Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
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En colaboración con Saïd Business School en la Universidad de Oxford IBM Global Business Services Business Analytics and Optimization Informe ejecutivo IBM Institute for Business Value Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones Cómo los proveedores de servicios de comunicaciones más innovadores extraen valor de datos inciertos
IBM® Institute for Business Value IBM Global Business Services, a través del IBM Institute for Business Value, desarrolla visiones estratégicas basadas en hechos para altos ejecutivos en torno a cuestiones críticas de los sectores público y privado. Este informe ejecutivo está basado en un estudio exhaustivo realizado por el equipo de investigación del Instituto. Forma parte del compromiso permanente de IBM Global Business Services de ofrecer análisis y puntos de vista que ayudan a las empresas a lograr más valor empresarial. Puede contactar a los autores o enviar un e-mail a iibv@us.ibm.com para recibir más información. Se pueden consultar otros estudios del IBM Institute for Business Value en ibm.com/iibv Saïd Business School en la Universidad de Oxford Saïd Business School es una de las escuelas de negocios líderes del Reino Unido. Actualmente, está estableciendo un nuevo modelo de educación de negocios, con base en la Universidad de Oxford, una universidad de primera clase, reconocida mundialmente, dedicada a abordar algunos de los retos que enfrenta el mundo. Puede contactar a los autores o visitar: www.sbs.ox.ac.uk para ver más información.
IBM Global Business Services 1
Por Bob Fox, Rob van den Dam y Rebecca Shockley
“Big data”está hecho para la industria de las telecomunicaciones. Gracias a
sus redes y la proliferación de dispositivos inteligentes, los proveedores de servicios de
comunicaciones (CSPs) tienen acceso a un gran cúmulo de información sobre los
comportamientos, las preferencias y los movimientos de sus clientes. Big data es un
activo de gran valor para estas compañías. Las coloca en una posición privilegiada para
encuentren a la altura de este reto. Nuestro estudio de investigación global revela cómo
están respondiendo los CSPs a la oportunidad que hoy representa big data.
Los proveedores de servicios de comunicaciones (CSPs) Los CSPs se encuentran en el centro del universo digital de sus
siempre han sido parte del mundo de Big data. Además de que clientes. Están sentados sobre una mina de oro de datos
siempre tuvieron grandes bases de clientes, los datos se generan digitales que les permiten comprender a sus clientes a un nivel
cada vez que un cliente realiza un llamado, crea un texto o usa inaudito. Este es un activo corporativo clave, muy necesario en
Internet. Estos datos proporcionan información sobre a quién
llamaron los clientes, qué sitios web visitaron, qué apps (OTT), como Google y Facebook, amenazan sus ingresos.
bajaron, dónde estaban al momento de usar el teléfono y cuál Big data ofrece a los CSPs la oportunidad de ser más
es su ubicación actual. Los datos también ofrecen información competitivos y revertir las mermas recientes en niveles de
valiosa sobre la experiencia del cliente. facturación y ganancias.
¿La llamada se completó? ¿Se abandonó o interrumpió?
¿A qué velocidad se bajó la canción o app? ¿Cuál fue la latencia
de respuesta mientras se jugó el juego?
Con las oportunidades que ofrece, no sorprende que big data
haya surgido como un tema clave para los Chief Executive
Hay información adicional sobre los clientes que se genera a
través de relaciones directas en tiendas minoristas, sitios web, empresas de telecomunicaciones. En el Estudio IBM 2011
call centers e interacciones cara a cara. Además, la llegada y el Global CMO, por ejemplo, 53% de los CMOs de
auge del uso de los dispositivos inteligentes y la popularidad de telecomunicaciones dijeron que la explosión de los datos
tendría el mayor impacto en sus empresas en los próximos tres
a cinco años. Entre los CEOs, el 83% de los CEOs de
comportamientos de consumo, estilos de vida telecomunicaciones que participaron en el estudio IBM 2012
Global CEO expresaron su intención de mejorar la capacidad
comprender el comportamiento de los clientes a partir de la
información disponible. 22 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Para entender más claramente qué visión tienen los CSPs Pero varios CSPs están dando pasos más expansivos en el
sobre big data hoy y pensando en un futuro cercano – y en qué
nuevos, incorporando socios empresariales en ambas
empresas – analizamos a los encuestados del sector de direcciones de la cadena de valor, “hacia arriba”– como
telecomunicaciones en nuestro estudio global 2012 minoristas, agencias de publicidad y fabricantes de autos –
Big Data @ Work Study realizado por el IBM Institute a los ingresos que ya obtienen de sus usuarios “hacia abajo”
for Business Value en colaboración con Saïd Business School tales como consumidores y clientes empresariales.
3
en la Universidad de Oxford. La encuesta, que representó Este modelo suele ser conocido como negocio de dos lados.
tanto a los mercados maduros como en crecimiento, incluyó Algunos CSPs se están expandiendo para convertirse en
1.144 empresas y ejecutivos de TI de 26 industrias, de las compañías de información. Sprint, por ejemplo, es uno de
cuales 53 eran del sector de las telecomunicaciones. los primeros en tener éxito con la venta de sus datos a
agencias de marketing. Y SFR de Francia decidió brindar
Descubrimos que los CSPs están comenzando a ver el enorme datos para ayudar a aumentar las donaciones de sangre
potencial de los datos de sus clientes y las formas en que entre su base de clientes, construir una mejor
pueden usarse para ayudarlos a crear nuevos ingresos y infraestructura de transporte público en París e incluso
negocios. Los ejecutivos de CSPs nos dijeron que el uso de la combatir el delito.5
información y el análisis están generando una
ventaja competitiva para sus organizaciones. Nuestro estudio reveló que muchos CSPs están adoptando un
enfoque pragmático de big data. Las soluciones de big data
Más que los ejecutivos de las demás industrias estudiadas, los
luego adaptan la infraestructura, las fuentes de datos y el
capacidades necesarias para realizar análisis de la información
análisis para respaldar la oportunidad de negocio.
en tiempo real
Estos CSPs están obteniendo inicialmente nuevos
como tal, en contraste con sólo el 15% de la muestra en el
conocimientos a partir de fuentes de información tanto
resto de las industrias. Para los CSPs, el aspecto del tiempo
real es sumamente importante – los servicios basados en
tecnología para big data y luego actualizando progresivamente
geolocalización, las operaciones de red inteligentes, las
su infraestructura a lo largo del tiempo.
