Análisis en modalidad autoservicio, impulsa los resultados comerciales

General Motors (GM) construyó una plataforma de análisis predictivo, para alimentar las perspectivas en todas sus líneas de negocios, incluido el mercado emergente de vehículos autónomos.

El gigante automotriz ha desarrollado una plataforma de análisis predictivo que genera información sobre varias estrategias comerciales centrales, incluida la anticipación de la demanda del mercado de vehículos autónomos. MAXIS, abreviatura para MAXimizing InsightS (maximizar las estadísticas), representa una inversión multimillonaria en tecnologías de procesamiento de datos, que coincide con la revisión de la estrategia de TI de la compañía.

-"MAXIS, que recibió un "CIO 100 Award" en excelencia de TI, está haciendo accesible la información para miles de empleados de GM, incluidos analistas empresariales, ingenieros de software, científicos de datos y ejecutivos de Nivel C"-, dice Les Copeland, CIO de GM de estrategia de datos globales. servicios de Inteligencia Artificial y Análisis, que supervisa la plataforma.

Entre sus atributos clave está el análisis en modalidad autoservicio, que permite a los empleados consultar una interfaz de búsqueda similar a Google para obtener información sobre necesidades comerciales específicas, incluidos precios, incentivos y optimización de mercadotecnia, gestión y pronóstico de clientes potenciales, así como detección de problemas.

El análisis en modalidad autoservicio, acelera las perspectivas

El uso de plataformas de datos como servicio para democratizar la información se está convirtiendo en algo que está en juego. Según Gartner, la salida analítica de los usuarios empresariales con capacidades de autoservicio superará a la de los científicos profesionales de datos para 2019. Más de 3.000 CIO que Gartner encuestó clasificaron el análisis y el BI como la principal tecnología diferenciadora para sus organizaciones.

-"Aproximadamente 300 ingenieros de software de GM trabajaron en MAXIS, que incluye cuatro pilares principales"-, dice Copeland. -"El primer pilar implica la ingesta de datos: más de 30 mil millones de registros (1,5 petabytes) por día."-

Los datos provienen de fuentes internas como sensores de aplicaciones e Internet de las cosas (IoT) de los automóviles ya conectados, así como fuentes externas de los socios y otras fuerzas del mercado que conforman la cadena de suministro de GM.

Un desafío clave para dicha "hiperingestión" es asegurar que los datos se "limpien" y se vinculen a su sistema fuente. -"Al igual que cualquier empresa, teníamos cosas que limpiar"-, dice Copeland.

El segundo pilar implica garantizar que los datos se definan lo suficientemente bien como para que cualquier persona en GM pueda usar MAXIS, desde ejecutivos de negocios que quieran calcular Key Performance Indicator (KPI), hasta científicos de datos que quieran validar sus algoritmos. -"No queremos que nuestros científicos de datos pasen horas discutiendo datos"-, dice Copeland.

El tercer pilar incluye hacer que los datos sean accesibles a través de MAXIS. Antes de MAXIS, la estrategia analítica de GM involucró a cientos de personas examinando detenidamente las solicitudes de análisis de una serie de empleados, cuyos derechos de acceso estaban dictados por sus roles.

Con las reglas de cumplimiento incorporadas, MAXIS automáticamente verifica a qué información pueden acceder los empleados. -"Hubo un cambio masivo para cambiar la cultura y lograr la alineación en una nueva forma de hacerlo"-, explica Copeland.

El cuarto pilar implica obtener ideas para "ayudar al negocio a ganar", dice Copeland. Entre las ideas de negocios que Maxis ha generado:

• Los expertos globales en compras de GM usaron MAXIS para identificar oportunidades de reducción de costos que no eran visibles usando procesos convencionales.
  
• Los equipos de atención al cliente y post-venta, calidad y compras se asociaron con TI para crear cubos de datos que permitieran informes de garantía de autoservicio, así como detección y alertas automatizadas.
  
• El servicio MAVEN de movilidad y uso compartido de vehículos utiliza a MAXIS para dirigirse a nuevos clientes mediante la identificación de las características de los clientes actuales.
  
• MAXIS informa las decisiones futuras para fijar precios de vehículos más temprano en el ciclo de desarrollo.
  
