Data Management, el paso esencial para avanzar en el camino del dato

Prácticamente cualquier organización ha iniciado ya su camino hacia lo que se conocen como empresas data driven, aquellas que toman sus decisiones de negocio gracias al análisis de datos.

Sin embargo, no todas cuentan con la correcta estrategia que les permita avanzar en ese recorrido como deberían. Y es que en esa “datificación” de las compañías no basta con invertir en tecnología que permita extraer el valor de la información que generan y gestionan; es necesario disponer de datos de calidad, de políticas de gobernanza del dato o, simplemente, de un cultura corporativa que otorgue realmente valor a esos datos.

Precisamente analizar cómo construir una sólida estrategia de Data Management y qué es necesario tener en cuenta era el objetivo del encuentro para responsables de tecnología y datos que Silicon España organizaba junto a Juan María Aramburu, CEO de Keepler Data Tech; Esteban Álvarez, Business Development de Keepler Data Tech y Pablo Carlier, Responsable de Analytics y ML de Google en EMEA.

Un evento que contó con la participación de Fernando Bonifacio, Data Projects Business Lead de Cargill; Unai Obieta, CIO en The Phone House; Joel Ramírez, Data Scientist -Data & Models en Banco Santander; Ana Atance del Val, Gerente de Datos de Prezero; Javier González, experto en Análisis de Datos del sector seguros; Constantino Diez, Head de Big Data Analytics en Vodafone; Juan Arranz, Head of Systems Intelligence en Mediacom; Cristóbal Ortega, Data Team Lead en Wunderman Thompson MAP; Juan del Corro, Digital Transformation Projects de BBVA; y Samuel Martín Valentín, CTO en Fintonic.

Gobierno del dato,  un elemento básico e imprescindible

La importancia del “data management” era el hilo conductor de un evento que iniciaba el CEO de Keepler Data Tech, Juan María Aramburu, explicando cómo surge Data Management Consultancy, un área específica dentro de la compañía para ayudar a los clientes a dar respuesta “a preguntas tan necesarias cómo dónde están los datos que necesitan y que aportan valor, qué calidad tienen o que valor real aportan al negocio, las preguntas que debe hacerse cualquier empresa que quiera  evolucionar como organización data driven con éxito”.

Una idea en la que ahondaba Esteban Álvarez, Business Development de Keepler Data Tech, que explicaba cómo “intentamos conocer tanto la actitud como la aptitud de esas empresas en torno al dato, analizamos en qué punto se encuentran en ese roadmap”.

Y es que precisamente, como apuntaba también Pablo Carlier, Responsable de Analytics y ML de Google en EMEA, la estrategia de una empresa data driven no solo se basa en la tecnología. “Es esencial unir datos y negocio y para ello, las personas de TI deben saber entender que son las personas de negocio, las que generan esos datos, las que realmente los entienden y saben los casos de uso que necesitan. Es más una cuestión de organización y cultura empresarial, de tener clara la estrategia que se va a seguir y los objetivos que se persiguen que de inversión tecnológica”, afirmaba.

Visión única

Una cultura que en Vodafone existe como explicaba Constantino Diez, Head de Big Data Analytics de la compañía: “Nosotros estamos comenzando a implantar un programa de Gobierno del Dato a nivel corporativo pero es cierto que seguimos teniendo que lidiar con los silos de información que hay”. Por ello, Diez señalaba la necesidad de crear la figura del “Chief Data Officer, una unidad única que coordine de los datos que generan las distintas áreas de negocio y establezca una misma estrategia para todas ellas”.

Una visión única que, en opinión de Javier González, experto en Análisis de Datos del sector seguros, además ayudaría a combatir uno de los problemas más comunes y que radica en hacerse la pregunta de qué datos necesita una organización y para qué proyectos u objetivos. “En ese sentido, ha habido y hay mucho “Diógenes” de los datos”. Además, González ponía sobre la mesa otro importante reto: convencer a la organización de valor del dato.

En este punto coincidía plenamente Cristóbal Ortega, Data Team Lead en Wunderman Thompson MAP. “El objetivo debe ser convertir un proceso de madurez del dato en un valor a largo plazo para la empresa. Y para ello las empresas deben, en primer lugar usar esos datos pero, en segundo lugar e igual de importante es que cómo usarlos y para qué”, defendía.

