Data Activation o cómo desbloquear el valor de los datos para la organización

Si hay algo que no deja de crecer en cualquier compañía es el volumen de datos que genera y que, por tanto, tiene que gestionar. La digitalización de los procesos de negocio genera un ingente volumen de información al que se suman constantemente nuevas fuentes de datos tanto originales como sintéticas o artificiales derivadas de tecnologías como la IA generativa.

En este escenario, el mayor reto para los responsables de tecnología, CDOs, y responsables de innovación, se encuentra en la activación de los datos para la creación de valor efectivo para la organización: un valor que debe ser medible, escalable y que tenga impacto en los valores fundamentales del negocio para su crecimiento o eficiencia.

Pero, ¿cómo lograrlo? ¿Qué prácticas, estrategias y herramientas pueden ayudar a las organizaciones a extraer ese valor? Para intentar dar respuesta a estas y otras muchas cuestiones en torno a la activación de los datos expertos de Keepler Data Tech y AWS se reunían en un encuentro organizado por Silicon España con Íñigo López, Head of Data & Analytics de Atlético de Madrid; Ignacio Sánchez, Data Engineering Manager de Northius; Juan Carlos Martínez, Chief Data & AI Officer para AON Iberia; Miguel Reyes, Artificial Intelligence Program Supervisor en Idneo; Francisca Sorell, Senior Data Scientist, Big Data & BI en Moodagent; Marcos Mel, Senior Data Analyst en Pharmalex; e Irene España, experta en Infraestructuras de Redes y Sistemas, y Roberto Martínez Loro, IT Manager, ambos de Iberdrola.

Madurez del dato

Un encuentro en el que todos evidenciaron la necesidad que tienen de gestionar los datos que su negocio genera de forma eficiente, tarea no siempre tan sencilla como cabría esperar según explicaba Eduardo Ordax, Principal ML Ops EMEA de AWS ya que las organizaciones españolas aún tienen un largo camino por recorrer en lo que a madurez de su estrategia de datos se refiere.

Algo en lo que coincidía plenamente Boris Armenta, Business Development en Keepler quien afirmaba que sin esa madurez es imposible hacer nada y que el primer paso de cualquier estrategia de activación es saber de qué datos se dispone.

Para Armenta, además, la siguiente pregunta que una organización debe poder contestar es para qué quiere utilizar esos datos ya que, “en muchas ocasiones, nos encontramos con compañías que afirman que quieren ser data driven pero no saben con qué objetivo. Ser más eficientes, incrementar sus ventas, conocer mejor al cliente… Hay que tener claro para qué vamos a explotar los datos”.

Por ello, apuntó Héctor Fernández, Business Development Manager de Keepler, “resulta estratégica la figura del CDO o Chief Data Officer, cada vez más presente en las organizaciones al mismo tiempo que establecer dónde hay que recabar los datos y, por supuesto, también cómo y a quién distribuirlos”.

Así Íñigo López, Head of Data & Analytics de Atlético de Madrid, compartió con el resto de asistentes al evento cómo en su organización se encuentran actualmente inmersos en un proceso “para poner los cimientos correctos de la estrategia de datos que vamos a seguir”.

Un paso inicial y, tras el cual, Como explicó el portavoz del Atlético de Madrid, muchas veces el principal reto es el cultural, “que dentro de la propia organización entiendan el valor de explotar los datos, que vean realmente lo que aporta al negocio. Es la única forma de que se impulse desde dirección una estrategia de datos sólida y la apoyen con los recursos que necesitamos”.

Boris Armenta, Business Development de Keepler.

Democratizar el acceso a los datos

Una de las metas que compartía gran parte de los asistentes al encuentro era la democratización de los datos de la compañía; en esa línea, por ejemplo, Ignacio Sánchez, Data Engineering Manager de Northius, explicaba que “nuestro reto es democratizar el dato e, incluso, conseguir que las áreas de negocio puedan acceder a él en un modelo de self service. Pero, para ello, por ejemplo, es indispensable la estandarización de los datos”.

Reto en el que también se encuentra inmerso Marcos Mel, Senior Data Analyst en Pharmalex: “Estamos intentando construir un modelo de datos para que cada área de negocio pueda, por sí misma, acceder a los datos que necesita y, en ese objetivo, para nosotros es esencial que cada una de esas áreas también colabore con el resto. Es la vía para realmente ser una empresa data driven”, afirmaba al tiempo que explicaba que, en ese objetivo, contar con un proyecto de data gobernance es imprescindible.

Gobernanza y comunicación

La gobernanza del dato es también estratégica en el caso de AON Iberia, como ponía sobre la mesa Juan Carlos Martínez, Chief Data & AI Officer de la compañía. Trabajando actualmente en extraer el valor de los datos para labores predictivas y explorando las posibilidades que tecnologías como la IA generativa pueden aportar al negocio, el portavoz de AON apuntaba cómo, “en ese camino para ser empresas data driven, la calidad del dato y los silos de información son, muchas veces, grandes obstáculos” así como “la cultura y formación de los propios empleados o el compromiso de la dirección” para lo que, explicó, es decisivo “comunicar y divulgar lo que aportan los datos y el valor de los proyectos que abordamos”.

A esa lista de desafíos Francisca Sorell, Senior Data Scientist, Big Data & BI en Moodagent quiso añadir la estandarización de los datos. “Es muy importante a la hora de realmente poder contar con datos de calidad al igual que lo es la colaboración entre las distintas áreas de negocio”. Además, la Senior Data Scientist, Big Data & BI en Moodagent reclamó una mayor escalabilidad y facilidad en el mantenimiento de las soluciones con las que extraer el valor de la información.

Y es que, en ese sentido, por ejemplo, también se posicionaba Miguel Reyes, Artificial Intelligence Program Supervisor en Idneo que, en el caso de las soluciones de datos en la nube, apuntaba, “es necesario pensar que, además de la inversión inicial, hay que tener presentes los costes de mantenimiento”.

Iñigo López, Head of Data &Analytics de Atlético de Madrid.

Reyes apostaba además por contar con stake holders en todos y cada uno de los proyectos, que se involucren en ellos, y apostaba por la Inteligencia Artificial generativa como una tecnología que va a traer nuevas oportunidades sobre todo a empresas que de otro modo no pueden acceder a determinadas herramientas o funcionalidades, eso sí, “tenemos que hacer un uso regulado de esta tecnología en todo momento”.

Retos que también experimentan en Iberdrola como compartía Irene España, experta en Infraestructuras de Redes y Sistemas, y que señaló como en la compañía se encuentran inmersos “en un proceso en el que extraer el valor del dato con un objetivo analítico y predictivo” y reiteró también la importancia de salvar la resistencia cultural que suponen muchas veces estos proyectos “formando y divulgando a toda la compañía”.

Algo que corroboraba su compañero Roberto Martínez Loro, IT Manager de la energética, que además explicó cómo, por ejemplo, analizar los datos de consumo de la compañía les ayuda a detectar el fraude. “Eso sí, tienes que saber para qué quieres extraer el valor de la información que manejas; el dato por el dato no sirve de nada”, afirmó.

Mar Carpena

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