Presentación Feria de Aplicativos Informáticos en la Facultad de CCEE

Historias de éxito

Soluciones Inteligentes

Quanam A Knowledge Company

Soluciones Inteligentes para la Toma de Decisiones

Quanam en números

Años en el Mercado 34

+15+450 Consultores (45 en BA)


Clientes+600Oficinas en América Latina9

Años trabajando en BA+15

Nuestra actividad en diferentes países

AlemaniaFrancia

Holanda

México

Honduras,Costa Rica,

Panamá

Puerto Rico

CuracaoAruba

Trinidad y Tobago

Venezuela

Colombia

República Dominicana

Saint Marteen


Alemania

Italia

Portugal

España

FranciaPanamá

Ecuador

Chile

Perú Brasil

Paraguay

Uruguay

Argentina

Bolivia

Agenda

Business AnalyticsBusiness Analytics

Reporteo y Análisis

Cuadro de Mando Integral

Presupuestación


Análisis Predictivo

Investigación

Fraud Intelligence Analyst

Riesgo y Cumplimiento (GRC)

Conclusiones

BIG DATA: More Analytics on All Data


+80% de los CEOs necesitan hacer un mejor trabajo capturando y entendiendo rápidamente la información para

poder tomar decisiones de negocio de forma rápida

+50% de los usuarios no confían en la información disponible


80% de los problemas de datos no son detectados por el propio equipo hasta que los usuarios reportan el problema

Sources: IBM & Industry Studies, Customer InterviewsIBM CIO SurveyAccenture survey

69% de las compañías tienen 5 + repositorios… (25%: tienen más de 15+) para almacenar datos de una gran diversidad de

sistemas

Business

Planificación

Gestión Estratégica

Riesgo y Cumplimiento

Business Analytics


Business Analytics

Modelado Predictivo

Investigación

Business Intelligence

CPM: Alinear ejecución a la estrategia


Perspectivas de información

Balanced Scorecard

Análisis Multidimensional

DataMining / Investigación

Planificación

Nivel Gerencial

Nivel Directivo


Análisis Multidimensional

Reportes Operativos

La información correcta, para el usuario correcto, en el momento correcto.

� Consistencia (“Limpia”)� Seguridad� Proactividad

Nivel Operativo

Agenda

Business Analytics

Reporteo y Análisis Reporteo y Análisis


Presupuestación



Investigación



Conclusiones

Val

or p

ara

el n

egoc

io DecisionesOptimas

DecisionesOptimas

Descriptivo (pasado) Predictivo (futuro)

PredictiveAnalytics

BusinessIntelligence

Evolución del Análisis

BIGDATADATABIG

DATADATA

Real Time

Redes


Val

or p

ara

el n

egoc

io

Tiempo

¿Qué leofrecemos, a que precio,

por que canal?


por que canal?

OptimasOptimas

¿Qué clientes están por comprar?


Data miningData

mining¿Cuántos productos vendimos?

¿Cuántos productos vendimos?

ReportesReportesReportesReportes

OLAPOLAP

¿De qué tipo, en que lugar?¿De qué tipo, en que lugar?

Forecasting / PlanificaciónPlanificaciónForecasting / PlanificaciónPlanificación

¿Cuál es la proyección de ventas?


Redes Sociales (Twitter, Blogs,

Facebook)

Mails

Videos

Smartphones

Sensores / Medidores

Sistema Integrado de Sistema Integrado de InformaciónInformacióndeldel AreaArea SocialSocial

OrganismosCiudadano

S e g u r i d a d

S Prestaciones:13 Fase I


Información Consolidada

BPSINAU

MIDESMSP

ASSE

INE

Seguridad

Beneficiarios: Todos los habitantes

documentados del Uruguay

13 Fase I18 Fase II

Dirección General Impositiva

Segmentar contribuyentes

Identificar perfiles de riesgo

Focalizar los planes de fiscalización y actuaciones

Optimizar los procesos internos asociados a los servicios y al control

Satisfacer los requerimientos de información de la DGI para llevar a cabo una mejor gestión en los diferentes niveles de la organización, apoyando la toma de decisiones estratégicas.


Optimizar los procesos internos asociados a los servicios y al control

Disponer de estadísticas tributarias para fines internos y externos

Disponer de herramientas para medir el impacto en la recaudación de los cambios normativos

Facilitar el control de la gestión.

Mejorar los servicios al contribuyente

Cruzar agilmente información de fuentes externas (DDC, DGR, OC, Prov. Est, BPS, etc.)

