Encuentro digital: Bienvenidos a la revolución “data driven”

Contar con una estrategia de inteligencia de datos se ha convertido en una obligación para las empresas en plena era digital. Esta estrategia les permite ofrecer recursos de valor a todos los departamentos y fomentar el pensamiento crítico, liberando a unos profesionales de TI que actualmente se encuentran desbordados por la demanda de informes, soporte y formación de usuarios.

Las compañías “data driven” exprimen al máximo su información para tomar decisiones fundamentadas y diferenciarse de sus competidores. Y esto les permite conseguir mejores resultados. Para ello, aúnan arquitectura tecnológica, seguridad, escalabilidad y un almacenamiento rápido, accesible y sin silos.

Para analizar la cultura del dato y cuáles son las mejores soluciones a disposición de las organizaciones, NetMedia ha reunido de forma virtual a Sara Fernandes, Senior Sales Manager de Tableau Software, y los especialistas en datos Diego J. Bodas, Rubén Canosa, Javier Cuadra, Marta Enciso, Daniel Escuder y Gustavo Vivanco.

Los siete comparten sus experiencias en el encuentro digital “Bienvenidos a la revolución data driven” sobre esta gran revolución de los datos y cómo conseguir que las empresas aprovechen la información para mejorar sus números. Si lo deseas, puedes ver el encuentro directamente en esta página.

El poder del dato

“Ser data driven es más que implementar una tecnología, es implementar una cultura de datos”, apunta Sara Fernandes, que anima a “invertir en las personas” y a implicar a la dirección. Las organizaciones que triunfan son aquellas que “promueven el uso de datos para mejorar la toma de decisiones”, describe.

Sara Fernandes, Senior Sales Manager de Tableau Software

“Y, como resultado, los datos se integran en las operaciones, la mentalidad y la identidad de una organización”, permitiendo “a todos acceder a la información que necesitan” en el momento adecuado para resolver problemas.

Las organizaciones basadas en datos obtienen beneficios como “diferenciación con respecto a su competencia, más ganancias” o una “mayor satisfacción de sus empleados”, comenta la directiva de Tableau. Esto se puede calcular en números: “veintitrés veces más probabilidades de atraer nuevos clientes, seis veces más probabilidades de retenerlos y también la probabilidad de aumentar su rentabilidad cerca de diecinueve veces más que los demás”.

Diego J. Bodas, Director de Advanced Analytics en Mapfre, coincide en que las tecnologías son “una herramienta para llegar a un objetivo”, pero no lo son todo. “A nivel de estrategia”, cuenta, “la clave es tener una metodología iterativa teniendo claro cuáles son las necesidades reales de la compañía”. La medición constante será indispensable para salir airoso. A esto hay que añadir la transparencia en el trabajo en equipo. “Solamente desde la compartición de conocimientos de forma muy generosa”, dice Bodas, “es posible conseguir una estrategia  data driven exitosa en la compañía”.

La cultura data driven “nos obliga a repensar”, advierte este experto. Cambiar de mentalidad supone un gran reto, porque todo el mundo se tiene que “acostumbrar a pensar de otra forma. A pensar en grande. Y, muchas veces, a pensar desde cero, no dejándonos influenciar por lo que ya se está haciendo”, ni por el sesgo acumulado tras años de experiencia profesional.

El segundo obstáculo es “el gobierno del dato, sobre todo en aquellas compañías que tienen una gran trayectoria” y no son nativas digitales. Y el tercero, lograr “unos sistemas operacionales que sean lo suficientemente flexibles” para la nueva dinámica de pruebas periódicas.

La voz de la experiencia

¿Cómo lo están viviendo las empresas y los expertos de datos que ya apuestan por el enfoque data driven? Para Gustavo Vivanco, que trabaja para Farmalex, el dato es algo más que el petróleo del siglo XXI: “nos va a permitir personalizar todos los servicios”. Y, cuando la estrategia madura lo suficiente, deriva en un ambiente de “democratización”, donde todo el mundo es capaz de obtener valor.

“Para mí ser data driven significa entender los datos que tengo”, enlaza el data scientist Javier Cuadra: “cuáles son” y “qué me permiten hacer” (desde mejorar las decisiones hasta generar productos innovadores o abrir vías de negocio alternativas). Para llegar a ese punto, primero habrá que realizar “un ejercicio de aproximación entre los perfiles más técnicos y los perfiles de gestión”, desvela.