curso de acción y la detección del fraude, requieren una visión
de la información más contextual, en tiempo real. De nuestro estudio hemos podido extraer cinco
recomendaciones clave para que los CSPs
Si bien los CSPs manejan grandes cantidades de datos desde puedan avanzar en sus iniciativas de big data y obtener
hace años, el aspecto que cambia el juego en big data hoy el máximo valor de negocio:
reside en utilizar los datos para extraer nuevos conocimientos
–en su mayor parte en tiempo real o casi real—para ser
más competitivos y crear valor empresarial. El enfoque actual • Dedicar los esfuerzos iniciales para obtener resultados
consiste en respaldar el negocio central del CSP, como por centrados en el cliente.
ejemplo, mejorar la experiencia del cliente, impulsar nuevos • Desarrollar un modelo de big data para toda la empresa.
productos, aumentar la productividad y optimizar las redes. • Comenzar por los datos existentes para obtener resultados
en el corto plazo.
• Desarrollar capacidades analíticas basadas en las prioridades
del negocio.
• Crear un caso de negocio sobre la base de resultadosIBM Global Business Services 3
El futuro de los CSPs en big data Si bien los grandes volúmenes de datos no son nada nuevo
para los CSPs –la recopilación de millones de registros de
detalles de llamadas por día se ha vuelto rutinaria – el nivel de
término que utilizan los encuestados en este estudio,
le pedimos a cada uno de ellos que seleccionara hasta dos Los datos de voz que los CSPs acostumbraban a recopilar son
características de big data. Para el 18% de la muestra de
múltiples industrias, “un mayor alcance de información” hoy provienen de smart phones, tablets, computadoras
fue la característica seleccionada que mejor describe al personales, redes, sensores, etiquetas RFID, medios sociales y
término big data. El 40% de los encuestados del sector de otras fuentes. Y analizar todos estos datos casi en tiempo real
telecomunicaciones, sin embargo, comentó que la mejor se torna cada vez más crucial. Asimismo, con la llegada de
smart phones, tablets y otros dispositivos dependientes de
emergentes de más información “en tiempo real”. (Figura 1). aplicaciones, el volumen de los datos de señalización
- es decir, información que no pertenece al mensaje sino que se
Definición de big data también aumentó considerablemente.
Información 40% Los CSPs que pueden ingerir y analizar datos contextuales en
en tiempo real 15% tiempo real o casi real tienen mucho que ganar. En big data
reside la oportunidad de obtener nuevos conocimientos y
21% predecir tendencias que pueden generar nuevas formas de
Fuentes de información
no tradicionales 13% hacer negocios interna o externamente. El uso de big data
11%
para brindar servicios basados en la ubicación, campañas
Un mayor alcance
de información de marketing personalizadas, listas de mejores cursos de acción
18%
para ventas y servicios, inteligencia de redes, conocimiento de
11% redes sociales y detección de fraude a alta velocidad, ofrece el
La palabra de moda
8% potencial de aumentar los ingresos y reducir los costos, y al
mismo mejorar la experiencia de los clientes.
Nuevos tipos de 9%
datos y análisis 16%
Flujo de datos 8%
proveniente de
nuevas tecnologías 13%
0% Aunque los CSPs históricamente
Grandes volúmenes
de datos 8% administraron grandes volúmenes de datos,
la complejidad de los datos de hoy plantea un
CSPs encuestados del sector de telecomunicaciones
Encuestados de todos los sectores importante reto.
Fuente: Analytics: The real-world use of big data, un estudio de investigación
colaborativo del IBM Institute for Business Value y Saïd
Business School en la Universidad de Oxford. © IBM 2012
Figura 1:
da cuenta de los requisitos emergentes asociados a
más información en tiempo real.4 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Los CSPs tienen un tesoro hablando en términos de Usar big data como ventaja competitiva es clave en el
datos de clientes, y las pepitas de conocimiento cambiante panorama de las comunicaciones. Con el
escondidas en big data pueden ser una mina de oro. surgimiento de jugadores OTT, junto con el mayor uso de
Las tecnologías analíticas de próxima generación dispositivos inteligentes, nunca ha sido tan importante como
ahora para los CSPs poder apalancar sus inigualables activos de
que representa este activo económico. Los CSPs datos para impulsar una mayor innovación en servicios y
empiezan a darse cuenta de que este acopio de brindar una mejor atención al cliente. Al hacerlo, los CSPs
información es un recurso sin explotar. El 85% de los pueden transformar sus modelos de negocio y de interacción
CSPs encuestados en nuestro estudio –mucho más que con clientes, y ser más competitivos, aumentando el valor y el
el promedio de toda la industria del 63%- informó que
el uso de información (incluso big data) y analytics está
creando una ventaja competitiva para sus organizaciones Una cantidad cada vez mayor de CSPs también están pensando
(Figura 2). Esto se compara con el 38% de los CSPs en explotar comercialmente la información de clientes, como
encuestados en el estudio 2010 de IBM denominado por ejemplo, generar nuevos ingresos a partir del empaquetado
New Intelligent Enterprise Global Executive Study y venta de datos. Algunos CSPs ven grandes oportunidades de
and Research Collaboration - un aumento del 124% ganar dinero gracias a los datos e incluso creen que el futuro de
en tan sólo dos años.6 su organización es el de una compañía de información. La red
se ha convertido en un commodity. Cómo los CSPs captan los
datos y ponen sensores en sus redes, allí es donde está el
Obtener una ventaja competitiva
verdadero tesoro.7 O, como lo expresó Von McConnell,
2012 director de desarrollo de tecnología y estrategia de Sprint:
85% “Si las operadoras de telecomunicaciones se convirtieran en
un mero tubo, igualmente podríamos vivir tan sólo de la
63% 8
explotación de la analytics.”
2011
59% 124% Los CSPs tienen muchas posibilidades de aliarse con terceros.
58%
aumento Por ejemplo, pueden asociarse con anunciantes, minoristas,
fabricantes de automotores y administraciones públicas –por
2010 mencionar algunos- para innovar en e-commerce, aplicaciones
38% de máquina a máquina y servicios de geolocalización.
