El 4 de abril finalizó con éxito el Analytics Forum 2016 en las instalaciones de la Universidad de los Andes. Este evento contó con la participación de expertos nacionales e internacionales (Estados Unidos, México y Perú), que mostraron con aplicaciones a nivel profesional e investigativo, el impacto y la solución de que ha tenido este tema en las organizaciones. Durante el evento se trataron temáticas como: “Financial Analytics”, “Decision Support Systems”, “Decision Models”, y en temáticas desarrolladas en talleres como “Marketing Analytics”, “Predictive Analytics” y “Visual Analytics”, impartidos por SAS, Timi e ItPerforma – Tableau, respectivamente. Por último cabe mencionar que en este espacio se dio la oportunidad a 16 proyectos de compartir en formato de póster, un caso de aplicación que incluyera soluciones de impacto y proyectos en desarrollo.
Keynotes
César Caballero
Cifras & Conceptos | Gerente general Exdirector DANE
James Larmer
PricewaterhouseCoopers | Managing Director PwC Analytics
Aaron Burciaga
Analytics Certification Board(CAP®) Accenture LLP Global Lead Pentagon
Título: Fraud data science: Detección y prevención de fraudes usando herramientas analíticas
Expositor: Alejandro Correa | Data Scientist
Descripción: El fraude en Internet tuvo un costo total de $400 billones, en donde más de 800 millones de registros personales fueron robados durante el 2013, esto demuestra el problema que el fraude representa no solo a las instituciones financieras sino también para la sociedad. Tradicionalmente la prevención del fraude consistía en proteger físicamente la infraestructura, sin embargo, con cada vez más medios y canales de pago, la información financiera se ha vuelto cada vez más susceptible a ser hurtada. La siguiente opción para prevenir y controlar el fraude consiste en determinar si una transacción está siendo realizada por el cliente de acuerdo con sus patrones históricos de comportamiento. Este es el enfoque de Fraud Data Science.
En esta presentación se mostrará cómo es posible, por medio del uso de herramientas analíticas, determinar la probabilidad de que una transacción sea o no realizada por el cliente, utilizando la información de compra de los clientes, sus interacciones con la entidad financiera, y por medio de análisis de redes sociales. Adicionalmente, se discutirán y compararán los resultados de las comúnmente utilizadas reglas de decisión y modelos avanzados de Machine Learning.
Título: Analytics para la gestión inteligente de cartera vencida
Expositor: Álvaro Mendoza | Director de Analytics
Descripción: Business Analytics juega un rol fundamental en la elaboración de estrategias de pricing y cobranza de cartera en Refinancia. En esta charla se discutirá el enfoque y las técnicas utilizadas por el área de Analytics de Refinancia para la elaboración e implementación de modelos estadísticos y de optimización que permiten predecir el comportamiento de pago de los clientes y soportan la toma de decisiones estratégicas y operativas.
Descripción: “Junto con la tendencia del Big Data, la estrategia que tienen las organizaciones para analizar y modelar sus datos debe cambiar. Las herramientas usuales de análisis ya no están afinadas para realizar la multiplicidad de modelos que las áreas de negocio demandan para enriquecer su estrategia. Se requiere de esta forma, una iniciativa de Big Analytics mediante la cual sea posible llevar a cabo Minería de Datos a Escala Industrial. En SAS entendemos que dicha iniciativa debe combinar modelos y reglas de negocio apoyados en nuevas tecnologías In Memory.”
Expositor: Peter Magdlener | Partner & Alliances Manager, Emerging Countries – South America at Tableau
Descripción: El año 2015 trajo cambios significativos al mundo de la inteligencia de negocios. Cada vez más organizaciones pusieron los datos a disposición de sus empleados. Un número creciente de personas vieron los datos como una herramienta imprescindible para llevar a cabo su trabajo. Las normas sobre la inteligencia de negocios evolucionan y producen un enorme cambio cultural en algunos entornos laborales. Este cambio no solo se ve impulsado por la velocidad de los avances tecnológicos, sino también por nuevas técnicas que permiten obtener más valor a partir de los datos.
Título:Desafíos big data en industrias globales, casos de uso, tecnología para enfrentarlos y perspectivas
Expositor: Aaron Cardenas | Big Data Presales Engineer
Descripción: Esta conferencia abordará la explosión de datos surgida en los años recientes así como los retos tecnológicos que esto implica. Analizaremos necesidades y casos de uso en distintas verticales de industria, tendencias actuales del mercado, así como una perspectiva de las tendencias actuales del estado del arte Big Data.
