Data Readiness: libera el potencial data driven de tu organización

En la llamada economía del dato, las organizaciones están sometidas a una inmensa presión para tomar decisiones más rápidas e inteligentes. Sin embargo, los cuellos de botella tradicionales en la gestión y el acceso a esta valiosa información a menudo frenan el progreso.

Para salvar esta situación y lograr la ansiada democratización de los datos y el autoservicio, expertos de Keepler y Starburst junto a Silicon para profundizar sobre las estrategias y tecnologías que ayudan a las organizaciones a realmente convertirse en compañías data driven y así liberar todo el potencial de sus activos de datos.

Un encuentro conducido por Daniel de Blas, director de Branded Content de NetMedia Internacional y en el que se daban cita Óscar Cuevas, Head of Data de Sacyr; Rafael Socorro, CDO de Acciona; Pablo Fernández, Analytics Manager de Técnicas Reunidas; Daniel Casas, CDO en Exolum; Antonio Padial, experto en  Gestión de la Información en el sector asegurador; y Rita Barata, Group IT Director Data & Analytics, y Ubaldo González, CDO, ambos de Mapfre.

Pablo Ríos, BDM de Keepler, abría la charla precisamente explicando cómo desde la compañía tratan de ayudar a las empresas a “extraer el valor de sus datos y permitir a negocio que interactúe con ellos, con la Inteligencia Artificial como aliada”.

Un enfoque holístico que busca generar “data products” fomentando el autoservicio y la autosuficiencia del cliente en el que, apuntaba Juanma Aramburu, CEO de Keepler, cuentan con Startburst como socio tecnológico “ya operando juntos en grandes empresas, con una compleja infraestructura TI”.

Y es que si en algo es especialista Starburst, según afirmaba Adrian Estala, su VP Chief Data Officer, es permitir acceder, analizar y compartir los datos en entornos híbridos, locales y de múltiples nubes, de forma rápida y segura. “Nos adaptamos al ecosistema tecnológico que tenga el cliente”, apuntaba.

El acceso a los datos rápido, sencillo y seguro

Una visión que, según añadía Vanessa Penel, Account Management de Starburst, “que aporta la facilidad de integración en la plataforma que prefiera el cliente” y permite “el acceso y discovery de nuevos datos lo más rápido posible”.

Facilidad esencial ya que cada empresa tiene hoy una infraestructura TI tan diversa como compleja. Así lo exponía Óscar Cuevas, Head of Data de Sacyr: “Estamos iniciando una estrategia de centralización de los datos ya que existían silos entre las distintas empresas del grupo. Actualmente nuestro foco está en llevar ese dato a negocio, democratizándolo pero con seguridad”.

Evolucionar en la cultura del dato es el objetivo que se ha marcado Rafael Socorro, CDO de Acciona que afirmaba que “el problema no es la tecnología, que la hay si no en encontrar perfiles expertos que tengan la capacidad de hacer posible una visión data product, haciéndose responsables de esos productos de datos y gestionándolos correctamente”.

Con más de 100 aplicaciones con sus propios repositorios cada una, en Técnicas Reunidas decidieron ir integrando toda su información en un data lake, explicó Pablo Fernández, Analytics Manager de la compañía. Eso sí, añadía, “no movemos los datos simplemente porque sí, lo hacemos siempre que haya un caso de uso y un ROI detrás”.

Tras la creación de un equipo propio de IA para extraer el valor de los datos, para Pablo Fernández es imprescindible transformar los procesos, digitalizarlos y estandarizarlos. “Sin esos pasos el dato no llega donde tiene que llegar”, afirmaba.

Para qué y para quién

La estrategia que siguen en Exolum es “pasar del IT centric al User Centric con el dato como un activo que no solo se consume de forma reactiva sino que se toma como fuente de nuevas decisiones”, explicaba Daniel Casas, CDO de la compañía.

Y en ese desafío, apuntaba como obstáculo la disparidad de la infraestructura TI de la empresa así como la geográfica, que hacen que “sea necesaria una plataforma de datos común”.

En pro de esa visión unificada de los datos trabajan también en Mapfre, según compartía con el resto de asistentes Rita Barata, su Group IT Director Data & Analytics. “Lo primero que tienes que saber es dónde está el dato, qué dato necesita negocio, para qué… Y luego ya decides qué tecnología te conviene más”, aseguraba al tiempo que reconocía que aún tienen muchos datos en sistemas on premise “y necesitamos poder acceder a ellos, a los que no hemos replicado en cloud aún, de forma rápida y segura”.