37% Pueden tomar un rol activo en áreas como ciudades
inteligentes y atención médica, entre otras, tanto en mercados
CSPs encuestados del sector de telecomunicaciones maduros como en crecimiento. France CSP Orange,
Encuestados de todos los sectores
por ejemplo, recientemente participó en un experimento
Fuente: Analytics: The real-world use of big data, estudio de investigación
colaborativo realizado por el IBM Institute for Business Value y Saïd Business Autoroutes du Sud de la France para crear pronósticos
School en la Universidad de Oxford. © IBM 2012
del tránsito.9 Y, como ya se dijo, algunos CSPs han tenido
Figura 2: El uso de información (incluso big data) y analytics está
éxito en la venta de datos a agencias de marketing.10
creando una ventaja competitiva para los CSPs.IBM Global Business Services 5
Los CSPs adoptan un enfoque práctico de Ya sea que los CSPs estén utilizando big data para dar soporte
big data a su negocio central, o considerando la venta de big data como
Los CSPs están descubriendo el enorme potencial de big data. infraestructura adecuada y adoptar nuevos métodos, procesos y
Más de la mitad (54%) están en proceso de desarrollar una herramientas para administrar los requisitos exclusivos de
estrategia y hoja de ruta para big data y de encontrar cómo volumen, la velocidad, variedad y veracidad de big data.
aplicarlo para resolver retos del negocio. Un tercio están Tras analizar las respuestas a la encuesta hemos extraído cinco
desarrollando pruebas de conceptos (POCs), o ya
implementaron soluciones de big data a escala. Sólo el 13% de conocimientos comunes e interesantes:
los encuestados del sector de telecomunicaciones -mucho
menos que los que pertenecen a otros sectores- aún no
iniciaron actividades en el área de big data (Figura 3). • El caso de negocio de big data está claramente orientado a
abordar objetivos centrados en el cliente.
Actividades de big data • Una base de gestión de información escalable y extensible es
un pre-requisito para el avance de big data.
• Los CSPs están poniendo en marcha pilotos e
13% 54% 33%
implementaciones utilizando fuentes de datos internas ya
existentes o a las que han tenido acceso recientemente.
• Para que los CSPs obtengan el máximo valor de big data,
24% 47% 28% se requieren capacidades analíticas avanzadas, aunque
frecuentemente carecen de ellas.
• El patrón emergente de big data se enfoca en entregar un
No iniciaron Planifican Piloto e valor de negocio que pueda ser medido.
actividades actividades de implementación de
de big data big data actividades de big data
Las iniciativas de big data son impulsadas por los
CSPs encuestados del sector de telecomunicaciones objetivos centrados en el cliente
Encuestados de otros sectores
Fuente: Big Data @ Work survey, estudio de investigación colaborativo realizado big data, dos terceras partes de los encuestados del sector de
por el IBM Institute for Business Value y Saïd Business School objetivos centrados en
en la Universidad de Oxford. © IBM 2012
clientes como la mayor prioridad de su organización (Figura 4).
Figura 3: La mayoría de los CSPs están en las etapas iniciales de
Los CSPs están dedicados a mejorar la experiencia del cliente
desarrollos de big data. y a comprender mejor sus preferencias y comportamientos.
Comprender mejor, predecir y dar a los clientes de hoy en día
- caracterizados por estar más capacitados - lo que realmente
quieren también fue considerada la mayor prioridad
por el 93% de los CEOs de CSPs en el estudio
IBM 2012 Global CEO.6 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
El foco de los CSPs, por lo tanto, ha virado de la reducción de
Objetivos de big data costos a la entrega de una experiencia superior para los clientes
a través de sus redes. En el mundo actual, la ventaja competitiva
Objetivos centrados 66% requiere una experiencia distintiva para los clientes que va más
en el cliente 49% allá de la satisfacción y genera valor real para el cliente.
Nuevos modelos 15%
Puesto que los clientes proporcionan información todos los días
de negocio 14% a través de sus dispositivos y su uso de la red, los CSPs están
11% bien posicionados para conocer las necesidades y los deseos de
Gestión de riesgos
15%
sus clientes. Los smart phones están, por naturaleza, encendidos
todo el tiempo, lo cual ofrece a los CSPs la oportunidad de
Optimización 8% conocer a sus clientes mejor que cualquier otro sector. Además,
operativa 18% cada experiencia poco satisfactoria – desde llamadas caídas hasta
bajo desempeño de ancho de banda y latencia excesiva –
Colaboración 0%
de empleados se conoce o puede conocer. Los CSPs tienen una oportunidad
4%
inigualable de vincular la visión de los clientes, la segmentación
y el valor a lo largo de su ciclo de vida con el desempeño real de
CSPs encuestados del sector de telecomunicaciones la red experimentado por el cliente, en tiempo real o casi real.
Encuestados de todos los sectores
Desde registros detallados de llamadas hasta registros de
Fuente: Analytics: The real-world use of big data, estudio de investigación
colaborativo realizado por el IBM Institute for Business Value y Saïd Business dispositivos móviles, los CSPs tienen la información necesaria
School en la Universidad de Oxford. © IBM 2012
para determinar cómo ofrecer productos y servicios a medida,
Figura 4: Dos terceras partes de los esfuerzos iniciados por
encuestados pertenecientes al sector de telecomunicaciones lugar correcto y en el momento justo.
apuntan a lograr resultados centrados en los clientes.
Como los CSPs son los dueños de sus redes, existe la
Ofrecer una mejor experiencia al cliente en cada interacción oportunidad de utilizar herramientas analíticas – desarrolladas
es
rápidamente cuestiones de desempeño de red, todas ellas
de los clientes es muy baja en el sector, y los CSPs están acciones que conducen a una mejor percepción de los servicios
de los CSPs por parte de los usuarios. Por ejemplo,
los CSPs se enfrentan a una ardua competencia de jugadores si los clientes de smart phones de alta gama experimentan un
“over-the-top”, llamando de este modo a los más importantes, mal desempeño de productividad, con analitics para big data los
como Google, Apple, Facebook, WhatsApp y Skype,
compañías que demostraron ser adeptas a crear experiencias pasos necesarios para asegurar que la experiencia del cliente no
online atractivas para los consumidores. se vea afectada, o en casos en que ocurra una interrupción,
reconocer que la experiencia fue afectada para minimizar
los problemas.IBM Global Business Services 7
Las campañas de marketing inteligente usan analítica para Además de los objetivos centrados en los clientes, también se
big data para crear promociones dirigidas, que los clientes están abordando otros objetivos funcionales a través de la
tendrán más probabilidades de adoptar. Por ejemplo, Vivo, aplicación temprana de big data. Habilitar nuevos modelos de
la subsidiaria brasileña de Telefónica, implementó una negocio, por ejemplo, fue citado por el 15% de los encuestados
solución que utiliza datos de llamada, demografía y modelado del sector de telecomunicaciones en el estudio 2012
predictivo para llegar a los clientes y sólo ofrecerles productos Big Data @Work Study. Los conocimientos que se generan a
y servicios que se adaptan a sus necesidades y estilos de vida. partir de big data tienen el potencial de brindar acceso a
Esta solución puede contactar preventivamente a los clientes
que recientemente superaron sus minutos de llamada tales como la mencionada venta de datos a terceros.