Título: Analítica y el cambio cultural: Rompiendo paradigmas en la organización
Expositor: Andrés Torres | Gerente Inteligencia de Mercados
Descripción: Iniciemos por la diferencia entre información, análisis e insight. Información es un grupo de datos de cualquier tipo que en sí misma no tiene sentido. Cuando empezamos a organizar y procesar esta información es cuando empezamos a tener un análisis, pero aun esto no es un insight. Un insight necesita contexto, profundidad y un resultado, una conclusión accionable. Esta es la verdadera ventaja competitiva de las empresas, es la verdadera razón por la que se cambiará la forma de tomar decisiones hoy. Aun así, la generación de insights es solo la primera problemática a la que nos enfrentamos como expertos en Analítica. El problema más grande al que nos enfrentamos en la realidad es cómo vender nuestras herramientas y análisis a clientes que no siempre ven su utilidad, e incluso no siempre entienden su funcionamiento, principalmente porque, aunque somos muy buenos analizando y procesando datos, usualmente no lo somos tanto a la hora de vender nuestras ideas. Aquí radica la importancia de tener una óptica no solo de análisis sobre los problemas, sino también de ser buenos vendedores y agentes de cambio cultural en nuestras empresas.
Título: Modelos de decisión: Desde el punto de vista de la analítica de negocio
Expositor: Ervin Ayala
Descripción: Actualmente las compañías necesitan que la toma de decisiones se realice basada en datos y de manera dinámica debido a que el mercado no es estático y continuamente se necesitan redefinir las estrategias comerciales. La toma de decisiones se realizará independientemente de si se tiene o no la información necesaria; en caso de que se tenga la información, la decisión será más asertiva; en caso contrario, la decisión se tomará y cuando se tengan los datos solo se podrá comparar qué tan errónea fue la decisión tomada. Con la analítica de negocio se realiza una toma de decisiones con la información necesaria, en el tiempo correcto, para las personas indicadas.
Agenda:
Modelos de decisión: Desde el punto de vista de la analítica de negocio:
¿Qué es Analítica de Negocio?
¿Para qué nos sirve la analítica de negocio?
La importancia de la tecnología en la toma de decisiones
Título: Aplicación de big data y analítica para la prevención y gestión del fraude
Expositor: Javier Rengifo | Senior Big Data & Analytics Architect
Descripción: ¿Cómo las organizaciones pueden mejorar su capacidad de encontrar y detener los incidentes de fraude, antes que estos tengan la atención de sus clientes? Ciertamente hay tecnologías en el mercado que permiten reconocer patrones sobre transacciones o personas, permiten conocer sus actividades y saber de forma puntual qué está bien o qué está mal. No obstante, en la mayoría de las ocasiones no se mira el espectro completo de los datos y no se analizan de la manera adecuada, lo cual hace que los controles contra el fraude sean insuficientes. En esta presentación se quiere mostrar cómo a través del uso de soluciones de Big Data & Analytics, se puede construir un programa anti-fraude completo y flexible. No se trata simplemente de soluciones de tecnología, o productos de software y servicios por separado, se trata de un programa completo donde se apliquen dichas soluciones para gestionar el fraude de manera integrada, con el fin de reducir la pérdida en la productividad, minimizar el impacto reputacional, cumplir con las regulaciones, mejorar la satisfacción de los clientes y disminuir dramáticamente las pérdidas financieras por concepto de fraude.
Descripción: “El proceso de Aprendizaje Continuo en Mercadeo con SAS Marketing Automation Analytics es el sueño hecho realidad de las áreas de marketing que buscan ejecutar acciones de mercado relacional de forma fluida, repetible, medible y escalable. ¿Cómo es posible sincronizar los esfuerzos que hacen las organizaciones en disponer de la información clave de sus clientes y el desarrollo de soluciones y modelos analíticos?”
Descripción: “Los asistentes tendrán la oportunidad de interactuar con las mejores prácticas de visualización de datos para crear Dashboards (Cuadros de Mando). ¿Cómo poder diseñar Dashboards que estén a la altura de los objetivos de su organización? ¿Cómo poder crear Dashboards que sean adecuados para su trabajo, su equipo y su empresa?”
Descripción: “La modelización predictiva está en casi todos los aspectos de nuestra vida, y en los últimos años hemos visto cambios profundos en la forma de generar esos modelos. ¿Cómo hace Amazon para generar sus modelos de referenciación de productos? ¿Cuál es el impacto de esa metodología para una empresa de telefonía o un retailer? ¿Y cómo nos impacta en nuestra definición de un científico de datos?”
Descripción: HPE Vertica es uno de los pilares fundamentales de la plataforma de Big Data de Hewlett Packard Enterprise (HPE), la cual brinda solución para Data Warehousing y Advanced Analytics en tiempo real. En esta sesión se analizarán casos de uso en distintas industrias y de éxito de HPE Vertica con compañías de alcance global como Facebook.
