Post on 25-Apr-2015
Construyendo soluciones óptimas para su
empresa
Jorge Rodríguez M.
994848226 | 940204418
jrodriguez@strategicperu.com
www.strategicperu.com
www.facebook.com/jrodriguezmam
@jruni97
www.linkedin.com/in/jrodriguezmam
www.slideshare.net/jrodriguezm
Propiedades del documento
Propósito
El propósito del presente documento es presentar la oferta de servicios de
Consultoría de Strategic Solutions a sus potenciales clientes.
Contenido
La presentación de nuestra oferta de servicios contiene los siguientes
apartados:
Acerca de Strategic Solutions
Data Mining
Portafolio de servicios
Propuesta de valor
Contactos
1. Acerca de Strategic Solutions
2. Data Mining
3. Portafolio de servicios
4. Propuesta de valor
5. Contactos
6. Anexos
Contenido
Acerca de Strategic Solutions
Historia
Fundada en el año 2009 en Lima, Perú con el fin de proveer servicios
de consultoría en soluciones de negocio, desarrollando market
research, gestión de información, análisis y modelamiento estadístico.
Empresa joven, dinámica y flexible, comprometida con el desarrollo
integral de sus colaboradores.
Adopción temprana de nuevas tecnologías y mejores prácticas de Data
Mining, BI, Credit Scoring y Market Research.
Acerca de Strategic Solutions
Misión
Strategic Solutions es una empresa de consultoría que tiene como
misión incrementar la competitividad y satisfacción de nuestros clientes
ofreciéndoles soluciones integrales de información por medio de
herramientas y metodologías de gestión, promoviendo la toma de
decisiones inteligente y la generación de valor a partir de información
estratégica.
Visión
En el mediano y largo plazo buscamos ser un aliado estratégico para
nuestros clientes y colaboradores, reconocido como referente en el
mercado de consultoría Data Mining, BI, Credit Scoring y Market
Research a nivel latinoamericano.
1. Acerca de Strategic Solutions
2. Data Mining
3. Portafolio de servicios
4. Propuesta de valor
5. Contactos
6. Anexos
Contenido
Hito
Histórico
Pregunta de
Negocio
Tecnología que
lo posibilita Proveedores
Característica
principal
Data
Warehousing &
Decision
Support (1990s)
Data Mining
(2000’s)
“¿Cuántas
transacciones se
realizaron en el
canal POS en marzo
pasado? Drill down
para el canal HBK".
“¿Qué productos
pueden ser ofrecidos
a un cliente como
“siguiente compra”
¿Por qué?"
Procesamiento
analítico en línea
(OLAP), bases de
datos
multidimensionales
Business Objects,
SPSS, Comshare,
Cognos,
Microstrategy, NCR
Datos dinámicos en
múltiples niveles o
jerarquías (histórico)
Algoritmos
avanzados,
computadoras
multiprocesador,
bases de datos
masivas
SPSS / Clementine,
Lockheed, IBM, SGI,
SAS Miner, NCR,
Oracle
Datos de
prospección
(análisis de
mercado, de riesgos,
…)
"¿Cuántas
transacciones se
realizaron en el
canal POS en marzo
pasado?"
Bases de datos
relacionales
(RDBMS), Lenguaje
de consulta
estructurado (SQL),
ODBC
Oracle, Sybase,
Informix, IBM,
Microsoft
Datos dinámicos a
nivel de registro
(histórico)
Data Access
(1980s)
Data Collection
(1960s) Datos históricos IBM, CDC
"¿Cuál fue la utilidad
neta en los últimos
cinco años?"
Computadoras,
cintas, discos, DBMS
jerárquicos (IMS) y
en red
Data Mining – Evolución
Making
Decisions
Data Presentation
Visualization Techniques
Data Mining
Information Discovery
Data Exploration
Statistical Analysis, Querying and Reporting
Data Warehouses/ Datamarts
OLAP, MDA
Data Sources
Paper, Files, Information Providers, Data Base Systems, OLTP
Aumento potencial para el
soporte a las decisiones de
negocio
DBA
Relaciones con el usuario final
Analista de Negocios
Analista de datos
Organización
Adquisición
Análisis
Decisión
Data Mining – Pirámide de BI
Data Mining - Conceptos
Data Mining Es el proceso de seleccionar, explorar y dar forma a grandes cantidades de datos para descubrir patrones antes desconocidos. En el sector seguros, la minería de datos puede ser un apoyo fundamental para obtener ventajas competitivas.
