Las personas siempre han realizado Business Intelligence (BI) con herramientas cuyo grado de sofisticación va de acuerdo a las necesidades del negocio, desde simple lápiz y papel hasta software específicos para BI. Lo fundamental es, como propone SPSS, aprovechar el poder de los datos para anticipar situaciones futuras y tomar decisiones oportunas, una posibilidad que brinda a través de su solución Clementine, sistema de análisis predictivo que permite confeccionar modelos de comportamiento de clientes. Para conocer en profundidad el campo de acción de esta herramienta, conversamos con Stephen Cressall, V.P Business Development de la compañía.
¿De qué manera se diferencia esta aplicación de los cubos OLAP?
Las herramientas de BI que integran cubos OLAP, aunque son poderosas y permiten efectuar consultas a la base de datos obteniendo respuestas precisas, son poco efectivas a la hora de predecir, dado que se limitan a analizar el pasado. En cambio, SPSS con su solución de análisis predictivo ofrece la posibilidad de explotar los datos para comprender lo que ocurrirá en el futuro.
Por otra parte, otro de los aspectos que nos diferencia es en la incorporación de la metodología CRISP-DM dentro de nuestras soluciones, la que permite ordenar el pensamiento lógico, estableciendo seis etapas en el desarrollo de modelos de comportamiento.
¿Cómo evita SPSS que estos modelos queden limitados sólo a los analistas?
Si bien generalmente los modelos son efectuados por un reducido grupo de especialistas, SPSS pone la información al alcance de quienes realmente toman decisiones a diario y están en contacto con los clientes, como ejecutivos de cuenta y agentes de call center, entre otros. Nuestra solución de análisis predictivo -conformada por Clementine, Clementine Solutions Publisher y Cleo- no sólo brinda la posibilidad de exportar el modelo, sino todo el flujo analítico que hay antes de llegar a éste, desde el acceso a los datos, pasando por las transformaciones que éstos experimentan, hasta integrarlo dentro de las aplicaciones de la organización. De este modo, la estructura original de la base de datos se mantiene y las modificaciones se hacen en el mismo entorno analítico, pudiendo interactuar desde las aplicaciones que ya poseen en la empresa.
¿Estos patrones permiten aprovechar los datos no estructurados que se manejan?
Sí, lo que es fundamental si se considera que muchas compañías almacenan una gran cantidad de información en formato de texto o no estructurado, que en la mayoría de los casos no se aprovecha. SPSS integra en Clementine la aplicación Text Mining for Clementine, que permite extraer conceptos de distintas fuentes de datos de texto con la información más relevante. Con esta capacidad se potencia una oportunidad inmejorable para elevar la relación con el cliente, como es el contacto directo.
¿Qué servicios ofrecen asociados a sus soluciones?
SPSS cuenta a nivel local con un departamento técnico que apoya en la implementación de estas soluciones en todas las etapas: capacitación, soporte técnico y consultoría. En este último aspecto, brindamos el servicio de coaching, a través del cual generamos el primer modelo junto al cliente, logrando que éste se sienta más confiado. En forma complementaria, ofrecemos también asesorías para la generación de reportes, modelos y en la implementación general de nuestras soluciones.
