Data Day 2019: convertirse en data driven, la decisión más inteligente para las compañías

“Una empresa que no tome decisiones basadas en datos está muerta y no lo sabe”. Esta frase magistral de Chema Alonso, CDO de Telefónica, en el evento Data Day 2019, que se celebraba el pasado mes de febrero en el estadio Wanda Metropolitano, resume perfectamente la necesidad de las compañías de transformarse en data driven organizations.

Pero, como explicaba en un post anterior, el camino no es sencillo y hay que trabajar en paralelo tres pilares fundamentales: talento, tecnología y cultura, que entrañan una complejidad elevada y muchas barreras internas. De todas ellas, Chema Alonso reconocía en el encuentro que el esfuerzo más hercúleo fue responder a la pregunta: “¿dónde están los datos?”. No en vano son la base de toda la transformación data driven y localizar los datos relevantes entre los múltiples sistemas y aplicaciones de los que las compañías disponen no es una tarea fácil.

A esto hay que añadir la complejidad y heterogeneidad de los sistemas tecnológicos que generan, transforman o almacenan datos. Muchos de ellos son legacy, por lo que no están preparados para las tecnologías actuales, y requieren una reingeniería para poder aprovechar los datos que gestionan.

Además, hay que sumar las reticencias al cambio. En este sentido, Juan José Casado, director de Data Analytics & AI en Repsol, indicó que la clave de la transformación son las personas, por lo que ellos centran su estrategia en recorrer el camino acompañados de partners relevantes, convencidos de que la energía del futuro estará impulsada por datos.

Convertirse en una compañía data driven no sucede por arte de magia; requiere un enorme esfuerzo que Chema Alonso califica como “fontanería fina”, puesto que es necesario acabar con toda la herencia del pasado y realizar muchos cambios, tanto en la cultura como en la forma de trabajar de las empresas. Aún así, es la mejor decisión que se puede tomar en este momento.

Para enfrentarse a un reto tan complejo y con tantas aristas como éste es importante tener un objetivo de negocio claro, alineado con los objetivos fundamentales de la compañía. Mientras se recorre el camino, es fácil desviarse dentro de la complejidad tecnológica y las soluciones llamativas por lo que, de forma recurrente, hay que reflexionar sobre las iniciativas que se van desarrollando, para priorizar aquéllas encaminadas a cumplir el objetivo de negocio. Puede que sea necesario rechazar iniciativas muy glamurosas o atractivas, que supongan desviarse del mismo.

En general, cualquier objetivo de negocio suele clasificarse en una de las siguientes tres categorías en función de su naturaleza y los propósitos de la compañía:

1- Mitigación de riesgos, como el caso que presentó David Rey, CDO de Idealista, en el Data Day, en el que utilizan modelos predictivos de estimación de valor de viviendas para minimizar el riesgo en las inversiones inmobiliarias.

2- Reducción de costes, principalmente mediante la mejora de los procesos, como el ejemplo que compartió Repsol relacionado con los procesos de calidad de productos basados en poliolefinas. En este caso, utilizan modelos de deep learning para predecir la calidad de los productos fabricados con 30 minutos de antelación a la producción de los mismos. Esto permite poder ajustar los parámetros de la maquinaria con el objetivo de mantener la calidad siempre al máximo. Telefónica Empresas colabora en este proyecto a través de LUCA.

3- Generación de nuevos ingresos, donde se incluye el caso que contó Telefónica sobre la introducción de sistemas inteligentes de recomendación de terminales móviles, y que ha supuesto un incremento sustancial de las ventas.

En resumen, la estrategia para convertirse en una compañía data driven pasa por tener claro el objetivo de negocio sin perder de vista la transformación global, y esta estrategia se sustenta en tres pilares fundamentales y específicos de cada compañía: tecnología, talento y cultura.

Como ejemplo, la estrategia data centric de Telefónica se sustenta en dos activos fundamentales, el URM (el modelo de datos unificado común a todos los países) y el API Gateway de la cuarta plataforma que, en realidad, son dos capas de abstracción que permiten que dentro de Telefónica se hable un lenguaje de datos común a toda la compañía, independientemente del país y de los sistemas tecnológicos. Esto simplifica la complejidad tecnológica, favorece la democratización de los datos y facilita el desarrollo y despliegue de casos de uso.

Para terminar, es importante recordar que el camino para convertirse en una compañía data driven tiene sus etapas. Como señalaba Jose Manuel de la Chica en el evento: “Llegar al machine learning sin pasar por el big data es un riesgo”.

Imagen: Tumisu

Artículo originalmente publicado en Blog ThinkBigEmpresas