La tecnología ya no es un lujo ni un privilegio en todo el mundo, su uso se ha convertido en un elemento imprescindible en el ámbito personal y empresarial. En un mundo globalizado tan activo, donde las empresas necesitan utilizar todos los recursos de forma rápida y eficiente, las tecnologías empresariales han llegado para resolver problemas y eliminar obstáculos en las organizaciones a través de sistemas innovadores adaptados a las necesidades individuales. Gracias a la introducción de la tecnología corporativa, el trabajo que antes tomaba semanas o incluso meses ahora se puede hacer en minutos sin mucho esfuerzo o complicación.
Lo que resulto de la era de la información y la tecnología fueron inmensidades de datos, donde el desafío de las empresas esta en encontrar, acceder, analizar y unificar estos enormes volúmenes de datos en inteligencia accionable, que se define como “la capacidad de una organización para identificar el conocimiento útil y el desarrollo de la misma, para aprender y para aplicarlo en realizar una determinada actividad de un modo óptimo”. Lo anterior marcará la diferencia y permitirá utilizar esos datos como ventaja competitiva. Lo que no saben las organizaciones, es que, la información que las empresas necesitan para crecer y transformar su negocio está a su alcance, pero no saben aprovechar la mayor parte de ella.
Sabiendo el valor de la información y los datos que poseen las compañías es importante resaltar que no todo es encontrado, analizado o manejado de la misma manera. En primer lugar, encontramos los datos estructurados que son datos que reposan en formularios o bases de datos o hojas de cálculo, y lo cuales son muy fáciles de encontrar y analizar. Lo bueno de esta clase de datos es que están siempre bien organizados y consolidarlos es fácil. Sin embargo, existen otros datos también en grandes cantidades que no son tan fáciles de encontrar, organizar ni analizar. Estos son los datos no estructurados que en su mayoría son documentos de tipo texto, archivos y documentos digitales. Este tipo de datos, presentan desafíos diferentes a medida que los sistemas intentan buscarlos, encontrarlos, agregarlos, limpiarlos y ponerlos en funcionamiento. Esto es gracias a que este contenido se encuentra en todos lados en múltiples formatos y en muchas ocasiones de manera incompleta o con información basura e innecesaria y también que crece a pasos agigantados. Los datos no estructurados pueden considerarse datos que no se gestionan activamente en un sistema transaccional; Es decir los datos estructurados se pueden considerar como registros (o transacciones) en un entorno de base de datos; como las filas en una tabla de Excel. Los datos no existes en un sistema de administración de bases de datos. No estructurado simplemente significa que estos son conjuntos de datos (generalmente grandes colecciones de archivos) que no están almacenados en un formato de base de datos estructurado. Los datos no estructurados tienen una estructura interna pero no están predefinidos en el modelo de datos.
Si vemos un fenómeno común, en muchas compañías los datos que son valorados y analizados, son los que resultan de los sistemas de información transaccional, financieros, ERPS, CRM, HCM o producción, proveedores, logística etc. Los datos no estructurados generalmente vienen en forma de texto en documentos, publicaciones y comunicaciones digitales. En ocasiones son ignorados, sin embargo, los datos no estructurados nos entregan información y una vista más completa de estas relaciones y a menudo proporciona un contexto importante que puede agudizar la toma de decisiones.
De aquí la importancia del manejo y análisis de la información completa. Si toda la información no es analizada en su totalidad, lo más probable es que tenga una vista parcial y desactualizada y, en consecuencia, la toma decisiones no será asertiva, sino, parcializada.
Sabiendo la importancia del análisis de los datos no estructurados como estructurados, queda el reto de entender como realizar este análisis. Hoy en día, el análisis de datos no estructurados se puede entender y visualizar en tiempo real a través de un desarrollo simple y flexible. El desafío es abordar de manera eficiente la cadena de actividades a desarrollar: extracción, transformación, modelado y presentación de datos. Además, se agrega la cuestión de cómo dar sentido a los datos no estructurados, cómo generar análisis personalizados en la misma solución y cómo consumir, procesar y presentar estos datos en tiempo real.
Tomemos como ejemplo la encuesta de Deloitte sobre el sector bancario en América Latina, las empresas de diferentes sectores económicos generalmente consideran el 95% de sus datos como datos no estructurados, aunque en la banca es menor, el 80% sigue siendo un océano de posibilidades. y riesgo que pocos han explorado. Aunque se estima desde una perspectiva comercial tradicional que esta proporción de datos no estructurados no tiene sentido para el sistema bancario, la consideración de la industria ha comenzado a cambiar. Los bancos y los proveedores de servicios financieros se están embarcando en un viaje digital que implica una inversión significativa en iniciativas de transformación digital.
Una de las características más importantes de todos los sistemas bancarios es la de la validación crediticia y la competencia en la industria bancaria, se centra en el crecimiento de los préstamos, por lo que la tasa de morosidad sigue aumentando. Como resultado, los bancos necesitan mejores procesos y análisis de gestión del riesgo crediticio, así como mejores protocolos de suscripción, toma de decisiones y análisis del flujo de trabajo para agilizar, controlar la autorización y el desembolso, y realizar un seguimiento de los préstamos. En este sentido, la modelización del riesgo de crédito debe tener en cuenta no solo los datos con un formato estandarizado, que cumplen un modelo de datos o una estructura definida, como son los datos de información producto de los sistemas de información bancario, sino, también los datos resultados de la digitalización de contratos antiguos, comportamiento general y redes sociales. Esta última, con la era digital e internet se ha convertido en una fuente prominente de datos no estructurados ya sea en texto o imagen, por encima de los datos estructurados producto de formularios. Lo más avanzado en riesgo crediticio lo llevan los bancos de los Emiratos Árabes, que tienen en cuenta en su modelo el comportamiento e historial digital y redes sociales.
La herramienta de IFindIT tiene la capacidad de Tener una perspectiva más completa de su información y de mantener los datos conectados de una manera simple, sin importar el tipo de formato, sean datos estructurados o NO estructurados, o si son cientos de millones de datos, es nuestro objetivo, lograr que una sola imagen hable por millones de registros en una sola visualización, conectando sus datos de una manera más rápida y sencilla para la toma de decisiones estratégicas de su organización.
En conclusión el futuro de las organizaciones sin importar la naturaleza ni el sector, es la centralización de la totalidad de los datos, siendo capaces de visualizar a través de buscadores o interfaces graficas según sea su necesidad, y con una sola vista poder conocer el estado de toda la organización o un área específica, filtrar por cada una de las gráficas y profundizar en los aspectos que a más le preocupan o le interesan como planeación, servicio al cliente, procesos internos y otras áreas misionales de las organizaciones, eso si, no con datos parciales, sino con toda la información que se cuenta.