asignados y ofrecerles opciones de upgrade con descuento
para prevenir futuros excesos. Este enfoque demuestra al
Las iniciativas impulsadas por Telefónica y Verizon de
cliente que Vivo lo valora, y probablemente genere una
comercialización de big data son testimonios del éxito
experiencia positiva para los clientes. Estos tipos de
temprano de los CSPs. La división Dynamic Insights de
promociones de marketing personalizadas pueden ayudar a
Telefónica lanzó su primer servicio en noviembre de 2012:
prevenir la pérdida de clientes, aumentar las ventas y bajar
“Smart Steps”. Este servicio está diseñado para dar a los
los costos de las campañas de marketing.
minoristas información que les permita adaptar sus ofertas
locales a tiendas existentes, y determinar las mejores
La capacidad de anticiparse a las necesidades y los deseos de ubicaciones y los formatos más apropiados para nuevas tiendas.
los clientes en una instancia de venta o servicio al cliente, La división Precision Marketing de Verizon ya probó su
conocida como modelo de “próxima mejor acción” puede solución con un equipo deportivo. Las oportunidades
aumentar los ingresos, las ganancias y la satisfacción del promocionales y los paquetes de entradas elevaron hasta
cliente, además de reducir la pérdida de clientes. un 35% las ventas de entradas para la temporada.
Las respuestas del tipo “próxima mejor acción” son más
con los clientes en todos los canales de ventas y servicio y
determinan en forma automática el mejor curso de acción encuestados del sector de telecomunicaciones para los esfuerzos
para cada cliente, como puede ser ofrecer un nuevo servicio, actividades
un upgrade para un servicio existente, o una llamada de .
Aplicando herramientas analíticas avanzadas, los CSPs pueden
buscar en big data para detectar actividades fraudulentas en el
mismo momento en que se están realizando las transacciones,
Anticipar los deseos y las necesidades de los El desafío para la detección del fraude en tiempo real – como el
uso de tarjetas SIM clonadas - incluye la necesidad de ingerir y
clientes puede aumentar los ingresos y la analizar grandes volúmenes de datos que circulan a alta
satisfacción, del mismo modo que reducir
la merma de clientes no autorizado. Un ejecutivo de un CSP estimó que el uso de
herramientas analíticas en tiempo real podría reducir el fraude
en más de US$ 100 millones por año.15 Además de bajar los
costos generales de recaudación de deudas, apuntar a los
clientes con riesgo también tiene la ventaja adicional de bajar
los índices de pérdida de clientes.8 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Big data depende de una base de información El caudal de datos entrantes, tanto estructurados como no
escalable y extensible estructurados, que los CSPs deben recopilar y administrar
aumenta exponencialmente. Según el Cisco Visual Network
hacerse realidad si los CSPs crean una base de información por 13 entre 2012 y 2017.17 Como consecuencia, la carga
que respalde el volumen, la variedad y la velocidad de datos en en las infraestructuras para big data de los CSPs se
constante aumento. Pedimos a encuestados pertenecientes al incrementará sin cesar. Esta explosión de datos promueve el
concepto de que, aunque esto es tan sólo el comienzo de la era
de sus infraestructuras para big data. Los que ya de big data, ya se vislumbra en el horizonte inmediato la era de
implementaron soluciones de big data tienen una base de un volumen de datos realmente masivos o “really big data”.
información que es escalable, extensible y da soporte a A medida que el mundo se vuelva cada vez más conectado,
requisitos en tiempo (casi) real. Utilizan tecnologías como los CSPs desempeñarán un papel clave para habilitar la
personalización masiva a través del conocimiento contextual.
volúmenes de datos en menos tiempo y en entornos El procesamiento continuo de datos de dispositivos
distribuidos. Estas tecnologías ofrecen mayor escalabilidad
que las tecnologías tradicionales.
No sorprende que los CSPs tengan los aspectos de Aunque los aspectos de escalabilidad, extensibilidad y tiempo
escalabilidad, extensibilidad y tiempo (casi) real en lo más alto real son citados por los ejecutivos de CSPs como los tres
de su lista. Los CSPs de todo el mundo están experimentando componentes principales de las bases de información, no deben
un aumento sin precedentes en el volumen, la variedad y la dejarse de lado otros componentes, que incluyen seguridad y
velocidad de la información debido a implementaciones de red gobernanza. El 50% de los CSPs que declaran tener iniciativas
de próxima generación, el mayor uso de teléfonos inteligentes big data activas en marcha cuentan con sólidos procesos de
y el auge de los medios sociales. Es cada vez más importante seguridad y gobernanza. Mientras que estos componentes han
para los CSPs correlacionar estos datos de manera que puedan sido parte de las iniciativas de business intelligence desde hace
usarse para monitorear el desempeño de la red y proporcionar tiempo, las consideraciones adicionales en los planos legal,
mejores servicios y una experiencia optimizada a los clientes ético y regulatorio en lo que respecta a big data, introducen
en tiempo (casi) real. nuevos riesgos y expanden el potencial de posibles escándalos
públicos. Algunas compañías han perdido el control de los
T-Mobile en Estados Unidos, puede citarse como ejemplo: datos o los han utilizado de manera cuestionable.
está recopilando nada menos que 17 mil millones de eventos Recientes errores referidos a la privacidad, como copiar listas
por día de su red, almacenando estos datos y sometiéndolos a de contactos de clientes sin su consentimiento, o políticas de
análisis. Este análisis permite a T-Mobile examinar y privacidad inadecuadas, ilustran lo que los clientes, reguladores
correlacionar el desempeño de la red con clientes y servicios y la sociedad no están dispuestos a aceptar.