• MAXIS mejoró la efectividad de la mercadotecnia de las principales marcas de la compañía.
  
• MAXIS también brindó información sobre la recuperación de costos de garantía, el desarrollo de análisis inteligente de número de identificación de vehículos y el equilibrio entre oferta y demanda.
  
• MAXIS también ayudó a diagnosticar y determinar las causas de los problemas del índice de fallas del motor Malibu 1.5L Turbo.

MAXIS también está ayudando a GM a identificar oportunidades de negocios para la conducción autónoma. GM usó la plataforma para construir modelos de datos para una iniciativa GM/Cruise Automation, con el objetivo de pronosticar las tasas potenciales de uso de vehículos autónomos en áreas geográficas, junto con información geoespacial que predice cómo las flotas autónomas podrían desplegarse en las ciudades en el futuro.

Con su potencial para reducir el consumo de combustible y los accidentes automovilísticos, la conducción autónoma a menudo se anuncia como la próxima "Gran Cosa" en el mercado mundial del automóvil. Gartner espera ver múltiples lanzamientos de vehículos autónomos alrededor de 2020.

En general, GM estima que el beneficio comercial de MAXIS ya superó los $ 100 millones de dólares en 2017, con el potencial de duplicar o triplicar esa cantidad para este año 2018. "Hemos visto un aumento exponencial en el valor general que los socios comerciales pueden generar en Maxis", dice Copeland.

Bajo el capó

GM incorporó a MAXIS con la tecnología de varios proveedores estratégicos, incluidos Microsoft, IBM y Teradata, así como varias herramientas de software de código abierto, incluido Hadoop y muchos servicios personalizados para admitir la ingestión y el procesamiento de Big Data.

Para adaptarse a las múltiples personalidades basadas en roles de GM, desde analistas comerciales hasta científicos de datos, con las herramientas y bibliotecas para generar conocimientos críticos, MAXIS incluye un paquete integrado de herramientas compuesto por SAS, Microsoft e IBM, así como herramientas de código abierto como HUE , Spark, Jupiter, Ignite y otros.

Copeland dice que la pila de MAXIS, que se ejecuta en una nube privada basada en Pivotal Cloud Foundry, evolucionará a medida que GM identifique nuevas formas de obtener ventajas competitivas utilizando datos.

-"Sólo por ejemplo, GM está aplicando capas en las herramientas de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para hacer que MAXIS convierta los datos en información que se pueda utilizar de manera más inteligente y más relevante"-, dice Copeland. -"A medida que avancen estos y otros métodos, seguiremos viendo la oportunidad de resolver desafíos complejos e identificar nuevas oportunidades comerciales a lo largo del tiempo"-, agregó.

MAXIS no hubiera sido posible sin una importante revisión de TI liderada por el CIO Global Randy Mott. Cuando Mott llegó a la compañía en 2012, aproximadamente el 90% de la organización y los sistemas de TI se externalizaron al brazo de servicios EDS de HP, así como también a otros proveedores de servicios de TI, con cientos de aplicaciones flotando en más de 20 centros de datos.

Pero Mott se dio cuenta de que GM estaría mejor atendido para acomodar la creciente velocidad del negocio mediante la construcción de más software interno. Entonces, Mott contrató a 10.000 empleados de TI y comenzó a reconstruir su infraestructura informática desde cero.

"Sin esa transformación, MAXIS no hubiera sido posible", dice Copeland.

MAXIS es una de varias nominadas para recibir premios en este 2018 en el marco del "CIO 100 Symposium", del 13 al 15 de agosto, en Terranea Resort en Rancho Palos Verdes, California. Más de 300 CIO y altos ejecutivos de empresas participarán en sesiones de reflexión, mesas redondas, talleres interactivos en el evento.

En conclusión, MAXIS representa un uso práctico de elementos que son parte de la Tercera Plataforma, Cuarta Revolución Industrial y la Transformación Digital. ¿La moraleja de este caso de éxito? A veces es necesario hacer "tabula rasa" y comenzar desde el principio, pero siempre con objetivos claros, mensurables, alcanzables, replicables.

¿Cómo está aplicando los elementos de la Tercera Plataforma, Cuarta Revolución Industrial y la Transformación Digital en su empresa u organización?