Business Intelligence en el móvil, ¿Lujo o necesidad?

Business Intelligence en el móvil, un lujo o una necesidad


Hace unos días QlikView (http://www.qlikview.com) presentaba su componente de Business Intelligence para iPhone.  Resulta ser una aplicación muy atractiva e interesante.  QlikView no es el primer fabricante que desarrolla una solución de estas características para dispositivos móviles, empresas como MicroStrategy ofrecen opciones para BlackBerry desde hace más de un año.  Pero es la popularidad del iPhone y lo idealizado que se encuentra, muy asociado al lujo, que aplicaciones específicas para este dispositivo, hacen que la repercusión y notoriedad sean mayores.

Qlikview para iPhone, gran uso del Multi-Touch y GPS
Qlikview para iPhone, gran uso del Multi-Touch y GPS

La pregunta que toca plantearse es ¿Se debe adoptar estas aplicaciones en la empresa? La respuesta debería ser enfocada desde el punto de vista de la oportunidad.  Oportunidad que podría ser ventajosa si el uso de estas herramientas nos brindará la posibilidad de tomar la delantera en acciones e iniciativas.

Considero que tomar la decisión de utilizar estos recursos por una cuestión de imagen o lujo, es un gran error. En este sentido, recuerdo tres expresiones que mencionó Vicent Termote, Director General de Nespresso Iberia, en el reciente evento de “Hoy es Marketing” sobre su percepción del lujo:

  • El lujo de uno, es el commodity de otro
  • La evolución del lujo ha pasado de estar basado en el producto a estar basado en las experiencias del consumidor.
  • El cambio: De momentos normales para gente excepcional a momentos excepcionales para gente normal.

Anibal Goicochea

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SAS Social Network Analysis (Análisis de Redes Sociales)

SAS Social Network Analysis, software para Análisis de Redes Sociales


SAS, desde ya hace un tiempo, ofrece un marco de trabajo para el análisis y prevención del fraude, esta suite denominada SAS Fraud Framework, a través de una serie de reglas y alertas, ayuda a prevenir, detectar e investigar el fraude utilizando modelos predictivos y analizando las redes sociales.

Gracias a su componente SAS Social Network Analysis (Análisis de Redes Sociales) es posible ver, para un individuo en particular, sus redes sociales, conexiones y relaciones que previamente estaban ocultas. Su uso no circunscribe a la detección oportuna del delito, también podría tener otros usos, dado que la herramienta de una manera altamente intuitiva, permite identificar a los denominados influyentes y seguidores.

http://www.sas.com/solutions/fraud/social-network/index.html

http://tinyurl.com/qmc6kz

Ag.

Exalead, fabricante de software a tener en cuenta

Exalead, fabricante francés de software de búsqueda y Business Intelligence


Este fabricante de software francés esta innovando con una serie de tecnología que están facilitando la búsqueda y análisis de la información. Tiene, entre otros, productos para buscar videos, imágenes y en wikis.

Hace unos días fue premiado como “Producto del Año” en la categoría “Business Intelligence y Analítica” por su tecnología “Aplicaciones Basadas en Búsqueda y Acceso a la Información” (SBAs Search-Based Business Applications) que permite, en tiempo real, recopilar y analizar datos de múltiples fuentes, inclusive de la Web.

http://www.exalead.com/software/

http://www.noticiascadadia.com/noticia/18911-el-motor-de-busqueda-exalead-premiado-por-sus-innovaciones-tecnologicas/

Ag.

Minería de Texto, una técnica para analizar la Web

Uso de la «Minería de texto» para analizar los contenidos de la Web y otras fuentes con contenidos «no estructurados».