de alto valor para distribuir mejor su gasto de capital y
su ingeniería de red.
escalabilidad, extensibilidad y tiempo real
como los principales factores para crear una
base de información.IBM Global Business Services 9
La seguridad de los datos – y especialmente su privacidad –
siempre ha sido un componente crítico de la gestión de la Fuentes de big data
información, pero el tamaño, la escala y la profundidad de
big data llevan esta necesidad a un nivel totalmente nuevo. Transacciones 87%
La seguridad y gobernanza se convertirán en tareas cada vez
más importantes y serias. Los CSPs adoptan nuevas fuentes Datos de registro 79%
de información, especialmente los datos de medios sociales. Audio, por ejemplo,
67%
de llamadas
Como condimento adicional, las regulaciones en materia de
Eventos 58%
privacidad siguen evolucionando y pueden variar mucho
de un país a otro. Medios sociales 46%
Geoespacial 45%
“Existe la percepción de que la privacidad y la seguridad es
algo fácil, pero está muy regulada y se vigila muy de cerca,” Emails 44%
explicó un ejecutivo del sector de telecomunicaciones. Feeds externos 40%
Y no son sólo los entes regulatorios los que observan, sino
Texto en formato libre 36%
también los clientes mismos. El ejecutivo agregó:
“Existe una serie de nuevas áreas – como datos de navegación Sensores 33%
en la web - donde hay un área gris entre lo que es legal y lo que
es correcto. Hemos adoptado el enfoque de considerar cada Fuente: Analytics: The real-world use of big data, un estudio de investigación
acción utilizando el estándar de qué pensaría el cliente si colaborativo realizado por el IBM Institute for Business Value y Saïd Business School
(la forma en que usamos los datos) apareciera en la primera en la Universidad de Oxford. © IBM 2012
plana de los diarios.”
Figura 5: Para los CSPs, la mejor descripción de big data son los
requisitos emergentes de más información en tiempo real.
Los esfuerzos de big data iniciales se centran en
obtener conocimientos de fuentes internas de datos
nuevas y ya existentes Los datos internos son los datos más maduros y mejor
La mayoría de los esfuerzos iniciales en el área de big data se comprendidos disponibles para los CSPs. Mediante el uso de la
centran en extraer y analizar datos existentes. Según nuestra analítica, los datos internos extraídos de llamadas telefónicas,
encuesta, más de la mitad de los encuestados del sector de transacciones, interacciones de call center y eventos pueden
telecomunicaciones informó que los datos internos son la proporcionar información valiosa. Los registros de detalles de
fuente principal de big data dentro de sus organizaciones. llamada captan la información sobre quién hizo la llamada,
Esto sugiere que los CSPs están adoptando un enfoque quién la recibió, cuánto duró la llamada, etc.
pragmático respecto de big data. También indica que hay un Con la proliferación de smartphones, ha surgido una nueva
enorme valor no explotado, encerrado en estos categoría de registros de transacción –
sistemas internos (Figura 5). XDRs (extended data record) – que captan otras transacciones,
como la compra y la descarga de una canción o un videoclip,
una recarga de una cuenta prepaga o un pago móvil. Los CSPs
pueden aprovechar la información que ya poseen. Pueden
construir una visión de sus clientes en todos los puntos
atención cara a cara - y usarla para mejorar la experiencia y los
necesidades, predecir el potencial de “up-selling” y más.10 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Big data requiere fuertes capacidades analíticas
CIOs de telecomunicaciones que guían las iniciativas de Sin embargo, big data no crea valor hasta que se pone en
big data de sus compañías están comenzando con estas fuentes práctica para resolver importantes retos del negocio. En este
de información interna aún no explotada. Por ejemplo, sentido, se necesita contar con fuertes capacidades analíticas
TEOCO, un proveedor de soluciones de software de que incluyen tanto herramientas de software como las
telecomunicaciones, analizó 500 terabytes de datos de registros habilidades para manejarlas.
de detalle de llamadas y facturas inter-operador diariamente Un análisis de los CSPs que ya tienen en marcha actividades de
big data revela que empiezan por un núcleo fuerte de capacidades
y mejorar la prestación del servicio. La compañía ayudó a un analíticas, diseñadas para abordar datos estructurados.
operador móvil de Nivel 1 a ahorrar más de US$400 millones Luego, agregan capacidades para aprovechar el caudal
en cuatro años. También permitió a los clientes responder de datos que ingresa a la organización,
proactivamente a problemas de red antes de que afectaran tanto estructurados (datos que pueden convertirse en formatos
el servicio al usuario. de datos estándares) como no estructurados (datos en formatos
no estándares).
La nueva tendencia no es sólo entender quiénes son los
clientes, sino también tener una visión de ellos más contextual, Más del 85% de los encuestados del sector de
basada en ubicación y en tiempo real. Todos los días se telecomunicaciones con iniciativas de big data activas informó
generan terabytes de datos de ubicación y se agrega otra que utiliza capacidades analíticas centrales, como consultas e
dimensión para los CSPs. El 45% de los encuestados del sector informes, y extracción de datos, para analizar big data
de telecomunicaciones que posee una iniciativa de big data en (Figura 6). Comenzar por estas capacidades analíticas
marcha utiliza datos sobre ubicación, por ejemplo, para dar fundacionales es una forma pragmática de empezar a
soporte a campañas de marketing inteligente, detectar fraudes interpretar y analizar big data. La necesidad de capacidades
y mejorar la calidad de la red. más avanzadas de visualización de datos aumenta con la
introducción de big data. Los datasets a menudo son demasiado
El 46% de los encuestados del sector de telecomunicaciones de grandes y los analistas de datos y de negocios no pueden verlos
nuestro estudio con iniciativas big data en marcha extrae datos y analizarlos con herramientas tradicionales de informes y datos.
de fuentes de medios sociales, como Twitter, Facebook, En nuestro estudio, el 77% de los encuestados del sector de
carteleras de mensajes y otros repositorios en línea donde los
consumidores conversan y publican opiniones. Esto les permite de datos.
detectar rápidamente problemas de los clientes y sentimientos
de los consumidores, y les da una visión que puede permitirles El modelado predictivo utiliza algoritmos para encontrar
aumentar los ingresos, reducir costos y proteger su marca. patrones en datos que podrían servir para predecir resultados
similares en el futuro. Tres cuartas partes de los encuestados
del sector de telecomunicaciones con iniciativas de big data
dicen usar análisis predictivo. Un ejemplo de análisis predictivo
Los CSPs buscan tener una visión más es el uso de datos de clientes para descubrir qué clientes tienen
contextual de los clientes, que tenga en cuenta probabilidad de dejar la compañía. Si un CSP puede predecir
las razones que motivan a los clientes a dejar la compañía,
la ubicación y funcione en tiempo real. puede tomar acciones preventivas para evitarlo.IBM Global Business Services 11
Hoy, la mayoría de los CSPs están dirigiendo su abordaje
Capacidades analíticas temprano de big data hacia el análisis de datos estructurados.
