¿Cómo acelerar una estrategia data driven inmediata y escalable?

Aunque las empresas ya hace tiempo que son conscientes de la importancia de los datos para la toma de decisiones inteligentes es cierto que el camino para convertirse en organizaciones data driven no es lo sencillo ni lo rápido que muchas pensaban.

Una estrategia bien definida y una hoja de ruta clara son esenciales para alinear las actividades relacionadas con los datos con los objetivos empresariales. Este enfoque estratégico ayuda a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de datos, impulsar la innovación y mantener una ventaja competitiva mediante la utilización efectiva de análisis avanzados y tecnologías.

Una hoja de ruta clara

Diseñar ese itinerario facilita una implementación sin sorpresas; priorizando las iniciativas, asegurando la asignación adecuada de recursos y estableciendo metas medibles para rastrear el progreso y ajustar las estrategias según sea necesario.

Este marco cohesivo no solo optimiza las operaciones y reduce los costos, sino que también respalda la escalabilidad y fomenta la colaboración organizacional, maximizando el impacto de las iniciativas impulsadas por datos.

Para analizar cómo es posible realmente ser una compañía data driven, cuáles son los obstáculos en el camino y cómo salvarlos, Silicon celebraba un encuentro con la colaboración de Keepler Data Tech y Google Cloud.

Un evento que congregó a Mario García, Arquitecto de Software de Fertiberia; Alberto López, Global Head of IT & Cybersecurity de Solaria; David Sanz, Head of Corporate Business Intelligence de Logista; Antonio Rico de Lara, Transformación Data Driven Senior Manager de Repsol; Daniel Taboas, Data Science Skill Center Manager de Acciona; Juan Iglesias, Data Leadership Architecture & Analytics de IKEA; Xavier Buyse, Digital Transformation, Innovation, Data and Quality Manager del Hospital Clínic de Barcelona; y Carlos Morrás, Director Machine Learning & IA en la Universidad de Comillas.

Así y como introducción al debate, conducido por Daniel de Blas, responsable de Branded Content de NetMedia, Esteban Álvarez, Global Business and Comercial Director de Keepler Data Tech presentaba a la compañía como una “consultora dedicada al dato en la nube”.

Una propuesta que se materializa en soluciones que permiten gestionar todo el ciclo de vida del dato, “desde su ingesta hasta que da resultados de negocio”.

Para ello, para Keepler Data Tech siempre trabaja “si vemos que hay un caso de uso real” y ofrece toda una plataforma de herramientas que contemplan desde la transformación organizacional en torno al dato hasta el gobierno del mismo pasando por la activación o la democratización.

¿Dónde están los datos?

Esteban Álvarez mostró lo que Keepler Data Tech denomina el “Navigator”, “un mapa en el que el cliente puede ver exactamente en qué punto se encuentra de su relación con el dato y así diseñar la hora de ruta que debe seguir”.

“Navigator nace precisamente porque veíamos que muchos clientes no saben dónde están ni por dónde empezar en su camino para lograr ser una empresa data driven”, añadía Alberto Bautista, Sales Executive AI, ML & Data en Keepler Data Tech.

Y es que, apuntaba en ese sentido John Rodríguez, Enterprise Sales Data and Analytics de Google Cloud hoy más que nunca todo gira en torno a los datos, sin ir más lejos, todos hablan de Inteligencia Artificial, de aplicar esta tecnología para ser más ágiles, eficientes, etc. y lo que hay que tener claro es que sin buenos datos no hay IA por ejemplo”.

Aprovechar al máximo sus activos de datos de manera estructurada y estratégica es lo que persigue en su día a día Mario García, Arquitecto de Software de Fertiberia que explicaba cómo la compañía ha crecido de forma exponencial en los últimos años lo que ha provocado “que tengamos muchas más fábricas, entornos TI y con ello islas de datos. Necesitamos abordar la homogeneización de todos ellos para así poder comenzar a explotar esos datos para optimizar procesos e impactar de forma positiva en el negocio”.

La diversidad y número de plantas, en este caso además con conectividad OT, es también un desafío para Alberto López, Global Head of IT & Cybersecurity de Solaria. “Una planta puede emitir hasta 1 millones de variables por segundo y tenemos 70”, explicaba. “Esto hace que el volumen de datos que tenemos que gestionar sea enorme, con muchos de estos datos no estructurados” y añadía que actualmente se encuentran inmersos en un proyecto para desarrollar sus propios SCADA “para no ser cautivos de ninguna tecnología”.

