Hace aproximadamente seis años, las compañías españolas comienzan a interesarse por el fenómeno del Big Data, es el momento en que se empiezan a demandar perfiles de Arquitectos y Científicos de datos. Pero esto no era algo nuevo, ya los cuatro gigantes tecnológicos, conocidos bajo el acrónimo GAFA (Google, Apple, Facebook y Amazon), fueron capaces de visualizar la importancia del dato, varios años antes. Esto hizo posible que rentabilizasen el gran volumen de datos al que tenían acceso, resultando esto el motor de crecimiento de estas cuatro compañías.

El hecho de que las organizaciones hayan tomado conciencia de la relevancia de los datos, considerándolos un activo estratégico, ha hecho que muchas de ellas focalicen sus esfuerzos en convertirse en compañías Data-Driven. Para explicaros este término, que tanto interés suscita, hemos recurrido a uno de los mayores expertos en Data & Analytics, Juanjo Casado . ¿Qué es para ti una compañía Data Driven? ¿Cómo se logra?

Una compañía data driven es aquella que es capaz de sacar el máximo valor del dato, que entiende que el dato es un activo en sí mismo y cada decisión se toma soportada en esos datos. Para lograr esto se necesita:

  1. Identificar cuál es el valor de los datos, de los algoritmos y la IA para el negocio.
  2. Tener una cultura y unos skills que permitan capturar el valor.
  3. Disponer de datos con la calidad suficiente para poder ser explotados.
  4. Contar con unas operaciones que permitan industrializar el procesado de datos. Llevar la operación del dato a todas las áreas de la organización.

Hemos querido seguir profundizando en los retos que ha de salvar una compañía para adoptar toda la potencia de una estrategia Data Driven. Para ello, hemos consultado a Pablo González, gran experto en Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial:

Mi experiencia me trae esta reflexión, creo que todas las organizaciones han superado la importancia del dato como un activo estratégico, cualquier directivo podría levantar un Business Case cuando le preguntas por la relevancia del dato. Lo que sucede no es que las organizaciones no sepan adoptar esto, sino el cómo empezar. Muchas piensan que se trata de un reto tecnológico y realmente es un reto de negocio.

Una vez siendo consciente del reto, la dificultad está en la implementación, ¿tengo las capacidades humanas en mi organización? 

Otra pregunta, Pablo, ¿cuáles son los principales beneficios de ser una compañía Data Driven?

Fundamentalmente el aumento de la agilidad, ya que una compañía Data Driven es capaz de procesar la información, sin cuestionarse la procedencia del dato, pone el foco en el conocimiento que es capaz de extraer, no en la naturaleza del dato. 

En este momento estoy imaginando que muchos Directores Financieros estarán sufriendo a la hora de hacer simulaciones de flujos de caja, muchos se estarán dando cuenta de que no tienen acceso a mucha información, y esto les va a ralentizar en la toma de decisiones y les hará perder competitividad, ya que habrá otros que tengan acceso a los datos en tiempo real.

Algo que ha permitido el ir hacia modelos Data Driven, es hablar de Customer Centricity  pero ¿favorece esto al negocio? (Responde Juanjo Casado)

Completamente, ya que permite mejorar el engagement con el  cliente. El procesado del dato está permitiendo dar a tu cliente una experiencia realmente diferencial, basándote en el atributo de la personalización. Esto es algo que sólo te puede dar el observar la interacción de tu cliente con la marca. Entras en un círculo virtuoso: más conocimiento, más personalización, mejor experiencia, más clientes, más datos.

Tal y como hemos mencionado en otros tips, el Estado de Alarma, ha hecho que muchas personas desempeñen sus roles, en un contexto de teletrabajo. Muchos nos preguntamos, ¿Cómo varía la importancia del dato con las nuevas formas de trabajo? (Responde Pablo González) 

Esta circunstancia ha convertido el dato en una herramienta fundamental para evolucionar la forma de trabajar. Cuando empiezas a trabajar de forma distribuida tienes un handicap, ¿cómo establecer un modelo de trabajo eficiente?. Es aquí donde el dato y la analítica se convierten en aliados potentisimos para identificar ineficiencias en las formas de trabajo, aflorar necesidades de formación y generar conocimiento para asentar las nuevas formas de trabajo. 

Cuando tienes información, tomas decisiones más rápidamente y las formas de trabajo no son una excepción. 

Otra aspecto que nos inquieta en esta situación es: ¿ha cambiado la forma de consumir datos por parte del negocio? 

Juanjo Casado: Indudablemente sí, las aplicaciones construidas en torno al dato en esta situación de distancia, se están viendo estresadas por los usuarios de negocio. Los cuadros de mando se han convertido en trending topic para ver la evolución del negocio día a día y poder tomar decisiones en tiempo real, prácticamente.

Pablo González: Evidentemente, hasta ahora las áreas de negocio, entendían que el dato era una herramienta de medición y control. Lo que está cambiando en este contexto, es que ahora se está encontrando verdaderamente el valor del dato, se entiende como una herramienta de predicción y en este momento de incertidumbre, esta visión hace que se incremente el “apetito” por el consumo del dato”. Además, las fuentes de datos, estos días están sufriendo variaciones, se está consumiendo mucho más dato no estructurado, fundamentalmente voz. 

Otro aspecto que puede preocuparnos en base al comentario que hacía antes Pablo sobre las capacidades humanas, es: ¿están dimensionados los equipos de datos para afrontar este incremento en la demanda de datos?  (Responde Juan José Casado)

Depende del ámbito y cómo estuviese preparada la organización, evidentemente por ejemplo en el sector de la investigación se estarán dando cuenta que necesitan ampliar sus equipos para estudiar epidemias, por ejemplo.  En el ámbito empresarial, dependerá de si la compañía había hecho sus deberes antes de esta situación o no.

Está claro que para quienes habían afrontado el reto de la transformación, es un respaldo a que esta es la estrategia que debía seguirse.

Y la pregunta que muchos están esperando, ¿cuáles crees que serán los perfiles de datos más demandados? (Responde Juan José Casado)

Cuando hablamos de datos, hablamos de trabajo en equipo, por lo que se precisan equipos compensados: Data Engineers que traigan más datos, Data Scientist para hacer más modelos y cada vez más Ingenieros de Machine Learning que optimicen  el despliegue de la puesta en producción de los modelos. Es un nuevo perfil cuya tendencia es implementar DataOps, llevar el DevOps al desarrollo de productos de IA.

A través de las conclusiones de nuestros expertos, a quienes agradecemos su participación en este tip, podemos ver cómo la estrategia de datos está siendo clave en este momento para las compañías, permitiéndolas aumentar su valor competitivo, dada la agilidad que permite la correcta disponibilidad y tratamiento del dato a la hora de tomar decisiones. Además, la explotación de los datos está ayudando en la construcción de modelos eficientes de trabajo a distancia, detectando: patrones de uso de las aplicaciones, así como necesidades formativas. Otro detalle relevante, es el hecho de cómo esta situación está llevando al aumento de los datos no estructurados, debido fundamentalmente al uso de aplicaciones de voz. Ahora toca reflexionar sobre si tenemos una buena estrategia de datos, así como las capacidades humanas necesarias para operarla y escalarla.

Un día más, mucho ánimo a todos! 

Leticia Rodriguez

Senior Manager en The Valley Talent

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