Pero big data también crea la necesidad de analizar múltiples
Consultas e informes 93% tipos de datos, incluso datos de ubicación, redes sociales,
datos de sensores y texto de lenguaje natural. Al combinar
Extracción de datos 86%
Visualización de datos 77% de uso para separar patrones de viaje y estacionarios, los CSPs
Modelado predictivo 75%
El análisis de posicionamiento permite a los CSPs manejar la
Análisis geoespacial 60%
Optimización 55% lugares relevantes, e impulsar el marketing basado en
Texto en ubicación en tiempo real. Tres de cada cinco encuestados del
54%
lenguaje natural
sector de telecomunicaciones con iniciativas de big data utiliza
Simulación 40%
análisis geoespacial.
Análisis de voz 36%
Análisis streaming 25%
En más de la mitad de las iniciativas de big data activas, los
encuestados del sector de telecomunicaciones informaron el
Análisis de video 22% uso de capacidades avanzadas diseñadas para analizar texto en
su estado natural, como las transcripciones de conversaciones
Fuente: Analytics: The real-world use of big data, un estudio de investigación
de call center. Este análisis incluye la capacidad de interpretar
colaborativo realizado por el IBM Institute for Business Value y Saïd Business School y comprender los matices del idioma, como el sentimiento,
de la Universidad de Oxford. © IBM 2012 las frases informales y las intenciones.
Figura 6: Los encuestados del sector de telecomunicaciones aplican
una variedad de herramientas de “advanced analytics”. Tal como se describe en el estudio desarrollado por el
IBM Institute for Business Value y titulado “Telecom’s
future is social” (El futuro de las telecomunicaciones es social),
XO Communications, un CSP enfocado en el sector mayorista una cantidad de CSPs comenzaron a utilizar datos de los
y empresarial en los EE.UU, comenzó a usar análisis predictivo medios sociales para ampliar sus conocimientos.21
con su ciclo de facturación mensual de cuentas para predecir la Al combinar características sociales con el conocimiento
pérdida de clientes. Dentro del primer año, se obtuvo una existente sobre comportamiento, los CSPs pueden crear
mejora del 60% en los índices de retención de ingresos. visiones extendidas y más profundas para atraer y
Aunque los gerentes de cuentas de XO ocasionalmente se retener clientes. El análisis de redes sociales también puede
sorprendieron con los clientes que eran candidatos probables a
mensajes personalizados, evaluar qué repercusiones tienen las
abandonar la empresa, el uso de analytics de esta manera
nuevas campañas, productos y servicios, y responder
permitió mejorar la experiencia de los clientes, a tal punto que
se logró revertir la pérdida de una línea de servicio particular marcas y la reputación. Bharti Airtel, por ejemplo, utiliza el
de XO y convertirla en ganancia. análisis de redes sociales para determinar posibles problemas
de los clientes mediante el seguimiento de menciones de la
compañía en redes sociales y de los problemas que surjan.2212 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
El patrón emergente de la adopción de big data se El clima actual de la industria de las telecomunicaciones –
centra en generar un valor de negocio que especialmente el crecimiento de ingresos lento o estable y la
sea cuantificable mayor demanda de gastos de capital para construir redes
El reto general que inhibe la adopción de big data a medida 4G/LTE – dejó a los CSPs con poco interés en realizar nuevas
que los CSPs avanzan por las etapas de adopción –desde la
educación (construcción de una base de conocimiento), requisito que obviamente no es exclusivo de las iniciativas de
pasando por la exploración y el engagement y hasta la
ejecución (implementación de big data a escala) – consiste en big data como una iniciativa atractiva para los CSPs incluyen
comprender el potencial que representa big data, por ejemplo,
la capacidad para articular un caso de negocio contundente clientes o más altos niveles de innovación en
(Figura 7). productos/servicios y velocidad. La toma de decisiones está
impulsada principalmente por el valor de negocio. Las inversiones
propuestas de las que no se espera obtener un
rendimiento razonable no constituyen una prioridad.
Obstáculos de big data La cantidad limitada de CSPs que registran una ventaja
económica y competitiva gracias a big data – como se mencionó
antes, sólo unos pocos CSPs ya operacionalizaron e
Educar Explorar Engage Ejecutar implementaron capacidades de big data & analytics dentro de
sus organizaciones – causa cierta inquietud en otros acerca de
Articular un caso de negocio contundente los retornos previstos de las inversiones en esta área.
Calidad de datos
Comprender cómo
usar big data
que enfrentan los que están en las etapas iniciales del desarrollo
de big data se centra en la comprensión y articulación de un
Foco y soporte
de gestión
necesarias en capacidades de big data y que llame la atención
Habilidades analíticas
comprendan y apoyen su avance.
Habilidades técnicas
Se pidió a los encuestados que identificaran los mayores obstáculos a los esfuerzos de big data dentro de sus
organizaciones. Se ponderaron y totalizaron las respuestas. La ubicación de los casilleros refleja en qué grado Una vez que los CSPs comienzan a enfocarse en un desafío de
domina cada obstáculo en una etapa determinada.
no sorprende que los esfuerzos se centren en encontrar las
Fuente: Encuesta Big Data @ Work Survey, estudio de investigación colaborativo habilidades necesarias para hacer realidad big data: primero,
realizado por el IBM Institute for Business Value y Saïd Business School
en la Universidad de Oxford. © IBM 2012
las habilidades para implementar y evaluar las tecnologías;
después, las destrezas cuantitativas y de visualización requeridas
Figura 7: Comprendiendo los obstáculos clave para la adopción de para llevar a cabo el análisis avanzado y pasar del conocimiento
big data. a la acción.IBM Global Business Services 13
Recomendaciones: El valor podrá venir a través de interacciones más oportunas,
Promueva la adopción de big data informadas o relevantes; también podrá generarse a medida
Un análisis de nuestras conclusiones de la encuesta acerca de que los CSPs mejoran las operaciones subyacentes de manera
big data muestra cómo los CSPs promueven sus esfuerzos en de optimizar la experiencia general de esas interacciones.
este sentido. Impulsados por la necesidad de resolver los retos De cualquier modo, la analítica alimenta los conocimientos de
del negocio, en vista de las tecnologías que avanzan y el big data que se vuelven cada vez más esenciales para crear ese
dinamismo de los datos, los CSPs están buscando dar una nivel de profundidad en esas relaciones.
