4. Vida
promedio
de
analista
en
empresa
X:
9m
Y
no
podemos
hacer
análisis
que
vemos
en
las
noticias.
El
modelo
fue
el
mismo
tras
un
año
de
data-‐
warehousing.
5.
6.
7.
8. Lock In
Value Pricing
¿Computadora
Personal?
Incompatibilidades:
10
y
75%
¿Laptop?
à 40%
más
cara
si
es
de
tipo
empresarial.
Pasamos
del
software
AAA
al
BBB:
• Modelos
mejoraron
X%
su
ROI.
• Se
producían
N
estudios
al
mes
y
ahora
subimos
a
M.
• No
podíamos
hacer
modelos
ZZZ
y
ahora
ya
los
tenemos.
Enemigos
del
valor.
9. Un
analista
fue
a
un
curso
de
AAA:
• Sus
modelos
mejoraron.
• Es
más
veloz.
• Hizo
un
modelo
nuevo.
Point
and
Click
Perspectiva
del
proveedor
Datos Uso
10. Contratamos
analista
experto
y
pudimos:
• Lanzar
familias
de
estudios
nuevos.
• Anticipar
necesidades
y
hallar
más
aplicaciones.
• Entrenar
al
equipo
de
casa.
Vocación
diferente
Crisis
académica
Sobreestimar
consulta
externa
11. Documentamos
actividades
del
área-‐cliente
y:
• El
analista
formó
mejores
métricas.
• Hicimos
análisis
oportunos
acorde
al
flujo
de
trabajo.
• Las
responsabilidades
son
precisas.
Sin
flujos
de
trabajo
Sin
control
de
calidad
12. Recopilamos
información
mediante
sensores:
• Sabemos
cuando
el
cliente
viene
y
no
compra.
• Registramos
clientes
únicos,
aún
cuando
no
nos
lo
dice.
Caducidad
de
información
Retrasos
13. Las
actividades
quedan
registradas
y
descritas:
• Los
datos
son
fiel
reflejo
del
negocio.
• El
cliente
se
interesa
por
corregir
y
actualizar
su
información.
• Podemos
ver,
decidir
y
actuar
en
tiempo
real.
Captura
manual
Auditabilidad
Juntas
sin
documentos
17. ¿Qué
pérdida
anual
se
puede
alcanzar?
• Plataforma
/
cursos
equivocados:
• Provocó
lock-‐in,
y
hay
que
migrar
un
año
de
programas.
• MXN
400k
• Colocó
más
componentes
que
los
que
realmente
usamos.
• MXN
18M
• No
podemos
hacer
los
estudios
que
vemos
en
libros,
revistas.
• MXN
20M
Plataforma: M
MXN
18.
18. ¿Qué
pérdida
anual
se
puede
alcanzar?
• Fallas
en
equipo
analista:
• Sus
estimaciones
de
ganancia
no
son
alcanzadas
en
la
práctica.
• MXN
2M
• No
inician
o
tardan
mucho
en
hacer
análisis.
• MXN
20M
• Se
requirió
más
tiempo
de
consulta
externa.
• MXN
400k
Plataforma: M
MXN
18.
Analistas: M
MXN
20.
19. ¿Qué
pérdida
anual
se
puede
alcanzar?
• Fallas
en
definición
del
negocio:
• Se
entregó
el
análisis,
pero
el
equipo
receptor
no
sabía
cómo
aprovecharlo.
• MXN
16M
• La
caducidad
de
datos
añadió
un
factor
de
merma.
• MXN
2M
Plataforma: M
MXN
18.
Analistas: M
MXN
20.
Negocio: M
MXN
16.
20. ¿Qué
podemos
hacer?
• Prototipos
• Prueba
la
utilidad
para
el
negocio.
• Cómo
entregar
el
resultado.
• Evita
Lock-‐In:
pego
a
estándares.
• Mejora
Value Pricing:
mejor
posición.
21. ¿Qué
podemos
hacer?
• Mediciones
incrementales.
• Identifican
dónde
crecer
la
inversión
y
dónde
dejar
de
perder.
• Atraen
interés
a
través
de
rendimientos
claros.
• Prototipos
22. ¿Qué
podemos
hacer?
• Invertir
en
capacidades.
• Entrenamiento
acorde
a
plan
de
trabajo,
no
acorde
a
herramienta.
• Consulta
combinada
con
entrenamiento.
• Prototipos
• Mediciones
incrementales
24. Mitos
Reduce
empleos
• La
optimización
conserva
negocios
en
México.
• Call center.
• Manufactura.
• Análisis.
• Turismo.
Reduce
empleos
• Optimización
sólo
es
una
función;
también
hay
estrategia
y
perfilado.
• Ventas
y
Marketing.
• Prevención
de
fraude.
• Evasión.