Aplicaciones en el sector bancario
Mostraremos las diversas aplicaciones en el sector bancario agrupadas en cuatro áreas de la inteligencia analítica:
Inteligencia Comercial
Inteligencia Operacional
Inteligencia de Riesgos
Inteligencia Financiera
Metodología CRISP-DM
La metodología CRISP (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) es un proceso jerárquico formado por varias tareas que ofrece a las organizaciones la estructura necesaria para obtener mejores y más rápidos resultados en la minería de datos.
Esta metodología, es un modelo genérico adaptable a las necesidades de una empresa o sector particular.
Contribuye a las decisiones tácticas
y estratégicas
Permite a los usuarios dar prioridad a
decisiones y acciones
Proporciona poderes de decisión
a los usuarios del negocio
Ahorra grandes cantidades de dinero a una
empresa y abre nuevas
oportunidades de negocio
Resulta un buen punto de encuentro
entre los investigadores y las
personas de negocio
Permite que relaciones no
descubiertas e identificadas sean expresadas como
reglas de negocio o modelos predictivos
Permite explorar, visualizar y
comprender los datos e identificar
patrones, relaciones y dependencias que
impactan en los resultados finales de
la cuenta de resultados
Es tiempo de análisis…
“El que no aplique nuevos remedios debe esperar
nuevos males, porque el tiempo es el máximo
innovador.”
Sir Francis Bacon
Data Mining - ¿Por qué se necesita?
Data Mining – Aplicaciones
Segmentación
Clientes
Ventas
Cruzadas
Optimización
Campañas
Detección y
Prevención
Fraudes
Pérdida
Esperada
Predicción
Portafolio
Inteligencia
Comercial
Cliente
Preferente Modelos
Retención
Clientes
Series de
Tiempo
Inteligencia
Operacional
Inteligencia
Riesgos
Inteligencia
Financiera Lavado de
Dinero
Análisis
Competencia
Análisis
Flujos de
Caja
Simulación de
Inversiones
Pronósticos de
Demanda
Agencia
Operativa
Cobranza
Temprana
Scoring de
Cobranzas
Cobranza
Media-Tardía
Análisis
Desempeño
Ciclo de
Vida
Predictores de
Riesgo
Valor del Data Mining
Data Mining – Plataforma Analítica
Objetivos de Negocios Plataforma Integral de Apoyo a la Toma de Decisiones
Incrementar Base de Clientes
ETL Data Stage
Oracle
Extracción
Transformación
Carga
Datos
Tangible a Tecnología
Tangible al Negocio
Técnicas Analíticas
Manejo y Optimización de
Campañas
Retención
Análisis y Optimización de
Canales
Incrementar Avg. Ticket
Cliente Valioso
Reducción de Costos de
Campañas
Incrementar Lealtad
BI BO
Micro Strategy QlikView
Estructura
Presentación
Distribución
Información
Analytics SAS Miner IBM SPSS
Rapid Miner
Optimización
Pronósticos
Análisis estadístico
Conocimiento
Cada solución cubre las expectativas
Segmentación Perfil y Valor
Cross Sell y Up Sell
Data Mining - Software
Conocimiento del negocio
Conocimiento de la información
Preparación de los datos
Modelamiento
Evaluación
Despliegue
Data Mining - Metodología CRISP-DM
1. Acerca de Strategic Solutions
2. Data Mining
3. Portafolio de servicios
4. Propuesta de valor
5. Contactos
6. Anexos
Contenido
Business
Intelligence
Integración de
Datos y Data
Warehouse
Análisis
Multidimensional
y Aplicaciones
Analíticas
Reporte y
Tableros de
Control
Data
Mining Market Research Credit Scoring
Balanced
Scorecard
Modelos de
Clasificación
Modelos de
Predicción
Modelos de
Asociación
Modelos de
Clustering
Estudios de
Satisfacción
Estudios de
Opinión
Estudios sobre
hábitos de
consumo y uso
Entrevistas a
profundidad y
testeo de
productos
Applicants
Scoring
Behaviour
Scoring
Portafolio de servicios
Capacitaciones
Cursos, eventos
y seminarios
Software
estadístico
Collections
Scoring
Memoria ¿Qué ha
sucedido?
Inteligencia ¿Qué sucederá y
por qué?
Decisión ¿Qué debería
hacer?
Acción ¿Cómo
accionar?
Estrategia ¿Cómo generar
valor?