Ubaldo González, CDO en Mapfre España quiso ahondar en el reto de “maximizar el valor que tiene el dato en la cuenta de resultados de cualquier empresa” y para ello apostaba por ir paso a paso, con pequeños casos de uso que funcionen. “Convertir a toda la compañía en data driven es complejo; en lugar del 100 por cien hay que empezar poco a poco, centrarse por ejemplo en 5 o 10 productos de datos que sí funcionan, que tiene un caso de uso y un ROI y de ahí poco a poco ir creciendo”, afirmaba.

Por su parte, Antonio Padial, experto en Gestión de la Información en el sector asegurador, abría el debate al señalar que “a los productos de datos tenemos que pedirles que evolucionen, “que vayan un paso más allá pudiendo por ejemplo consumirse de distintas formas, mediante SQL, una API, en una iniciativa de datos abiertos, etc. sin hacer un desarrollo ad hoc, en el que invertir más tiempo y dinero”.

En ese sentido Adrian Estala, desde Starburst explicaba que lo importante es justo “contar con data products que puedan cambiarse de forma rápida para poder experimentar sin un gran coste detrás”.

Algo en lo que insistía su compañera Vanessa Penel que aseguraba que la idea es “crear productos de datos según lo que el cliente necesita, probar unos días y si no es lo que le funciona poder cambiarlo”.

Adaptarse y cambiar son algunas de las demandas que los clientes tienen al plantearse un producto de datos pero también la gobernanza del mismo, como exponía desde Sacyr, Óscar Cuevas, “un desafío para el que tienes que involucrar sí o sí a negocio y determinar quiénes son los responsables y los propietarios de los datos”.ç

La calidad de los datos, clave

A este reto desde Exolum Daniel Casas sumaba “la accesibilidad al dato de forma ágil y segura pero también la calidad, que esos datos estén certificados” y como reflexión apuntaba que “la estrategia data driven tiene siempre que venir esponsorizada desde arriba de la empresa para que realmente tenga éxito”.

Para Antonio Padial la oficina del Dato es hoy imprescindible en cualquier empresa así como lograr que las distintas áreas compartan y colaboren entre ellas. “Muchas veces, por ejemplo, en Marketing están utilizando y desarrollando un producto de datos que serviría también a Recursos Humanos y no lo sabe”.

Lograr impactar en negocio era una de las lecciones aprendidas que compartieron los asistentes al encuentro de Silicon y en esa línea Pablo Fernández, de Técnicas Reunidas, explicaba que “el 20 por ciento de tus casos de uso te va a dar el 80 por ciento del rendimiento que se espera del área de datos, por eso hay que buscar los casos que tienen un ROI y un valor añadido detrás. Es la única forma de que sigan apostando por los datos”.

Un enfoque que compartía desde Acciona Rafael Socorro: “A nosotros nos ha funcionado. Sacas adelante algún caso de éxito de datos para que puedan ver lo que les aporta, cómo les ayuda, etc.” y preguntado por cómo la Inteligencia Artificial puede ayudarles en el camino hacia la empresa data driven añadía que “hay que apostar por esta tecnología, investigarla, dedicarle recursos pero si no tenemos datos y datos de calidad la IA de nada nos va a servir”.

La regulación era otro de los factores que marcarán el desarrollo de la IA, opinaba Rita Barata de Mapfre que además reflexionaba sobre lo difícil que aún resulta poner en práctica un proyecto de IA “ya que en el momento cambies un dato, el resultado también cambia, estamos hablando de probabilidades y no de seguridades”.

Y es en ese sentido en el que, apuntaba Adrian Estala, de Starburst, “la IA generativa hoy en día “opina”, según los datos que le des. Nosotros utilizamos datos de verdad, con los que incrementar la productividad de la empresa o mejorar su competitividad”.

A pesar de estos “peros” lo cierto es que todos están comenzando a experimentar e investigar las posibilidades que ofrece la IA y también desde Mapfre Ubaldo González apuntaba que la compañía “acabará el año con un total de 8 casos de uso de IA generativa en producción”.

Una Inteligencia Artificial que, según Pablo Ríos, de Keepler, será un catalizador del gobierno de los datos “ya que cuanto mejor tengas tus datos más provecho podrás sacarle a esta tecnología”.