Latinoamérica. El mundo se ha vuelto digital, cada día nuestra productividad depende de Internet y los sistemas de información. A diario se genera una gran cantidad de datos personales y/o empresariales y todos dejan una copia en algún sistema que se encuentra conectado en la red.
¿Qué valor obtiene una organización al analizar sus datos?
Hace algunos años, el costo que implicaba analizar grandes cantidades de datos era muy alto y no se tenía una metodología adecuada para cuantificar su valor, pero, hoy en día, existen soluciones tecnológicas que aprovechan las capacidades de computo del hardware y pueden estructurar los datos generando un importante conocimiento para las organizaciones, lo que puedan hacer estar es lo que los pone en una posición competitiva más adecuada.
En realidad el conocimiento es invaluable. Desarrollarlo a partir del análisis de datos, es la base de la toma de acciones dentro de una organización y maximiza sus ventajas competitivas frente a las compañías del sector. No es un tema particular de las empresas, las mismas personas toman mejores decisiones a partir de sus experiencias cotidianas.
Los casos de uso del análisis de datos son diversos, y están siendo probados en diferentes sectores de la economía. Desde la posibilidad de conocer de forma adecuada a sus clientes, hasta la capacidad de desarrollar productos y servicios que suplan necesidades; o logrando reducir los costos de la operación, son algunos de los logros de la implementación del Big Data.
Para resumir los alcances podemos decir que es factible a través de modelos de datos apoyar a las organizaciones en la gestión de riesgos, la identificación y aprovechamiento de oportunidades y la detección de eficiencias. Una de las soluciones más importantes desarrollados por el Grupo A3SEC, debido a su conocimiento y experiencia en temas de seguridad y control, está orientada a la identificación, medición y mitigación de los riesgos que puedan impactar los objetivos estratégicos de la organización.
Dentro de las buenas prácticas de gestión, los modelos de riesgos son fundamentales. Para ello la organización debe identificar y tomar decisiones frente a eventos que puedan impactar el logro de los objetivos. Estos modelos deberían ayudar a reducir al máximo la subjetividad de las personas, quienes, por errores de percepción, pueden tomar decisiones no adecuadas ante la gestión de riesgos.
Debido a que muchas de las decisiones de la gestión de riesgos se soportan en la subjetividad de los analistas o responsables de riesgos, algunos de los errores que pueden impactar una adecuada mitigación son:
Creer que la frecuencia de un suceso depende de la experiencia del individuo o su capacidad de acordarse de los sucesos ocurridos.
Deshacerse de un incidente presentando un escenario alternativo.
Las emociones provocadas por un suceso determinan la probabilidad.
Uno de los errores de los modelos de riesgo es dejar en personas la valoración del impacto y la probabilidad de incidentes. Estas decisiones pueden hacer desviar los pocos recursos de una empresa en algo de menor importancia. Debido a este tipo de problemas, los modelos de riesgo han tenido inconvenientes en su implementación y han perdido credibilidad en los altos directivos de las organizaciones.
Con la capacidad de medir la frecuencia de los sucesos y el análisis de la historia de las organizaciones, el desarrollo de modelo de gestión de riesgos a partir de tecnologías como el Big Data, nos provee una oportunidad de apalancar los modelos de riesgo y garantizar que el logro de los objetivos estratégicos sea más eficaz a través de una visión total de la organización.
Por Javier Díaz Evans
Vicepresidente de Las Américas de A3SEC
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