La correcta gestión del big data se ha convertido en el santo grial que persiguen muchas empresas para conseguir alcanzar sus objetivos de negocio. Pero en un mundo tan competitivo, donde todo se queda obsoleto tan rápido, ¿cómo se puede conseguir poner esa ingente cantidad de datos a trabajar para ti? Esa es la pregunta que ha llevado a muchas compañías, digitales o no, a apostar por el desarrollo de departamentos especializados en la materia y al reclutamiento de nuevos perfiles que hasta hace poco nos sonaban desconocidos como datascientist (científico de datos), data engineer (ingeniero de datos) o chief data officer (director de datos), este último a nivel ejecutivo. Todos ellos, profesionales muy demandados en la actualidad debido, principalmente, a la escasez o poca especialización que existe todavía al respecto. ¿El objetivo? Alcanzar lo que se conoce como enfoque data-driven, o lo que es lo mismo, una estrategia basada en datos en lugar de impulsos.

Para reflexionar sobre este nuevo contexto dominado por los datos y el reto de dominarlos, FORBES e IBM Consulting reunían el pasado 15 de marzo en la sede de la revista a un nutrido grupo de ejecutivos especializados en la materia provenientes de distintas compañías inmersas en proyectos de gestión de datos. Un debate moderado por Pablo Caño, digital strategist de Forbes, en el que han participado Ricardo Oliver, global head of Data Engineering de BBVA; Natalia Mayoral, chief data officer (CDO) de Naturgy; Francisco Escalona, head of AI y DS de Orange; Tom Uhart, CEO de Bluetab; y Ana Gobernado, socia responsable de data y transformación de IBM Consulting.

Para poner los cimientos del debate, Pablo Caño planteaba la cuestión más importante: qué es exactamente la gestión de datos y por qué es tan importante.

Cada uno de los participantes ha explicado su visión al respecto. Uno de los primeros en intervenir ha sido Ricardo Oliver, global head of Data Engineering de BBVA, que ha puesto de relieve la cantidad de información que manejan entidades financieras como la suya y lo valiosa que es la misma para su toma de decisiones. «Los bancos disponemos de muchísimos datos, facilitados por nuestros clientes, que bien tratados y analizados nos pueden dar una información muy valiosa. Por eso para nosotros era importante averiguar qué podíamos hacer con ellos y de qué manera podían ayudar a mejorar la experiencia de cliente. Queríamos contar con algoritmos en tiempo real que nos permitieran diseñar y optimizar productos y servicios», asegura.

Por su parte, para Natalia Mayoral, CDO de Naturgy, la clave de una buena estrategia de gestión de datos es que todas las áreas trabajen coordinadas. Algo que en su opinión se consigue a través de varios ejes. «El más importante es el eje cultural, que supone un cambio de mentalidad y que debe implicar a toda la organización, por lo que en el caso de empresas como Naturgy, con mucha historia, necesitamos apoyar el cambio cultural que esto representa, en ese sentido reforzamos con acciones de comunicación y formación que actúen como motor de esta concienciación en el uso eficiente y responsable de los datos». Pone como ejemplo retos recientes a los que se han enfrentado, como «el despliegue de los contadores telegestionados, que ha supuesto la necesidad de almacenar y procesar una enorme cantidad de información sobre el consumo de sus clientes, su posterior análisis y su conversión en aportación de valor a sus clientes».

Ana Gobernado, Socia responsable de Data y transformación de IBM Consulting. (Foto: Luis Camacho)

En el caso de Francisco Escalona, head of AI y DS de Orange, lo que tiene claro es que esa correcta gestión de los datos ha dejado de ser una opción para convertirse en una obligación para cualquier empresa que quiere evitar que «la competencia le adelante por la derecha». Es lo que él condensa en un eslogan que se ha convertido en su mantra: «data o plomo«. En ese sentido, ha destacado la necesidad de conseguir que el beneficio de la inversión en gestión de datos se vea reflejada también en los balances. «Esta transformación tiene que tener un ROI positivo desde el principio, no puede ser un gasto, sino un área de negocio más«, asegura. Y ha puesto el ejemplo de Orange, que se puso como objetivo desde el principio «generar el 5% del ebitda de la empresa» con este sistema para que fueran los propios datos «los que pagaran la fiesta».

Por su parte, Tom Uhart, CEO de Bluetab, ha preferido poner el foco en la especialización, algo que, según dice, ha sido vital en el éxito de su compañía y lo que les ha permitido «acceder a trabajar con grandes clientes como BBVA, Naturgy y Orange». «Todas las organizaciones, incluidas las que están aquí, están en un proceso de mejora continua en clientes y rentabilidad, y disponer de herramientas eficaces en la gestión de data es fundamental«, dice Uhart, cuya compañía se incorporó al gigante IBM en agosto del año pasado para convertirse, precisamente en su división estratégica en materia de consultoría de datos.

