La econom¨ªa colaborativa con ¡®big data¡¯ minimiza impagos
Compartir informaci¨®n sobre los deudores en una plataforma que analiza millones de experiencias de pagos se traduce en un conocimiento de gran valor para actuar en el mercado.
El periodo medio del pago de facturas por parte de las compa?¨ªas espa?olas creci¨® en el tercer trimestre hasta los 87 d¨ªas. Esta es la cifra m¨¢s alta desde el primer trimestre de 2017. Al menos as¨ª se desprende del Estudio sobre comportamiento de pagos de las empresas espa?olas publicado recientemente por Informa D&B, que adem¨¢s destaca que esa media de tiempo ha aumentado en 2,76 d¨ªas en el ¨²ltimo a?o.
El riesgo de impago vuelve a ser uno de los fantasmas que rodean las operaciones comerciales, por lo que muchas empresas est¨¢n recurriendo a soluciones innovadoras que ayudan a mitigar la situaci¨®n gracias a la aplicaci¨®n del big data a la econom¨ªa colaborativa. No hablamos de un concepto muy distinto al que han popularizado plataformas como Airbnb, Uber o BlaBlaCar, que no dejan de ser modelos de negocio con transacciones entre un proveedor y un cliente. Esta ¡°otra econom¨ªa colaborativa¡± aborda la cooperaci¨®n desde una perspectiva diferente, ya que su puesta en marcha deriva de la obtenci¨®n de datos de valor con los que es posible optimizar la toma de decisiones, acceder a la informaci¨®n de pagos de otras empresas, reducir el periodo medio de cobro, anticiparse al impago, saber c¨®mo abonan los propios clientes a otros proveedores o comparar c¨®mo pagan a una compa?¨ªa con respecto a su competencia.
Una radiograf¨ªa de cada deudor en tiempo real
M¨¢s plazo, m¨¢s retrasos
Esta misma investigaci¨®n se?ala que los retrasos producidos a la hora de abonar las cuentas pendientes suponen un coste directo para el conjunto del tejido empresarial espa?ol de m¨¢s de 1.639 millones de euros. Nathalie Gianese, directora de Estudios de Informa, puntualiza que los datos de comportamiento de pagos del tercer trimestre de 2018 evidencian "un empeoramiento" respecto a hace un a?o en los distintos indicadores analizados: Tanto el periodo medio en el que se hacen efectivas las facturas, que sube casi en tres d¨ªas, como el plazo pactado para hacerlo, que se ampl¨ªa en 1,17 d¨ªas, y el retraso medio de pagos, que crece 1,59".
Esta econom¨ªa colaborativa se respalda en soluciones como el m¨®dulo de An¨¢lisis de pagos de Informanager, una plataforma din¨¢mica desarrollada por Informa D&B, donde las empresas que la utilizan intercambian informaci¨®n sobre el comportamiento de pagos, tanto positivo como negativo, de sus respectivos clientes. De momento, en este programa ya se han compartido m¨¢s de siete millones de experiencias de pagos de empresas espa?olas. Al aplicar tecnolog¨ªa big data a toda esa informaci¨®n, es posible conocer y comparar el comportamiento de los deudores comerciales de una empresa a trav¨¦s de las experiencias reales aportadas por ella misma y por otras compa?¨ªas que tambi¨¦n han realizado operaciones comerciales con esos mismos deudores. Seg¨²n apunta David Rodr¨ªguez, gerente de Marketing de la compa?¨ªa, gracias a esos c¨¢lculos se tiene acceso inmediato a informaci¨®n clave como la siguiente:
1. Informaci¨®n referente a la propia deuda: desde la cantidad pendiente y vencida, su distribuci¨®n geogr¨¢fica, sectorial y por ventas, hasta la situaci¨®n de la deuda (puntual o con demora), su evoluci¨®n anual y de las condiciones de pago. Todo ello puede clasificarse tanto por importe como por deudores.
2. Comparativas acerca de c¨®mo pagan los deudores de una empresa al resto de compa?¨ªas que participan en el programa. Aqu¨ª, se detallan los tramos medios de demora, la evoluci¨®n anual de la deuda y las condiciones de pago de los deudores de una empresa con ella misma, con otras compa?¨ªas de su sector y con el total de empresas que comparten datos en la plataforma.?
3. Tambi¨¦n se puede acceder al informe de un deudor en concreto, para conocer en detalle cu¨¢l es la situaci¨®n de los pagos de esa empresa o a un an¨¢lisis de pagos de un sector determinado.
Viajar al pasado para anticiparse al futuro
Toda la informaci¨®n aportada al An¨¢lisis de pagos de Informa requiere tratar un ingente volumen de datos para realizar infinitos c¨¢lculos, algo que no ser¨ªa posible sin la utilizaci¨®n masiva de tecnolog¨ªa 'big data', que en este caso se concreta en Hadoop con Cascalog como lenguaje de desarrollo.
Asimismo, para algunas operaciones se utiliza Clojure como herramienta de desarrollo, adem¨¢s de bases de datos cronol¨®gicas como Datomic, que permiten ¡°viajar en el tiempo¡± para extraer la situaci¨®n de una cartera en un momento concreto del pasado. ¡°Todo ello posibilita, adem¨¢s, que cada vez que un cliente carga informaci¨®n nueva en el sistema, ¨¦ste se actualice online, de forma que el usuario tiene disponibles al instante esos ¨²ltimos datos¡±, se?ala David Rodr¨ªguez, gerente de Marketing de Informa D&B.
De este modo, se cuenta con informaci¨®n relevante para prevenir impagos y acelerar cobros, lo cual resulta esencial en momentos en los que es necesario controlar al m¨¢ximo las finanzas de las empresas, en especial las pymes que no tienen tanto margen para endeudarse.
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