Socio Tecnológico en BA

BANCARD: Objetivos del Proyecto

Diseño e implementación de un Datawarehouse que permita nuclear la información de tarjetas de crédito/debito y cajeros automáticos de todos los Bancos de Paraguay.El sistema debe ser capaz de proveer a las instituciones información confiable sobre sus clientes y el mercado.

Por tratarse de información extremadamente sensible el sistema debe garantizar la confidencialidad de los datos brindados por cualquier medio.


ObjetivosObjetivos

• Consolidar los datos de diversas fuentes.• Manejar grandes volúmenes de datos.• Proveer información de forma ágil y performante.• Ser capaces de responder a los deferentes pedidos de las entidades y evolucionar junto con el negocio.

brindados por cualquier medio.

Agenda

Business Analytics


Cuadro de Mando IntegralCuadro de Mando Integral

Presupuestación



Investigación



Conclusiones

M I S I O NPor que existimos

V A L O R E SEn que creemos

V I S I O NQue queremos ser

E S T R A T E G I A

Traduciendo la Misión en resultados deseados

Visión General del proceso Estratégico


E S T R A T E G I ANuestro plan de juego

INICIATIVAS / PLAN DE ACCIONQue debemos hacer

OBJETIVOS PERSONALESQue debo hacer yo

Procesos Operacionales

Resultados EstratégicosAccionistas Satisfechos Clientes Fieles Procesos Efectivos Personas Motivadas y Focalizadas

Cuadro de Mando IntegralTraduciendo la estrategia en operación

Barreras para implementar la estrategia

Comunicar la estrategia a toda la fuerza de trabajo

Es importante que losgerentes tengan incentivos Discutir/analizar la

estrategia periódicamente

Algunas empresas fallan

al ejecutar su

Barrera de Incentivos

Comunicación

Barrera de Gestión


Vincular presupuestos a la estrategia

gerentes tengan incentivos vinculados a estrategia estrategia periódicamenteal ejecutar su

estrategia

Barrera de los Recursos

Indicadores Metas IniciativasMapa Estratégico

1 2 43

Cómo trabaja el Modelo de Gestión de BSC


Demo


“Cascadeo” de Cuadros de Mando

Perspectiva financieraPerspectiva financiera

Perspectiva procesosPerspectiva procesos

Perspectiva Aprendizaje y crecimiento

Creación de valor

ProductividadCrecimiento

ingresos

Precio Calidad Disponib. servicio Imagen

Excelencia operativa

Cercanía al cliente

InnovaciónSeguridad

y protecciónambiental

Capitalhumano

Capitaltecnológico

Capitalorganizacional

Perspectiva clientes


Creación de valor


ingresos



Creación de valor


ingresos


Dire

cció

n G

ener

alD

irecc

ione

s






Cercanía al cliente

InnovaciónSeguridad

y protecciónambiental

Capitalhumano

Capitaltecnológico






Cercanía al cliente Innovación

Seguridady protecciónambiental

Capitalhumano

Capitaltecnológico


Dire

ccio

nes

Ger

enci

as




Creación de valor


ingresos





Capitalhumano

Capitaltecnológico






Creación de valor


ingresos





Capitalhumano

Capitaltecnológico






Creación de valor


ingresos





Capitalhumano

Capitaltecnológico






Creación de valor


ingresos





Capitalhumano

Capitaltecnológico



ANCAP: Objetivos del Proyecto

Diseño e implementación de un Datawarehouse corporativo que abarque las diversas aéreas de información de la empresa y la explotación del mismo con herramientas de Inteligencia de Negocios de Cognos, logrando la unificación de criterios e información, brindando de esta manera información confiable y de fácil acceso para los usuarios.


Objetivos

• Consolidar todas las fuentes de información de la empresa• Proveer información confiable y oportuna a todas las Áreas de Negocio.

• Construcción de un tablero de Mando Corporativo y por negocio.

• Brindar apoyo a todos los procesos de negocio de la empresa.

Agenda

Business Analytics



PresupuestaciónPresupuestación



Investigación



Conclusiones

Val

or p

ara

el n

egoc


DecisionesOptimas


PredictiveAnalytics



BIGDATADATABIG

DATADATA

Real Time

Redes


Val

or p

ara

el n

egoc

io

Tiempo


por que canal?


por que canal?

OptimasOptimas



Data miningData




OLAPOLAP






Facebook)

Mails

Videos

Smartphones


ANCAP: Objetivos del Proyecto

La Gerencia de Planificación estratégica, busca una solución informática que permita apoyar la carga y gestión del presupuesto Público y de Gestión. La confección del presupuesto se basaba en planillas Excel, esta solución resultaba inmanejable, dado que insumía gran cantidad tiempo para consolidarlo y hacía imposible registrar a un nivel de detalle adecuado.