En esa labor “cultural”, el portavoz de Wunderman Thompson MAP también demandaba el uso de menos cuadros de mando o al menos “más sencillos y dirigidos a qué realmente la audiencia a la que van los entienda”.

Alinear datos y negocio

Una demanda a la que se sumaba Samuel Martín, CTO en Fintonic al afirmar que “el camino es acercar los datos a las áreas de negocio, diseñando una estrategia de gobierno del dato transparente y ético. Dejémonos de generar informes y más informes al usuario; lo que necesitamos es que sean ellos mismos los que utilicen esa información y sepan dar valor a los datos que están generando”.

Pero, además, para lograr que las compañías den el valor a los datos que tienen, los entiendan y utilicen, es necesario que éstos sean de calidad.

Y es justo responder a ese desafío uno de los principales cometidos en el día a día de Ana Atance del Val, Gerente de Datos de Prezero. Para ello, compartía, en su compañía, además de iniciar una estrategia de Gobierno del Dato en la que “el que genera el dato, es el que consideramos su propietario” valoran especialmente la calidad del mismo. “Hacemos un gran hincapié en ello, con numerosas acciones de formación y tenemos incluso alertas establecidas automáticamente para cuando se detecta un dato que no tiene la calidad que debe”.

La misma opinión compartía con el resto de participantes Fernando Bonifacio, Data Projects Business Lead de Cargill quien aseguró que “podemos invertir mucho en tecnología pero si no logramos que el usuario valore los datos y sepa cómo extraer el valor que encierran, no sirve de nada”.

Además, para Fernando Bonifacio los principales retos en su día a día son los silos de información, acercar los datos al usuario y, sobre todo, alinear esa información con los objetivos de negocio.

Una necesidad que también señaló Unai Obieta, CIO en The Phone House: “Lo más importante no es elegir una tecnología u otra sino lograr una cultura del dato, determinar qué datos importan y para qué”. Un escenario en el que para Obieta es imprescindible la gobernanza del dato, “algo que debería acometerse también en cualquier aproximación técnica desde el inicio de cualquier proyecto”.

Datos de calidad y que realmente estén alineados con el negocio, contribuyendo a sus objetivos. Esa podría ser la meta común de cualquier compañía y que, sin embargo, no siempre es fácil de alcanzar. “En muchas ocasiones, encontramos empresas que han hecho una gran inversión en tecnología para convertirse en organizaciones data driven pero que, sin embargo, no saben qué hacer con esos datos, qué preguntas hacerles o qué caso de uso desarrollar”, explicaba en ese sentido Juan Arranz, Head of Systems Intelligence en Mediacom.

Así, desde su empresa, tratan de ayudar a los clientes a justo responder a esa cuestión básica: “Qué datos tengo y para qué. Parece muy básico pero no siempre se tiene en cuenta y debería ser, en mi opinión, el primer paso en cualquier estrategia de data management”, afirmó Arranz.

Regulación y transparencia

También en el camino hacia las organizaciones data driven se encuentran las principales entidades bancarias del mundo, como es BBVA que, como explicó su Digital Transformation Projects, Juan del Corro, “Nuestro cometido es conocer mejor a los clientes y así poder ofrecerles el mejor servicio, los mejores productos. Para ello, el dato es esencial pero también es cierto que tenemos varios “puntos de dolor” como qué datos necesitamos y de dónde hay que cogerlos. Por eso es tan importante la regulación, que garantiza el control de ese dato desde su inicio a fin y a lo largo de todo el recorrido que tenga”.

Esa misma regulación, imprescindible para el correcto trato del dato y al mismo tiempo limitación para realizar determinados procesos, era también destacada por Joel Ramírez, Data Scientist -Data & Models en Banco Santander: “El dato tiene que estar presente en todas las decisiones que se tomamos en la entidad. En ese sentido, tenemos una ingente cantidad de datos y nos gustaría darles un mayor uso aún pero muchas veces no es posible por la regulación a la que estamos sometidos”.

Distintas experiencias y reflexiones pero todas con un denominador común: la necesidad de extraer el valor que los datos esconden para, con ese valor diferencial, poder seguir avanzando hacia la organización data driven que realmente lidere el mañana.