de estimaciones relativas a su futuro.

Los sistemas de

información

En general se refieren al pasado, particularmente si

son sistemas transaccionales (facturación, compras,

sueldos y jornales, amortizaciones, cobros, pagos,

etc.) que generan asientos para el sistema contable.

Algunas herramientas destinadas al futuro:

- Presupuestos

- Flujo de Caja

- Proyectos de Inversión

Perspectivas de Información

• Consistencia (“limpia”)

• Seguridad

• Proactividad

• Oportunidad

La información correcta, para el usuario correcto, en el momento correcto

Inteligencia de Negocios

Business

Analytics

Business Intelligence

Planificación Financiera

Gestión Estratégica

Master Data Management

Investigación y detección de fraude

Riesgo y Cumplimiento

Modelado Predictivo

Computación Cognitiva/ Big Data


Control interno

Nuevas herramientas para métodos y

procedimientos de control interno:

- Sistemas integrales de gestión (ERP / CRM / SCM,

etc.),

- Modelos de base estadística sobre comportamiento,

- Detección de fraudes, y

- Gobierno, Riesgo y Cumplimiento (GRC).

Ayudas de presentación gráfica:

- Tableros de control (dash boards)

- Cuadro de mando integral (Balanced Score Card)

- Grafos de relacionamiento entre agentes

económicos


Business

Analytics








Modelado Predictivo

Estructura del modelo para un banco

Sistema de Información Integrado para

el Área Social (SIIAS)

MIDES BPS MSP INAU MTSS CEIP CES CETP-UTU

USUARIOS

Organismos Ciudadanos

Todos los habitantes del Uruguay

10 Organismos 40 Prestaciones Sociales

ASSE MVO-TMA

MIDES - SIIAS

Tablero de Control de

Prestaciones- Pasivos Marzo de 2015

Duración del trámite de

Jubilaciones y Subsidios Transitorios Se analiza el tiempo máximo del 80% de las altas que presentaron

menor duración.

Marzo de 2015- año móvil

Montevideo

Interior

• Jubilación común

• Jubilación Incapacidad

• Subsidio transitorio por incapacidad Parcial

15 días

55 días

75 días




10 días

35 días

65 días




25 días

85 días

95 días

Total País

Duración del trámite de

Jubilaciones y Subsidios Transitorios Se analiza el tiempo máximo del 80% de las altas que presentaron menor duración.

Jubilación común

Meta mensual: 100 días

Centro

Atención

Altas Demora

BELVEDERE 1.000 10 días

CENTRAL 17.450 90 días

CERRO 504 45 días

COLON 2.350 66 días

SAYAGO 1.267 23 días

UNION 5.600 22 días


Business

Analytics








Modelado Predictivo

Banco de Previsión Social

SISCA Fiscalización

Fiscalización

La utilización de modelos

predictivos permitió al BPS

incrementar la efectividad

sobre base y encontrar

nuevos patrones de

irregularidades.

EM

PR

ES

A

Irregularidades

Fiscalización

Beneficios Cuantificables Tiempo promedio para crear la Selección

5 días 20 minutos

Beneficios Cuantificables

Efectividad en la Selección

60% 90%

“El Proyecto SISCA nos permite poner

foco en el público objetivo y construir una

selección de casos a Fiscalizar oportuna,

brindando a los Fiscalizadores una visión

global del contribuyente que aumenta la

efectividad de su actuación.”

Cra. Liliana Mella,

Dirección Técnica de ATYR

“Solamente con el resultado de algunos

de esos pilotos, de comprobarse con lo

que da uno de esos casos ya pagamos

completamente el costo de la

herramienta, con uno de los casos.”