Para extraer más valor, ofrecemos un conjunto amplio de Desarrolle un modelo de big data para toda
recomendaciones a los CSPs a medida que avanzan por el la empresa
camino hacia big data. Un modelo (blueprint) incluye la visión, estrategia y requisitos
para big data dentro de la organización. Es un paso crítico para
Comprometa los esfuerzos iniciales a los lograr la alineación entre las necesidades de los usuarios de
resultados centrados en los clientes negocio y la hoja de ruta de implementación de TI. Es lo que
Es imperativo que los CSPs centren sus iniciativas de big data genera una comprensión común de cómo los CSPs se
en áreas que puedan proporcionar mayor valor al negocio. proponen usar big data para mejorar los objetivos del negocio.
atenderlos mejor, como resultado de poder comprender
verdaderamente las necesidades y anticipar los Para los CSPs, big data implica repensar fundamentalmente la
forma en que se administran los datos. Muchos CSPs siguen
comportamientos futuros. Poder entender mejor, predecir y
estando organizados por productos, servicios y funciones,
dar a los clientes lo que realmente necesitan es la prioridad
no por clientes, y algunos ni siquiera tienen a un responsable
clave de los CEOs de telecomunicaciones.
de los datos o de la estrategia de datos. Los CSPs necesitan
derribar los silos de datos para permitir el uso de datos en
La digitalización masiva, una de las fuerzas que contribuyó al
auge de big data, también cambió el equilibrio de poder entre de los datos a medida que circula por la organización.
el consumidor y el CSP. Si los CSPs han de entender y dar
valor a clientes más capacitados y exigentes, tienen que
concentrarse en conocer a sus clientes como individuos.
También necesitan invertir en nuevas tecnologías y en análisis
se intentará resolver, así como los requisitos de procesos de
avanzado para obtener una visión optimizada de las
interacciones y preferencias de cada cliente.
que incluye los datos, herramientas y hardware necesarios para
alcanzar la estrategia de big data. Es la base para desarrollar una
hoja de ruta que guíe a la organización por un abordaje
Pero los clientes de hoy - consumidores finales o clientes
pragmático para desarrollar e implementar sus soluciones
business-to-business quieren hacer más que simplemente
de big data de forma tal de generar valor sostenible para el negocio.
con sus clientes, los CSPs deben conectarse con ellos de
manera que sus clientes las perciban como valiosas.14 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Comience por los datos existentes para obtener Con capacidad predictiva, los CSPs pueden comenzar la transición
resultados en el corto plazo hacia una organización optimizada, enfocada a los resultados.
Para obtener resultados en el corto plazo, y al mismo tiempo Se puede crear conocimiento visionario y conocimiento en
dar ímpetu y obtener experiencia para sostener un programa profundidad del cliente, las operaciones y los comportamientos
de big data, resulta crítico para los CSPs adoptar un enfoque en red. El análisis predictivo es la llave para una toma de decisiones
informadas. Por ejemplo, puede revelar patrones que ayudan a
más lógico y efectivo en término de costos para empezar a
buscar nuevos conocimientos es dentro de la empresa. comprar servicios del tipo rich media, lo cual conduce a nuevos
Dar un vistazo internamente, primero permite a los CSPs
apalancar sus datos existentes, software y habilidades para
entregar valor de negocios en el corto plazo y adquirir una – puede ayudar a crear una empresa centrada en la información
experiencia importante. Luego pueden extender sus capacidades
para abordar fuentes y tipos de datos más complejos. Un sistema que es automatizado y consciente de los eventos en
La mayoría de los CSPs se inclinarán por esta tiempo real puede aportar información para promover
opción para sacar provecho de la información almacenada en soluciones de ejecución inmediata. Por ejemplo, un cliente que
repositorios existentes, y al mismo tiempo escalar sus pasa caminando por una tienda de café determinada puede
almacenes de datos para manejar mayores volúmenes y recibir una oferta de descuento en bebidas en esa tienda.
variedades de datos.
Conforme la información contextual de la “Internet de las Cosas”
Cuando los procesos, marcos e infraestructuras técnicas básicas y los datos producidos por las plataformas sociales cobran
necesarias para recaptar y manipular los datos existentes hayan
madurado, los CSPs pueden extenderse a otras fuentes. los CSPs deberían enfocarse progresivamente en adquirir las
Con la proliferación de dispositivos inteligentes y sensores y el capacidades necesarias para potenciar el análisis prescriptivo
crecimiento explosivo en datos estructurados y no
estructurados, surgen nuevas oportunidades de proporcionar tecnologías –que incluyen los sistemas cognitivos- son capaces
servicios personalizados, conscientes del contexto y de evaluar grandes cantidades de datos tanto estructurados
just-in-time, sobre la base de las visiones, los deseos, como no estructurados en tiempo real o casi real.
las preferencias y la ubicación de los usuarios individuales.
Los CSPs están en la mejor posición para atender a un
Un ejemplo de ello es la tecnología Watson, capaz de buscar en
consumidor más inteligente, que cada vez más espera
el equivalente a un millón de libros o aproximadamente 200
productos y servicios únicos y personalizados según sus
millones de páginas de datos, y analizar esta información y dar
preferencias particulares.
respuestas precisas en menos de tres segundos. Watson aplica
tecnologías de procesamiento de lenguaje natural,
Construya capacidades analíticas basadas en las la recuperación de información, la representación de
prioridades del negocio conocimiento y razonamiento, y aprendizaje de máquinas, para
El primer paso para impulsar big data es el uso de herramientas responder preguntas. Esta tecnología, por ejemplo, puede ser
analíticas, como consultas e informes, dashboards y scorecards, útil para permitir a los call centers de los CSPs responder a
para dar soporte a los procesos de negocio clave, que incluyen
la generación de indicadores clave del desempeño y la gestión
de la experiencia con el cliente. De este modo, es posible
transformar los datos en conocimiento, entregando
información relevante, integrada, oportuna y accionable.
