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Monetización de datos: la gran oportunidad para las "Legacy"Agéndalo en tu calendario habitual ¡en tu horario!

¿Qué debe tener en cuenta una empresa tradicional para abordar un proyecto de Monetización de datos?
Lunes, 2 de marzo de 2020, de 13.00 a 14.00 hs Horario de Virginia (US)
Webinar en español
 
A diferencia de lo que muchos puedan pensar el concepto de monetización de datos no equivale a la venta de datos ni tampoco es nuevo. ¿Sabéis que su origen se remonta a 500 años atrás?
 
En este Webinar vamos a profundizar en la monetización de datos como una oportunidad para la mejora de márgenes y beneficios a corto plazo de las empresas. Destacaremos la importancia de desacoplar la Monetización de datos de la Transformación Digital, aspecto especialmente relevante para las compañías donde aún predominan los sistemas legacy.  
 
El concepto de monetización de datos no es nuevo. Hace unos 400 años, las compañías de seguros se formaron sobre la base de la monetización de los datos.
 
La ciencia actuarial aplicada a la longevidad y la salud es la columna vertebral de las industrias de seguros de vida y salud y ha existido durante décadas. Lo mismo es cierto para el el conjunto "pronóstico del tiempo" y el mercado de "materias primas". Hay muchos otros ejemplos.
 
¿Qué hay de nuevo hoy por hoy?
 
¿Y qué pueden hacer las empresas "legacy" para aprovecharse de la ola de la monetización de datos?
 
En primer lugar el costo de la informática y el almacenamiento de datos ha disminuido drástica y rápidamente. El costo de la computación es aproximadamente una centésima parte de lo que era en la década de 1970. Y el costo por megabyte de almacenamiento de datos en 1956 ha caído de US $ 85,000 a $ 0.00002 hoy en dólares constantes.
 
Además las velocidades de conexión de cientos de megabits por segundo ahora cuestan solo decenas de dólares por mes (Fuente: The Economist). El resultado de esto es que las organizaciones instalaron una gran cantidad de sistemas, computadoras y software, para mejorar sus servicios, lo que resulta en la captura y el almacenamiento de enormes cantidades de datos. La mayor parte es, en el mejor de los casos, subutilizada.
 
En segundo lugar hoy existen técnicas analíticas muy avanzadas para procesar y analizar datos. Esto se acelera además por la aparición del uso compartido de código abierto que ha hecho que herramientas muy sofisticadas estén disponibles de forma amplia y económica. Y todos los días, se lanzan herramientas aún mejores y más rápidas.
 
Las empresas pueden y deben obtener beneficios operacionales de monetización de datos tan pronto como tres meses después de embarcarse en una iniciativa y consolidar esos beneficios en seis a doce meses, dependiendo de la iniciativa.
 
Sin embargo, deberán hacer algunos ajustes:
 
- Desacoplar la monetización de datos de la transformación digital. El hecho es que la transformación digital no es un precursor esencial para la monetización de datos. La mayoría de las empresas "Legacy" se han embarcado en importantes inversiones en transformación digital. Sin embargo muy pocos han pensado en la monetización de datos.
 
La monetización de datos no requiere transformación digital para generar un impacto significativo. Existe una idea errónea de que, aunque hay muchos datos, no es fácilmente accesible y, por lo tanto, no se puede utilizar para la monetización. Por supuesto cuantos más datos se recopilen y cuanto más estructurado y organizado sea el almacenamiento de esa información, mejor. Sin embargo con las herramientas disponibles en la actualidad la mayoría, si no todos los datos que las instituciones financieras capturan actualmente, pueden monetizarse rápidamente.
 
- Enfoque de arriba hacia abajo. Ponga a un miembro directivo a cargo del programa de monetización de datos. Ella o él deberían estar facultados para impulsar el cambio. Y al mismo tiempo incentivar a los diferentes departamentos a participar. 
 
- Establezca objetivos financieros agresivos pero alcanzables con plazos de entrega en meses, no años.
 
- Trate de Reducir la complejidad de la monetización de datos. Si bien la complejidad debida a la gobernanza y los controles regulatorios son una realidad ineludible, la experiencia en casos reales demuestra que, con el enfoque correcto, las iniciativas de monetización de datos se pueden completar en una fracción del tiempo que se toma hoy por hoy.
 
Las causas de la complejidad interactúan exponencialmente, cierto: # múltiples iniciativas, # múltiples partes interesadas, # múltiples fuentes de datos, # múltiples herramientas de monetización, # múltiples plataformas generadoras de datos, etc..
 
Es poco probable disminuir esa complejidad interna a menos que las instituciones emprendan transformaciones culturales disruptivas hacia la simplificación, identificando y eliminando la complejidad innecesaria.
 
La monetización de datos puede ser una de las mayores oportunidades disponibles para las compañías "legacy" de servicios financieros. Es probable que sea una de las formas más rápidas y seguras de compensar los próximos contratiempos económicos y demás Cisnes Negros. ¿Están las empresas listas para el desafío?.
 
Agenda
  • 13:00 - 13:30 hs
    Habla el experto por Amparo Marin, de Universidad Politécnica de Madrid
  • 13:30 - 14:00 hs
    Servicios de Monetización de datos por Rohit Gupta, de Essex Lake Group
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Ponentes de este webinar
Ingeniero de Telecomunicaciones, MBA y doctoranda en modelos cuantitativos aplicados al entorno estratégico financiero en Universidad Politécnica de Madrid
Ingeniero de Telecomunicaciones, MBA y doctoranda en modelos cuantitativos aplicados al entorno estratégico financiero.
Experta en innovación, Analítica avanzada y nuevos modelos de negocio que potencien la mejora de márgenes a través de la Opetarivizacion de la monetizacion de Datos.
Managing Director en Essex Lake Group
Rohit is the Managing Director at Essex Lake Group. In his role, he brings eleven years of experience in the retail banking and credit card industry.
He has been involved in complex problem solving across multiple analytical domains such as Retail Branch Operations, Collection, Recovery and Fraud Analytics. He brings vast experience in handling complex data solutions driven by DIAC methodology.
He specializes in numerical simulations, algorithm development, unsupervised and supervised predictive modelling by leveraging advanced mathematical techniques.
He is also the Global Head of Staffing for Essex and is responsible for staff allocation and career development across offices.
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