Objetivos

• Facilitar de la carga, consolidación y seguimiento del presupuesto publico de la empresa

• Facilitar de la carga, consolidación y seguimiento del presupuesto de Gestión de la empresa

• Administrar las interfaces con el ERP (SAP).• Generar estados de resultados por área.• Permitir comparativos con años anteriores.• Generar escenarios What If

de detalle adecuado.

Agenda

Business Analytics



Presupuestación


Análisis PredictivoAnálisis Predictivo

Investigación



Conclusiones

Val

or p

ara

el n

egoc


DecisionesOptimas


PredictiveAnalytics



BIGDATADATABIG

DATADATA

Real Time

Redes


Val

or p

ara

el n

egoc

io

Tiempo


por que canal?


por que canal?

OptimasOptimas



Data miningData




OLAPOLAP






Facebook)

Mails

Videos

Smartphones


Soluciones IBM para Análisis Predictivo - SPSS

• Data Collection:

• Visión precisa de las actitudes y preferencias de los clientes (Investigadores de encuestas y de mercado)

• Statistics:

• Análisis estadísticos que adicionan confianza a los resultados y decisiones


confianza a los resultados y decisiones tomadas

• Modeling:

• Entrega capacidad predictiva para la toma de decisiones del día a día.

• Deployment:

• Maximizan el impacto del análisis predictivo en la organización, a través de la colaboración entre analistas. Combina analítica predictiva, reglas locales y puntuación para ofrecer acciones recomendadas en tiempo real.

Clasificar sujetos y objetos en grupos reconociendo patrones / basándose en sus atributos

Asociar qué eventos ocurren habitualmente de forma

Objetivos Modelado


Asociar qué eventos ocurren habitualmente de forma simultánea

Secuenciar qué eventos normalmente llevan a otros

Predicción de lo que puede ocurrir en el futuro

Aplicaciones Modelado


SegmentaciónSegmentación (K-medias, Kohonen, Bietápico, Anomalía)

Asociación Asociación (A priori, GRI, CARMA, Análisis de Secuencia)

Algunas Técnicas disponibles en Modeler


ClasificaciónClasificación (Factorial, Discriminante, Red Neuronal, C5.0, GLM, Máquinas de Vectores de Soporte, Redes Bayesianas, Modelos de auto aprendizaje, Vecino más próximo, Árboles, Listas de Decisión, Selección de características)

Predicción Predicción (Regresión Lineal, Series Temporales, Regresión de Cox, Regresión Logística)

Automáticos Automáticos (Auto numérico, Auto clasificador, Auto Agrupación, ModelizadorARIMA automático)

Una estrategia focalizada implica importantesahorros a la vez que mejora el desempeño

� Mensaje más directo

� Ahorro de costos

� Mayor impacto de los

Em

pres

as /

Per

sona

s


� Mayor impacto de los

recursos invertidos

� Generación de conocimiento

cliente.

Em

pres

as /

Per

sona

s

Clientes antipropensos

Objetivo conreglas

sin modelo

El objetivo del proyecto es desarrollar una herramienta que facilite el análisis del comportamiento de los contribuyentes, permitiendo una óptima selección de casos, a fin de detectar evasión, fraude, subdeclaración y omisión.

Se pretende que el SISCA mejore y automatice el proceso de selección, se alimente de información de las distintas fuentes que

BPS - ATYR: Proyecto SISCA


selección, se alimente de información de las distintas fuentes que utilizan estas áreas y de nueva información tanto interna como externa a la Institución, integrándose con los distintos sistemas existentes.

La utilización de modelos predictivos permitirá al BPS incrementar la efectividad sobrebase y encontrar nuevos patrones de irregularidades

SISCA: Objetivo

Empresas


Irregularidades

FiscalizaciónFiscalización

Agenda

Business Analytics



Presupuestación



InvestigaciónInvestigación



Conclusiones

Análisis gráfico al estilo Análisis de RedesSociales


Análisis de Fraude: Multiples industrias

I2 Industry Fraud Solution FocusI2 Industry Fraud Solution Focus

FinanzasFinanzas SegurosSeguros SaludSalud Telecomunicaciones

Telecomunicaciones EnergíaEnergía RetailRetail

IBM i2 Inteligencia en Análisis de Fraudes

Lavado de dinero


Reclamos

Sobornos

Facturación

POS

Hurto

Robo de Identidad

Facturación

Impostores

dinero

Tarjetas de Crédito

Interno

Fraude Cibernético

Crimen Organizado

Agenda

Business Analytics



Presupuestación



Investigación

Fraud Intelligence AnalystFraud Intelligence Analyst


Conclusiones

Investigar

Gestión de Casos y

herramientas de

visualización para ayudar a

los investigadores en la

construcción de un caso

contra los defraudadores.