Daniel Escuder, CDO de Palladium Hotels Group, también cree que “ser data driven implica un cambio en el mindset de las personas” y comprender bien “de dónde vienen los datos y qué puedo hacer con ellos”, algo factible a través de “la creación de equipos multidisciplinares”, el apalancamiento en herramientas “user-friendly” y un “trabajo incremental”. Al final, “si el dato no está dentro de ese plan estratégico, no vamos a ser data driven nunca”, sentencia.

“Es fundamental que transformarse en una compañía data driven empiece por el plan estratégico de la dirección de la empresa y que luego permee todos los niveles de actuación”, concuerda Marta Enciso. Ella defiende que la gente de TI trabaje con los distintos departamentos para ver “cuáles son las tareas que se están llevando a cabo”, “cuáles son los procesos que se pueden optimizar”, qué datos “vale la pena almacenar” o “cuál es el nivel de seguridad”.

En este punto, la experta de Clarivate saca a relucir el tema de la ética y los sesgos, “tanto a nivel personal como a nivel de conjunto de datos”, porque “si los datos de los que partimos ya tienen ese sesgo, un modelo de inteligencia artificial también lo va a tener” y entonces no va a funcionar.

Los pasos para configurar una empresa data driven, según Rubén Canosa, responsable de data science en Iberostar, son “ver qué está pasando ahora mismo”, interpretar el motivo y “sacar conclusiones” para llegar al objetivo último, que es “usar el dato para proyectar” la estrategia a nivel de negocio. Canosa resuelve que “la estrategia tiene que pasar por el dato y el dato tiene que estar preparado para definir esa estrategia”.

“Es muy importante que esto esté interiorizado en el comité ejecutivo”, añade Canosa, y que todo el mundo se encuentre cómodo con el cambio. “Es muy importante capacitar” a los compañeros de negocio para que sepan “qué pueden pedir” al equipo de data science y cómo activar el dato por su cuenta.

Las mejores tecnologías

Aunque los datos, las personas y la generación de valor conforman el corazón de la empresa data driven, detrás siempre hay tecnología. Las herramientas utilizadas deben ser “lo más flexibles posible”, señala Daniel Escuder, no invasivas, de “integración sencilla” y “que estén pensando en el next step”.

El uso de los datos “cada vez va a cambiar más, hasta que lleguemos a esa singularidad en la que parece que ya tendremos que entender mejor cómo interactuar con las máquinas, porque la IA estará muy asentada”, relata. Mientras tanto es necesario ir avanzando en adopción cloud, que garantiza “un delivery más inmediato” y una tecnología “capaz de imbricarse en toda la arquitectura corporativa” existente.

“Disponer de herramientas flexibles es muy importante porque al final, aunque sea sencilla, vas a tener que desarrollar una tecnología nueva para el proyecto al que te enfrentas”, comenta Javier Cuadra.  Y “si no eres capaz de desarrollar código limpio” que los demás puedan consumir de forma segura, con estadísticas precisas, “no se va a poder realizar un proyecto de ciencia de datos” eficaz.

Cuadra añade a la ecuación conceptos como “machine learning, red de neuronas”, pero también las propias “bases del desarrollo del software” que permiten crear tecnologías propias. “Si a esas bases sólidas les empiezas a añadir matemáticas, estadísticas, bases de datos potentes, entornos cloud, módulo de inteligencia artificial… seguramente el producto que puedas entregar va a ser maduro y te va a permitir ganarte la confianza de los clientes”, razona.

Diego J. Bodas insiste en la idea de que “apoyarte en el cloud es esencial” para escalar proyectos. Igual de necesarias son las herramientas de análisis avanzado que ayudan a ser intuitivos y migrar información compleja a los usuarios de negocio. “Herramientas hay muchas”, apunta Bodas, “pero es importante contar con aquellas que permiten la escalabilidad adecuada y que se adaptan de una forma muy rápida a los nuevos requisitos”, incluyendo el ámbito regulatorio.

“Las cosas cambian muy rápido” observa Sara Fernandes, por lo que “es importante elegir una herramienta que te dé opciones” ante un futuro incierto, “que sean agnósticas y que te den esta libertad de elegir y de conectarte a cualquier tipo de dato en cualquier formato”.