A/P Roque Villamil,

Gerente Servicios Informáticos

Dirección General Impositiva

Perspectiva financieraPerspectiva financiera

Perspectiva procesosPerspectiva procesos

Perspectiva Aprendizaje y crecimiento

Creación

de valor

ProductividadCrecimiento

ingresos

Precio Calidad Disponib. servicio Imagen

Excelencia

operativa

Cercanía

al clienteInnovación

Seguridad

y protección

ambiental

Capital

humano

Capital

tecnológico

Capital

organizacional

Perspectiva clientes




Creación

de valor


ingresos


Excelencia

operativa

Cercanía


Seguridad

y protección

ambiental

Capital

humano

Capital

tecnológico

Capital

organizacional





Creación

de valor


ingresos


Excelencia

operativa

Cercanía


Seguridad

y protección

ambiental

Capital

humano

Capital

tecnológico

Capital

organizacional





Creación

de valor


ingresos


Excelencia

operativa

Cercanía


Seguridad

y protección

ambiental

Capital

humano

Capital

tecnológico

Capital

organizacional





Creación

de valor


ingresos


Excelencia

operativa

Cercanía


Seguridad

y protección

ambiental

Capital

humano

Capital

tecnológico

Capital

organizacional





Creación

de valor


ingresos


Excelencia

operativa

Cercanía


Seguridad

y protección

ambiental

Capital

humano

Capital

tecnológico

Capital

organizacional





Creación

de valor


ingresos


Excelencia

operativa

Cercanía


Seguridad

y protección

ambiental

Capital

humano

Capital

tecnológico

Capital

organizacional


Pla

n O

pera

tiv

o A

nu

al

Dirección General Impositiva


Business

Analytics








Modelado Predictivo

Ministerio de Economía y Finanzas

SIPREF

GLENCORE, Chile



Business

Analytics








Modelado Predictivo

Investigación & Fraudes

Evolución del Análisis

Globalización

EL ECOSISTEMA EMPRESARIAL

Nueva

COMPETENCIA

Nuevos

CLIENTES

Nuevos

PRODUCTOS

Nuevos

LIDERAZGOS

Nuevos

MERCADOS

Nuevas

TECNOLOGÍAS

• Sin límites sectoriales • Cualquier bien, desde

cualquier lugar • Competidores imprevistos

• Más informados y exigentes • Más diversos y beligerantes • Otros hábitos y valores

• Sofisticación • Ciclos de vida fugaces • Comoditización

• Rotura de equilibrios • Desplazamiento del poder • Países Factoría

• Nunca jamás soñados • Hiperconectados • Ultracompetitivos

• Crecimiento exponencial • Acceso generalizado • TIC/BIO/NANO/NEUTRO/…

Un mundo nuevo que genera retos empresariales sin precedentes, nuevos desafíos de una dimensión a la que jamás nos hemos enfrentado

Las plataformas de tecnología de la información y

de negocios

• Estructura y funcionamiento :

- Productores

- Consumidores

- Orquestador

- Servicios vinculados

• Su impacto

- Des-intermediación

- Re-intermediación • Two-sided

• Three-sided

• Multi-sided

Un mercado

Pedidos Ya

Visa

Uber

Airbnb

Mercado Libre

¿Qué es una comunidad?

• Las entidades a menudo interactúan

dentro de los grupos

• Las interacciones forman

Aglomeraciones

• Comunidad

Un subgrafo denso (aglomeración)

dentro de una imagen cuyos nodos se

encuentran más conectados dentro de

la aglomeración en relación a los nodos

que están por fuera de dicha

aglomeración


Business

Analytics








Modelado Predictivo

Lenguaje Natural: Voz a Texto

(Transcripción)

Ejemplo

https://www.youtube.com/watch?v=BXEwBtDD

vZc – escena judicial (a partir de los 25

segundos)

OGG 128Kbps

"transcript": "Qué daño a bienes jurídicos afectados entre ellos fue el principal que tiene una protección

reforzada como es el derecho a la vida la indemnidad sexual de una niña y el resto de derechos que fueron

expuestos en peligros y dañados en cuanto a las víctimas sobrevivientes autoridad encuentra elementos

racionales suficientes para estar auto de remisión a juicio de acuerdo a lo que dispone nuestro artículo 272

del código procesal penal entre las pruebas figuran 538 fotografías un croquis de la escena del crimen y 26

testigos incluida Mayra Silva madre del acusado el artículo 274 que de 15 días hábiles para hacerse

intercambio de información con Ministerio Público presentando copia",

"confidence": 0.9607823

https://www.youtube.com/watch?v=BXEwBtDDvZc

https://www.youtube.com/watch?v=BXEwBtDDvZc

Lenguaje Natural: Identificación de

Entidades

Lenguaje Natural: Posibilidades

Cognitivas

Lenguaje Natural: Inferencia de

Relaciones

Muchas gracias

Cr. Ing. Alfredo Halm

/alfredo-halm

[email protected]

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