Un gran valor reside en lograr que el centro de contacto,
por ejemplo, tenga a su disposición información de red en
tiempo real.IBM Global Business Services 15
Además de adquirir las herramientas, los CSPs también Dé el puntapié inicial en su evolución de
deberían enfocarse en tener el conocimiento analítico correcto, big data
lo cual no es fácil en un mundo donde se observa una alta
La capacidad de recopilar y analizar sistemáticamente los datos
demanda –y escasez crítica—de las habilidades correctas
de análisis. representa un nuevo mundo por explorar para los CSPs.
Con la amplitud de información que los CSPs tienen sobre sus
clientes, poseen importantes ventajas respecto a otros en el
Cree un caso de negocio sobre la base de resultados ecosistema. Los CSPs que actúan con agilidad para capitalizar
que pueda ser cuantificable
los conocimientos escondidos dentro del vasto volumen,
Para desarrollar una estrategia de big data integral y viable y la la velocidad y la variedad de big data se posicionarán para
hoja de ruta subsiguiente se necesita un caso de negocios sólido mantenerse un paso más adelante que sus competidores,
mejorar la experiencia de los clientes, impulsar nuevos
participación activa y el apoyo de uno o más ejecutivos de productos, aumentar la productividad, predecir tendencias
negocio durante todo el proceso. Igualmente importante a la futuras y, especialmente, ganar dinero.
hora de lograr el éxito a largo plazo es contar con una
colaboración sólida y continua entre el área de negocio
y el área de TI. Los CSPs que son capaces de extraer el máximo valor de sus
activos de datos pueden convertirse verdaderamente en
Muchos CSPs están basando sus casos de negocio en los ingresos totalmente nuevos forjando alianzas con agencias de
publicidad, minoristas, prestadoras de salud y entes de la
• Decisiones más inteligentes – Impulsar nuevas fuentes de datos administración pública, entre otros. El ecosistema existente de
para mejorar la calidad de la toma de decisiones. telecomunicaciones tiene el potencial de convertirse en el
• Decisiones más rápidas – Habilitar más capturas de datos en
tiempo real y análisis para dar soporte a toma de decisiones en la buena trayectoria de la industria para tratar los datos de
el “punto de impacto”, como cuando un cliente se encuentra clientes, el estricto marco regulatorio implementado y sus
en un lugar en particular o en el teléfono con un representante obligaciones inherentes de protección de la información.
de atención al cliente.
• Decisiones que marcan la diferencia – Enfocar los esfuerzos de Los CSPs deberían ver una ventana crucial de oportunidad
big data hacia áreas que proporcionan una verdadera
con big data.
diferenciación.
Las telecomunicaciones es una industria preparada para estar a
la vanguardia de la ola de big data, pues ya utiliza tecnologías
Un principio importante sustenta cada una de estas de analítica para big data como diferenciador hoy y se espera
recomendaciones: los profesionales de negocios y de TI deben que con el tiempo esta capacidad se convierta en uno de sus
trabajar juntos durante todo el recorrido de big data. ejes más valiosos.
requisitos de negocio primero, y luego adaptan la
infraestructura, las fuentes de datos y el análisis cuantitativo Para ver más información sobre este estudio del IBM Institute
para respaldar esa oportunidad de negocio. for Business Value, contáctenos: iibv@us.ibm.com
Para ver un catálogo completo de nuestras investigaciones,
visite: ibm.com/iibv
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tiene los últimos informes ejecutivos sobre la base de
investigaciones del IBM
Institute for Business Value: ibm.com/gbs/ideawatch/subscribe
Acceda a los informes ejecutivos del IBM Institute for Business
Value en su tablet descargando la app gratuita “IBM IBV” para
iPad o Android.16 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Sobre los autores Referencias
Bob Fox es el Líder de Industria Global para los sectores de
telecomunicaciones y medios y entretenimientos de IBM
Global Business Services. Bob dedicó 30 años a asesorar a Octubre
proveedores de servicios de telecomunicaciones de todo el
mundo en estrategia de negocios y cómo mejorar las “Leading Through Connections: Insights from the Global
operaciones de cara al cliente.
Para contactar a Bob: robertfox@us.ibm.com. Mayo
Rob van den Dam es el Líder de Telecomunicaciones en el Schroeck, Michael, Rebecca Shockley, Dr. Janet Smart,
IBM Institute for Business Value. En este rol, desarrolla Professor Dolores Romero-Morales y Professor Peter
visiones de industria y estudios de realización de valor para Tufano. “Analytics: The real-world use of big data. How
telecomunicaciones. Rob cuenta con 20 años de experiencia innovative organizations are extracting value from
trabajando en telecomunicaciones. uncertain data.” IBM Institute for Business School
Para contactar a Rob: rob_vandendam@nl.ibm.com. en colaboración con el Saïd Business School,Universidad de
Octubre
Rebecca Shockley es la Líder de Investigación Global en us/gbs/thoughtleadership/ibv-big-data-at-work.html
Análisis y Optimización de Negocios para IBM Institute for Szaniawaski, Kris. “Telcos get into big data.”
Business Value, donde lleva a cabo investigación fáctica sobre
12 de Diciembre de
el tema de business analytics, con el objetivo de desarrollar
telecomsemea.net/content/telcos-get-big-data
liderazgo de ideas para altos ejecutivos.
Para contactar a Rebecca: rshock@us.ibm.com. Sahota, Dawinderpal. “Customer data creating revenue
16 de Octubre
Contribuyentes de
Scott Stainken, Gerente General de la Industria de customer-data-creating-revenue-opportunities-in-unlikely-
Telecomunicaciones, IBM Corporation. places/
Nick Gurney, Líder del sector Comunicaciones en LaValle, Steve, Michael Hopkins, Eric Lesser, Rebecca
IBM Global Business Services, Growth Markets. Shockley y Nina Kruschwitz . “Analytics: The new path
to value: How the smartest organizations are embedding
Eric Lesser, Director de Investigación y Líder para analytics to transform insights into action.”IBM Institute
Norteamérica del IBM Institute for Business Value
for Business Value en colaboración con MIT Sloan
Management Review Octubre
com/services/us/gbs/thoughtleadership/ibv-embedding-
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