Los mayores retos de la cultura data driven

El despliegue de la cultura data driven no llega sin desafíos. “Sobre todo, aunque parezca mentira, el miedo al cambio” del talento que trabaja en la gestión del tanto, como identifica Gustavo Vivanco. Otros puntos que hay que tener en cuenta “son las famosas 3 V: el volumen, la variedad y la velocidad con la que se está generando el dato”.

Además de escalabilidad, integración, seguridad y almacenamiento rápido, Vivanco cree que las empresas data driven deben apostar por una “alineación de procesos y de arquitecturas” y buscar “un canal único de comunicación” y “un único sistema en el que validar”. La democratización del acceso y la adopción de herramientas útiles también son esenciales. Y, “para evitar errores de cualquier tipo, intentaremos automatizar y dotar de las herramientas de inteligencia artificial”.

“Saber adaptarte a una nueva tecnología es un riesgo” en sí mismo, según Rubén Canosa. En este caso hay que ir hacia una “infraestructura conceptual mucho más adaptada al autoconsumo” y a disposición de los expertos de negocio. “Cuando tengamos el core del negocio migrado, el usuario de negocio va a atacar al mismo sitio donde va a atacar un científico de datos”.

“Entonces, las sinergias entre ellos van a ser muchísimo más grandes”, celebra Canosa, que aboga por crear repositorios “más transversales” con distintas fuentes de datos y “reportes más interactivos, más inteligentes, más unificados”.

Marta Enciso recuerda la necesidad de “contar con el apoyo de la dirección” y también destaca “la unificación del proceso”.  Si se siguen estas recomendaciones, “será mucho más fácil que la cultura data driven no sea algo que haya que imponer”, porque todo el mundo querrá adoptarla de manera natural.

“Para mí no es tan importante la tecnología, si se usa deep learning o machine learning”, subraya, “sino el hecho de que la información está disponible y haya siempre el mismo tipo de proceso” para que todos los equipos sepan qué se está haciendo y por qué. “No se trata de reinventar la rueda y hacer cada vez una cosa más sofisticada”, sigue Enciso. “Da igual la tecnología que haya debajo, pero siempre tiene que haber unas mismas estructuras”.

Y, para asegurar el gobierno del dato, hay que preocuparse de que “la información esté bien almacenada” en “bases de datos potentes, flexibles y adaptadas a lo que cada empresa necesita”, aconseja Enciso. “También es fundamental cómo se introduce la información”, para evitar predicciones incorrectas, y garantizar “la facilidad de acceso”, algo viable con el cloud.

“La industria ha tendido un poco a almacenar el dato por almacenar el dato”, añade Javier Cuadra, que anima a garantizar la calidad del dato, su necesidad y su seguridad. La ventaja de la nube es que todos los “procesos para almacenar datos al final se manejan y se gestionan con pocos clics”.

¿Hacia dónde va todo?

En los próximos cinco años, los “equipos core” de cada área empresarial “van a empezar a activar machine learning, modelos o inteligencia en general de una forma muy sencilla, con cuatro o cinco clics en cualquier herramienta”, predice Rubén Canosa, siempre y cuando se potencie la formación y una estandarización para evitar hipotecarse creando diferentes silos.

Por su parte, Diego J. Bodas cree que, a nivel interno, “tenemos que ser capaces de hacer partícipes de la iniciativa, pero también corresponsables” de la misma “a todos y cada uno de los miembros de la organización. Y ese es un reto que vamos a tener que afrontar en los próximos años. Además, “los clientes tienen que ser capaces de entender bien este ecosistema”.

“Vamos a un entorno de microservicios donde las compañías se van a abrir a la experimentación y vamos a encontrar funcionalidades que van a estar abiertas durante muy poco tiempo y sólo algunas van a sobrevivir” en producción, opina Bodas, que imagina un futuro lleno de entornos “flexibles para experimentar”, con intervención de la inteligencia artificial y donde “poner el cliente en el centro sea algo real” y menos frases hechas.

“El aterrizaje de cosas tan profundas no es inmediato, requiere un tiempo de adaptación” y de colaboración entre todos, según este experto en la materia. “Tenemos por delante un reto bonito, un reto que va a salir bien y del que todos nos vamos a sentir partícipes”.

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