Metodología de trabajo
1. Acerca de Strategic Solutions
2. Data Mining
3. Portafolio de servicios
4. Propuesta de valor
5. Contactos
6. Anexos
Contenido
Propuesta de valor
Nuestra propuesta de valor: Strategic es una consultora especializada
en soluciones de negocio.
Strategic cuenta con un equipo de
profesionales altamente reconocido.
Strategic combina excelencia científica con
conocimiento específico del negocio.
Strategic posee altos estándares de
calidad y aplicación de las mejores
prácticas.
Strategic se adecúa a las nuevas
tecnologías y tendencias del mercado.
Strategic brinda soluciones completas
integrando métodos cuantitativos con
métodos del negocio.
1. Acerca de Strategic Solutions
2. Data Mining
3. Portafolio de servicios
4. Propuesta de valor
5. Contactos
6. Anexos
Contenido
Strategic Solutions – Datos de Contacto
Razón Social:
Giro:
Dirección:
Web:
Mail:
Contacto Consultoría:
Strategic Solutions S.A.C.
Servicios y Asesorías en Data
Mining, BI y Market Research
Av. Canadá 1966 Int. 301, San Borja
Lima, Perú
www.strategicperu.com
info@strategicperu.com
Jorge Rodríguez M.
jrodriguez@strategicperu.com
1. Acerca de Strategic Solutions
2. Data Mining
3. Portafolio de servicios
4. Propuesta de valor
5. Contactos
6. Anexos
Contenido
Introducción al BI
Modelo de maduración del BI
Permite identificar en qué estado está la iniciativa de BI en la
organización.
Permite identificar hacia dónde debe ir.
Permite identificar qué se debe hacer para llegar al siguiente nivel.
Consiste en seis estadios.
El valor para la organización aumenta a medida que se va avanzando.
Cada etapa está definida por sus características:
Alcance
Estructura analítica
Percepción ejecutiva
Tipos de análisis realizados
Modelo de maduración del BI
Prenatal:
Reportes creados
por IT.
manualmente.
Esfuerzo en la
obtención de
datos.
Incentiva a la
generación de
planillas en Excel.
Infancia:
Spreadmarts creados
por analistas de
negocios.
Visión fragmentada:
falta de integridad,
nomenclatura,
distintas reglas de
negocio.
Ventaja para el
usuario final: fácil
creación, comodidad,
control de los datos.
Etapa Crítica: El Golfo
Etapa crítica donde esta la mayoría de
las organizaciones.
Múltiples y fragmentadas visiones
como resultado de distintas fuentes de
datos.
Falta de control en la calidad de datos.
Falta de adopción por parte de los
usuarios.
Niñez:
Se reconoce la
necesidad de
centralizar la
información y
distribuirla de manera
periódica.
Se desarrollan
repositorios con
distintos fines
(reporting, analíticos).
Los analistas tienen
herramientas que le
permiten solamente
analizar y
comprender
información para los
procesos que
gestionan.
Adolescencia:
Unificación de
criterios a nivel del
negocio.
Creación de un
repositorio de datos a
nivel de la empresa
(Data Warehouse)
Reporting más
complejo:
dashboards, análisis
de campañas,
métricas integradas.
Se puede acceder a
información de toda
la organización.
Adultez:
Integración de
proyectos de BI en un
único Enterprise Data
Warehouse.
Construcción de la
visión única del
negocio.
Procesos de BI
críticos como los
procesos
transaccionales.
Aparición de nuevos
e inesperados usos
de los sistemas de
explotación.
Sabiduría:
Provisión de servicios
de inteligencia en
nichos antes
impensados.
Servicios de
información analítica
para clientes finales.
Motores de inferencia
online, web mining.
Etapa Crítica: El Abismo
Pérdida de flexibilidad.
Volumen inmanejable de reportes,
malas prácticas de auto-service.
Propiedad. Peligro de retorno al
manejo de información por silos.
Percepción sobredimensionada de
tareas de integración de datos, pocos
medios de explotación.
Para pasar esta etapa…
Lograr cambiar la visión que tiene la
organización respecto de la solución
de BI, dejando de pensar que es sólo
una herramienta de reporting.
Eliminar los spreadmarts.
Definir claramente las
responsabilidades de entrega de datos
y servicios ofrecidos.
Para pasar esta etapa:
Análisis de uso, eliminación de lo inútil,
reportes parametrizables.
Análisis de necesidades según perfiles
de usuarios.
Adoptar BI como un recurso crítico,
parte del negocio y no un servicio más
de IT.
“El requisito del éxito es la prontitud en las decisiones”
Sir Francis Bacon