Francisco Escalona, Head of AI y DS de Orange. (Foto: Luis Camacho)

De hecho, a su lado de la mesa se encontraba también Ana Gobernado, socia responsable de data y transformación de IBM Consulting, para quien lo más importante en la gestión de datos es «detectar las problemáticas de negocio a resolver y encontrar las tecnologías adecuadas para conseguirlo«. «Desde IBM tenemos una cultura centrada en el cliente, por eso nuestra prioridad es hacer nuestro su problema y conseguir que sea capaz de adoptar la mejor solución», cuenta Gobernado, que también ha puesto el foco en la importancia del talento. «En la actualidad trabajamos con más de 1.000 consultores en data y disponemos de una red internacional que nos ayuda a aprovechar también el conocimiento acumulado en otros lugares», explica la directiva.

Pero en lo que todos coinciden como prioridad es en la necesidad de que todo lo anterior se traduzca en acciones reales que aportenun valor real a las compañías. En este sentido, Gobernado ha puesto un ejemplo bastante revelador. «En su momento, nos encontramos con un cliente que llevaba más de un año trabajando de un proyectazo para definir 25.000 indicadores y fuentes de datos, pero se habían dado cuenta de que en el fondo no sabían qué hacer con tanta información ni cómo aprovecharla. Con nuestra ayuda, consiguieron detectar un subproceso muy optimizable relacionado con la atención al cliente en oficinas. Era tan simple como eso», cuenta la ejecutiva de IBM.

Tom Uhart, CEO de Bluetab. (Foto: Luis Camacho)

También ha echado mano de un ejemplo reciente Natalia Mayoral, de Naturgy. «En nuestro caso nos dimos cuenta de que teníamos una oportunidad de mejora en los parques eólicos, mediante la implementación de un sistema de aviso al Centro de control ante avistamiento de aves, permitiendo optimizar el tiempo entre el aviso y el apagado del aerogenerador, de forma que la información fluyera mucho más rápido ahorrando tiempo y recursos. Es un buen ejemplo de acción de retorno rápido gracias al análisis de datos», cuenta Mayoral.

En esta parte del debate es donde han salido a la palestra dos de los conceptos clave en gestión de datos: la gobernanza y la calidad de la información. Según Tom Uhart, «existe una parte sexy de los datos que solo es la punta del iceberg, pero lo principal está ‘bajo el agua’, y es conseguir poner esos datos a tu servicio». Para conseguirlo, existe lo que el CEO de Bluetab denomina «círculo virtuoso de la gestión del data«. Este círculo, según explica, está compuesto por tres roles muy importantes. «El primero es el que se ocupa de saber qué preguntar a los datos, el segundo es el data scientist, que se ocupa de contestar esas preguntas, por lo que requiere de habilidades más técnicas. Y el tercero es el que se ocupa de presentar de forma clara los resultados de esa gestión del dato y demostrar su utilidad. Son tres roles que se van a seguir desarrollando con el tiempo», asegura Uhart.

Natalia Mayoral, Chief Data Officer de Naturgy. (Foto: Luis Camacho)

Precisamente sobre esos roles y profesiones que se desarrollan en torno a la gestión del dato, Francisco Escalona ha lanzado una alerta. «Es importante mejorar la gestión del talento porque en estos momentos hay demasiada rotación y el que acaba de llegar al departamento ya está a punto de irse, y eso no es productivo». Otro de los grandes retos actuales para Escalona es superar lo que denomina ‘síndrome de Diógenes del dato’, es decir, la acumulación masiva e inútil de los mismos en servidores. Para superarla, el experto de Orange recomienda apostar por la migración cloud, ya que considera que es un proceso parecido a «una mudanza cualquiera en la que te das cuenta de que la mitad de las cosas no las necesitas». Por último, Escalona también ha puesto el foco en el tema de la regulación, alertando del problema para la competitividad que supone para los países de la UE tener una normativa mucho más restrictiva que otros como China. Para ilustrarlo, ha puesto como ejemplo el caso de un grupo de investigadores españoles, que en estos momentos se ven obligados a «utilizar radiografías chinas para poder seguir desarrollando un modelo predictivo de la neumonía, debido a que aquí los datos clínicos están superprotegidos».

Un escollo, el de la regulación, que afecta especialmente a las entidades financieras como BBVA, cuyo global head of Data Engineering de BBVA, Ricardo Oliver, ha reconocido que, en su caso, la primera fase a superar en su estrategia de gestión de datos es «el reporte y cumplimiento de las exigencias de organismos regulatorios como el Banco Central Europeo». Solo entonces es cuando pueden empezar a trabajar para poner los datos al servicio de su negocio. Oliver también ha querido destacar otros aspectos positivos del nuevo paradigma en la gestión del dato como la apuesta por la sostenibilidad. «Gracias a los datos somos capaces de calcular la huella de carbono de nuestros clientes, por lo que podemos mantenerles informados de ella y acompañarles en el proceso de transición, sobre todo ahora que son más sensibles al respecto», asegura el directivo.

Ricardo Oliver, Global Head of Data Engineering de BBVA. (Foto: Luis Camacho)

Por último, y teniendo en cuenta la actual situación del mercado energético, Natalia Mayoral también ha querido reivindicar la gestión de datos para predecir futuras contingencias. «Los sistemas analíticos predictivos con los que trabajamos nos permitirán calcular mejor la demanda en el futuro y desarrollar así modelos prescriptivos mejor planteados y con información más fiable«. En su opinión, esta es la única forma de adaptarse al cambio continuo de contexto, de la relación con clientes y de la regulación que obligarán a redefinir objetivos constantemente.

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