Identificar y homogeneizar

Los temidos silos de información que, como apuntaba John Rodríguez, “provoca que no sepas con qué datos cuentas, de dónde salen, si son homogénos o cuál es su linaje”.

En el caso de Logista la compañía ha pasado de estar centrada en la distribución de tabaco a ampliar su negocio con actividades como la distribución de libros o productos farmacéuticos y la mensajería ha provocado “un entorno TI muy complejo y con mucho legacy”, según compartía David Sanz, Head of Corporate Business Intelligence de la empresa.

IKEA también parte de un escenario TI con mucho legacy, como ponía sobre la mesa Juan Iglesias, Data Leadership Architecture & Analytics de la empresa. “Desde 2018 contamos con un departamento de transformación digita pero el reto no es sencillo; estamos hablando de varios países, legislaciones distintas… Tenemos un data mesh según país y equipo y eso es necesario coordinarlo”.

Por su parte, Repsol es cierto que cuenta con una posición bastante adelantada en el camino hacia las organizaciones data driven, como apuntaba Antonio Rico de Lara, Transformación Data Driven Senior Manager de la compañía, pero siguen caminando en este caso hacia la “democratización y autoservicio del dato”.

Un camino en el que, añadía, siguen existiendo retos como la propia obsolescencia de la tecnología: “A veces aún no has acabado un proyecto y ya hay cosas que cambiar por anticuadas”.

El Hospital Clínic de Barcelona, “el único de España en la nube”, atiende a 1,5 millones de personas cada día, “datos a los que hay que sumarle lo relacionados con la operativa interna del propio hospital, que tiene 3 sedes y 5.000 trabajadores”, explicaba Xavier Buyse, Digital Transformation, Innovation, Data and Quality Manager del centro.

Gestionar toda esa información en su opinión requiere “además de la calidad del dato de darle una vuelta a los propios procesos, porque si no los optimizas, poco puedes avanzar en el viaje hacia el modelo data driven”.

Otorgarle al dato la importancia que realmente tiene era otro desafío que ponía sobre la mesa Daniel Taboas, Data Science Skill Center Manager de Acciona: “Hay empresas en las que aún no son conscientes de la relevancia de los datos y de la importancia de que éstos sean de calidad”.

Incluso, señalaba el portavoz de Acciona, “encuentras cierta reticencia a compartir los datos desde las áreas de negocio por lo tanto yo creo que en ese camino hacia la correcta explotación de los datos muchas veces la principal barrera es cultural”.

La cultura del dato

También el factor cultural era resaltado por Carlos Morrás, Director Machine Learning & IA en la Universidad de Comillas que apuntaba cómo en multitud de ocasiones hay una gran resistencia al cambio. “Si funciona, dicen, ¿por qué vamos a cambiar nada?”

Por eso, afirmaba, hay que preguntarse si nos gustaría ser una organización data driven o de verdad queremos serlo, “porque esa decisión requiere de trabajo, implicación, responsabilidad y muchos cambios”.

Y cómo no implicación del CEO al que, reflexionaba David Sanz de Logista, “no hemos sabido convencer en muchos casos”.

En el caso de Repsol, aseguraba Antonio de La Rica, el apoyo de la dirección no es el problema pero sí sigue siendo necesario trabajar en la sostenibilidad del dato, es decir, “que sean reutilizables cuando ninguno de nosotros este ya en la empresa” y para ello vuelve a ser esencial “la cultura en torno a los datos”.

La figura del responsable de Datos es otra de las cuestiones que se abordó durante el debate y así, por ejemplo, Alberto López, de Solaria, señalaba que “actualmente ya hay muchas compañías en las que el Chief Data Officer, CDO, ya está en el Comité de Dirección”.

Una tendencia en auge ya que es una figura cada vez más estratégica y pegada al negocio, explicaba desde Keepler Data Tech, Esteban Álvarez: “Por eso es necesario desarrollar la tecnología y realizar los proyectos pensando en el negocio, en los casos de uso”.

Y una realidad más con la que concluía el evento: “El camino no es fácil y aún queda mucho por hacer pero lo que nadie duda es que las empresas que consiguen dominar sus datos son las que dominan los mercados”.