Hoy: Unidades de

Prevenir

Identificación de clientes y

entidades al momento de su

vinculación a la institución

financiera. Ayuda a prevenir

posibles amenazas de lavado

o fraude.

Hoy: Poco se hace para

Visión

Informes/

Monitoreo Modelo

Construir un caso

para pasar a la justicia

o pagos de multas

PrevenirInvestigarDetener el fraude

antes de que ocurra


Hoy: Unidades de

investigaciones especiales

con ajustes manuales

DetectarDetectar si una transacción es probablemente un acto

deliberado para lograr beneficios económicos a través de una distorsión y/o falsificación, y tomar medidas para detener o enviar a la Investigación

Hoy: Depende en gran medida de las personas la

detección

DescubrirAnálisis y seguimiento de

casos que ayudan a los

investigadores a construir

un argumento solido para

determinar las acciones de

fraude, comparando con los

datos de casos conocidos

de fraude con el fin de

identificar fraudes que no

fueron detectados

previamente

Hoy: No se hace

Hoy: Poco se hace para

prevenir que el fraude se

produzca

Aprender

o pagos de multas

Detectar el fraude una

vez que se ha ocurrido

- y reaccionar en

consecuencia

Descubrir el fraude

después de que

ocurrió

Descubrir Detectar

Análisis de

Fraude

Proceso de Análisis de Fraude

DatosReunir todos los

datos

DescubrirDeterminar resultados

predictivos

InvestigarActuar teniendo como

base una claracomprensión del tema

Modelos PredictivosAutomatización del análisis

de patrones de irregularidades

ReglasEspecíficas

Fuentes de DatosOptimizar

RecomendacionesAprovechar los datos

estructurados y no estructurados

ReportesMostrar impacto y

eficiencia del proceso

Gestión de Casos

Iniciar y administrar el flujo de trabajo, las normas y la

gestión de los casos de fraude

Process LOB Transaction

Nuevos

Ejecución

IBM SPSS

IBM Cognos

Tomar decisiones sobre temas con una clara comprensión y actuar en consecuencia.


ReglasEspecíficasHacer explícito el conocimiento de

los expertos

no estructurados

Documentación y Reportesde la Investigación

• Llevar a cabo análisis ad-hoc para

entender los datos, analizar tendencias,

pronosticar y planificar para impulsar

acciones precisas

• Utilizar modelos predictivos para

analizar patrones, determinar los

resultados futuros y definir las

intervenciones basadas en reglas del

área de acción.

• Extraer y normalizar entidades, hechos

y conceptos a partir de datos no

estructurados

• Explorar las relaciones complejas

• Crear e implementar informes, dashboards

y scorecards fáciles de entender.

• Monitoreo de la información en tiempo

real para tomar decisiones en tiempo real

• Aproveche las herramientas de

planificación y presupuestación para

mejorar la eficiencia del proceso

Análisis visual y forense

• Iniciar y administrar el flujo de

trabajo, las normas y la gestión

de los casos de fraude

• Investigar irregularidades

identificadas con un análisis

visual potente, de múltiples

conjuntos de datos dispares y

complejos.

• Análisis visual de relaciones,

pertenencias y redes de

influencia.

• Búsquedas federadas en

múltiples fuentes de datos

NuevosPatrones

Análisis de Contenido e Identidad

Extracción y normalización de entidades de los datos no estructurados

IdentityInsight

IdentityInsight

IBMSPSS

IBMCognos

ICA

i2

i2i2

Cap

acid

ades

Agenda

Business Analytics



Presupuestación



Investigación


Riesgo y Cumplimiento (GRC)Riesgo y Cumplimiento (GRC)

Conclusiones

Gestión de Riesgo


OpenPages solución para la Gestión Integral del Riesgo

Cinco soluciones modulares:1. Gestión del riesgo Operacional2. Dirección General de Cumplimiento3. Controles de Gestión Financiera4. Gobierno de TI5. Gestión y Auditoría Interna


5. Gestión y Auditoría Interna

OpenPages soporta los requerimientos claves del GRC


Agenda

Business Analytics



Presupuestación



Investigación



ConclusionesConclusiones

Val

or p

ara

el n

egoc


DecisionesOptimas


PredictiveAnalytics



BIGDATADATABIG

DATADATA

Real Time

Redes


Val

or p

ara

el n

egoc

io

Tiempo


por que canal?


por que canal?

OptimasOptimas



Data miningData




OLAPOLAP






Facebook)

Mails

Videos

Smartphones


Clientes que confiaron en nosotros…


Soluciones Inteligentes


para la Toma de Decisiones

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