Cómo viajar en la transformación digital (II)
ADI, Opinión
28 marzo 2019 - Pilar Ruiz Ayuso
Haciendo una breve sinopsis del artículo anterior, comento la importancia del establecimiento de ciertas medidas de forma temprana para poder realizar una transformación digital ágil y eficiente. Se dividen en dos líneas de trabajo:
1. Línea Estratégico Empresarial: Se centra en el desarrollo de la estrategia Digital de la compañía, donde cobra especial relevancia el papel del CIO, a la hora de identificación de necesidades y en la coordinación de todos los cambios necesarios a realizar y que van a impactar en cada una de las áreas de la compañía, flujos de trabajo y cadena de suministro. Dicha línea responde a las preguntas “WHAT” y “WHY”
2. Línea Sistémico Tecnológica: Se centra en aportar valor a las empresas en el desarrollo de sus proyectos generados a través de la Línea Estratégica Empresarial, a partir del conocimiento y expertise tecnológico. Dicha línea de trabajo responde a la pregunta de “HOW” y se traccionan mediante una serie de Ejes Tecnológicos que ayudarán a acometer desde la tecnología, los proyectos de Transformación Digital definidos y son: Disruptivo, Datadriven y Omniubicuo.
En este y posteriores artículos, ampliaremos la Línea de Trabajo Sistémico Tecnológica porque doy por supuesto que la mayor parte de las empresas actualmente tienen definida su propia estrategia empresarial y por este motivo, es más interesante desglosar detalladamente cómo a través de la tecnología, se cubren los requisitos de los proyectos empresariales de Transformación Digital previamente definidos.
Datadriven, el empoderamiento del dato, clave para alcanzar la Transformación Digital
Comienzo hablando del eje tractor que está más relacionado con el empoderamiento del dato, y que cobra especial relevancia en la cuarta revolución tecnológica que estamos viviendo con la digitalización, que sería el Eje Datadriven.
Actualmente el recurso más valioso del mundo ya no es el petróleo, sino los datos, por su potencial generador de ventajas competitivas y por su alcance, que nos permite ampliar el conocimiento de nuestros mercados.
Si hago una analogía entre el petróleo y los datos, igual que el petróleo, sin un refinado previo no sirve para su uso, igual pasa con los datos, en esta era digital, nos enfrentamos ante una creciente complejidad de desafíos en torno a la generación, uso y explotación de datos, con fronteras borrosas entre sectores y múltiples problemáticas regulatorios y legislativos.
Según el estudio de EMC sobre el universo digital, creado en colaboración con IDC, cuantifica el volumen de datos que produciremos en 2020, que será en torno a 40 zettabyte o más de 5 terabytes por persona. Para que nos hagamos una idea 1 zettabyte equivale a 1.000 millones de terabytes. Si se guardara toda esta información en discos Blu-Ray, su peso equivaldría a 424 portaaviones de la clase Nimitz de las Fuerzas Armadas de los EEUU.
Ha habido un crecimiento exponencial en los últimos tres años debido a una mayor actividad en el consumo de servicios a través de dispositivos informáticos y móviles, internet y crecimiento de datos generados por máquinas o sensores (IoT).
A continuación, expongo varios ejemplos del porqué se hace necesario el tratamiento del dato visto desde varios sectores:
- Sector Energético, el desarrollo de energías renovables, las redes inteligentes, la instalación de sensores y contadores a lo largo del sistema eléctrico (plantas, líneas de tensión, empresas, hogares,…), demandan nuevas capacidades y marcos regulatorios cada vez más apoyados en la generación e intercambio de datos masivos.
- Sector Salud, la introducción de la medicina digital permitirá que a través de la salud móvil, los historiales clínicos electrónicos, la codificación automática de la información clínica y atención virtualizada, se generen cada vez mayores volúmenes de información, con potencial de mejorar los procesos de diagnóstico, la medicina preventiva, la efectividad de medicamentos y controles epidemiológicos. Hay que partir de un Marco de Trabajo que nos ayude a trabajar las áreas más relevantes que impactan en el dato, para hacer uso seguro y eficiente de la información que generamos con nuestros procesos y actividades empresariales y sacar el máximo partido de éstos.
Trabajar la Gobernanza del dato a través de un Marco de Trabajo llamado ADI (Automatización Digital Inteligente)
El Marco de Trabajo llamado ADI (Automatización Digital Inteligente) es un desarrollo propio, que indica diferentes áreas a tratar, que explicaré brevemente a continuación y ahondaré en próximas entregas, incluyendo ejemplos específicos de casos de éxito obtenidos y que cubren problemáticas cubiertas en diferentes clientes del sector salud. El Marco de Trabajo ADI se divide en 6 áreas específicas de trabajo y son las siguientes:
1. Revisión de la Calidad del Dato con Metodología basada en el Estándar Internacional de Minería de Datos CRISP-DM
2. Optimización de los procesos (enfocado al dato) haciendo uso de sw de process mining
3. Consultoría estratégica de implantación de Nivel de Automatización Digital Inteligente adecuado para la evolución del negocio empresarial
Dentro de los niveles de automatización inteligente hay:
4. Nivel 1: Desarrollo de proyectos que manejan procesos que hacen uso de cierta lógico tipo plataformas BPM (Business Process Management), software de automatización de tareas RPA (Robot Process Automation), y uso del DPA (Digital Process Automation) que engloba la aplicación de software de OCR inteligente y oficina “paperless”
5. Nivel 2: Desarrollo de chatbots con uso de tecnología de inteligencia artificial NLP (Natural Lenguage Processing)
6. Nivel 3: Desarrollo de proyectos con Analítica Avanzada haciendo uso de tecnología cognitiva con Modelos Supervisados y No Supervisados