La información que tienen a su disposición las empresas, proviene de diversos orígenes y tienen variados formatos, se estima que cerca del 70% de estos datos son “no estructurados”, es decir, no obedecen a estándares informáticos que facilitan su tratamiento.  Esta información, que se expresa en el leguaje natural, el que todos empleamos, esta contenida en documentos, mensajes de correo electrónico, páginas Web, feeds de RSS (de blogs y noticias), notas de servicio, encuestas, reclamos, curriculums, registros de llamadas, etc.

No tomar en cuenta esta información, sería como negarse a ver gran parte del panorama que tenemos a nuestra disposición.  Para facilitar el análisis de estas fuentes de datos, contamos con la Minería de Texto (Text Mining) que utilizando técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), permite transformar toda esta información en formatos estructurados o semi-estructurados que van a facilitar las tareas del análisis e interpretación de la información.

Contando con información estructurada, se podrá hacer uso de las técnicas de Minería de Datos (Data Mining), algo más conocido, para facilitar el descubrimiento de patrones, tendencias, desviaciones y detectar asociaciones entre nuestros objetos de estudio.

Software Mineria Texto

Existe software que permite las tareas de minería de texto, quizás por el tiempo que llevan en el mercado de la “Inteligencia empresarial” (Business Intelligence) los más reconocidos son el de SAS y SPSS.

 http://www.sas.com/technologies/analytics/datamining/textminer/index.html#section=1

http://www.spss.com/software/modeling/text-analytics/

 Ag.

Un ejercicio básico de Segmentacio 2.0


La mayoría somos conscientes que la capacidad de innovación, reacción, proacción y cualquier otra característica similar, nos podría ayudar a potenciar nuestras ventajas competitivas y que la calidad de estas cualidades, de algún modo, estarán determinadas en función de nuestra capacidad de saber observar y escuchar nuestro entorno. Pero resulta que nuestro entorno, ahora, tiene dos escenarios, mutuamente complementarios, el real, el de toda la vida, quizás el más conocido y el más fácil de describir y por otro lado, el online, representado por las redes sociales de Internet que crecen exponencialmente en número de seguidores y contenidos.

Resulta tarea obligatoria conocer aquellas “nuevas” comunidades, cuyos integrantes son los mismo miembros de las comunidades tradicionales, pero con la gran diferencia que ahora se expresan en un escenario que les a dado voz y muchos escuchan.

Considero que un buen comienzo, para conocer a las eComunidades, es indagar por su estructura y características demográficas y según ello, identificar cuales son de nuestro interés.  Podemos encontrar en la Web, muchos “sitios” que nos pueden brindar esta información. Del mismo modo, es muy importante conocer los hábitos de la comunidad, tales como la frecuencia de su comunicación o su estilo en el lenguaje.

Utilizando conceptos básicos de minería de datos o simplemente, métodos de clasificación, podríamos intentar hacer un ejercicio de “Segmentación 2.0” de los miembros integrantes de la red social elegida, deberíamos identificar las siguientes categorías o roles de usuarios:

  • Influenciadores o Alpha – Users, Son los expertos conocedores de nuestro producto/servicio, principales causantes de la propagación de contenidos. Si es posible, deberíamos diseñar un ranking según el “Valor por influencia” que estaría determinado por el número de seguidores que posee y la cantidad de actualizaciones que ha realizado.
  • Seguidores, Asiduos lectores de los Influenciadores
  • Omega – Users, Aquellos, que tienen un nivel de actividad muy bajo y donde la propagación de la comunicación se trunca.
  • Bridge – Users, Aquellos usuarios que están presentes en más de una comunidad

(Dependiendo la red social elegida, encontraremos más o menos facilidades para hacer un ejercicio de este tipo. Quizás Twitter, por su características, brinda más posibilidades)

Teniendo un mapa de relaciones con esta información básica, podríamos utilizarla, conjuntamente con nuestro buen criterio, para definir acciones específicas dirigidas a influenciadores y seguidores para causar una reacción en la comunidad.  Será nuestra obligación analizar la reacción, a modo de feedback, y tenerla presente para iniciativas futuras.

Ag.